R计算计划书

R计算计划书

　　一、实践目的

　　本课程是统计学专业的必修实践课，目的是初步介绍统计软件R，通过查阅手册、工具书、互联网及其它信息源获取必要信息，使学生利用R语言进行基本的统计数据处理、画图等，通过本课程的学习培养学生严谨、实事求是的科学态度和良好的实验素质，激发实验兴趣和探索精神，提高动手实践能力。

　　二、实践主要内容及要求

　　本实践课程要求学生熟悉R的基本操作，包括R的数据文件的建立，数据的存储与读取，绘图功能和基本的R编程技术。实践进行过程中，指导教师给予适当的指导，尽量让每个学生自己动手完成实践项目，最终在专业课还没全面展开之前，对统计软件R有个初步的认识，为在以后的专业课中熟练应用统计软件完成相关统计分析打下良好的基础。

　　第一部分：R软件介绍（2学时）

　　内容简介：介绍统计软件R，介绍R的集成环境R-studio及其基本操作，如何获取帮助等

　　第二部分：R软件使用（8学时）

　　内容简介：R的基本原理，R的交互对话，R的数据文件的建立与数据结构，数据的存储与读取

　　第三部分：R的图形功能（4学时）

　　内容简介：R的图形功能介绍，常用的绘图函数，绘图命令，绘图参数 第四部分：R的编程（2学时）

　　内容简介：R的基本编程技术

　　三、实践基本步骤及进度安排

　　四、考核方式 指导教师根据学生考勤情况和设计报告的撰写情况打分。考勤、纪律占20%，课堂检查40%，期末考试40%

　　。采用5级评分制： 优秀、良好、中等、合格、不合格。

　　第一部分：R和R-studio的介绍

　　R是一个有强大统计分析及作图功能的免费统计软件，最先由Ross Ihaka和Robert Gentleman共同创立的，现在由R开发核心小组（R Development Core Team）维护。因为R具有很多显著的优点，所以越来越多的人开始接触、学习和使用R软件，简单介绍如下：

　　1．R具有免费、不依赖于操作系统、帮助功能完善、作图功能强大、统计分析

　　能力突出、可移植性强、灵活等很多显著的优点。

　　2．R的安装与运行。从CRAN社区（http://cran.r-project.org/）下载最新的R

　　安装程序安装即可，进入官网后

　　点击 Download R for Windows

　　点击 install R for the first time.

　　点击 (47 megabytes, 32/64 bit)

　　安装完成后，双击桌面的快捷方式即可启动运行（也可通过R的集成环境R-studio）。

　　3．R程序包的安装。

　　4．R的在线帮助。R丰富的帮助文件和在线帮助给初学者提供了很大的方便。

　　R-studio是统计软件R的`集成环境，很好地把R的命令窗口、历史记录、图形显示、帮助文件等各种功能集于同一界面，使用起来更方便快捷。简单介绍如下：

　　1．R-studio的安装与运行。在安装好R软件之后，从R-studio官网

　　（/retype/zoom/7767f8057cd184254b35357e?pn=2&x=0&y=30&raww=585&rawh=133&o=jpg_6_0_______&type=pic&aimh=109.12820512820512&md5sum=dc6b11d0bf3e8cf3ad0d236eab18eded&sign=e1e12a06c1&zoom=&png=206-528&jpg=14736-33638" target="_blank">点此查看

　　R-studio）。安装完成后，点击桌面的快捷方式启动运行R-studio。

　　第二部分：R软件的使用

　　R的基本工作原理简单介绍如下：R是编程语言，也是解释性语言，可以如同maxima一样，对输入的命令直接运行，而不需要像C一样编译连接，而且R的语法简单直观,当然在R中相关的变量和函数名中用到的字母都是区分大小写的。

　　R是通过一些对象来运行的，下面先介绍R的对象和属性

　　1、所有对象都有两个内在属性：类型和长度

　　其中类型主要分为数值型、字符型、复数型、逻辑型四种，可以通过函数mode（对象名）查看其属性；而长度为对象中元素的数目，可以通过函数length（对象名）查看其长度

　　2、R的数据对象的类别包括向量、因子、数组、矩阵、数据框、时间序列、列表，其中数据框和列表内的元素可以是多种不同类型的，而其他对象中的元素必须是同一类型的，下面将介绍每个对象

　　向量：

　　向量的产生 根据向量的类型可以通过相应的函数来完成，如数值型向量常用c( ), seq( ), rep( ), scan( ), 字符型向量常用c( ), paste( )，逻辑型向量通过逻辑表达式产生，如

　　a=c(1.2,3.1,4.2,5.8,3.4)

　　b=seq(-2*pi,2*pi,by=pi/4)

　　c=1:20

　　d=rep(1:4,times=4)

　　f=rep(1:4,each=4)

　　A=c(“apple”,”orange”,”bear”)

　　B=paste(“X”,1:10)#如果需要了解函数paste的更多用法，可输入?paste，同样方法可得其他函数帮助

　　a>3

　　(a>3)&(a<6)

　　向量的运算 向量可以做算术运算，用到相关的运算符和函数如开方sqrt( )、正弦sin( )、余弦cos( )等；向量也可以做统计运算，直接调用相关的统计函数即可，常用的统计函数见《R语言与统计分析》P27表2.3，如

　　sin(b),sqrt(c),sum(a),mean(a),var(a)

　　向量索引 向量的每个分量自动带有下标的，可以通过下标作为索引来提取部分子集或者修改向量，如

　　a[2],b[3:5],c[2:3]=c(5.3,pi),c[-c(1,4,10)],c[c>10],sum(c[c>16])#其中c>16生成一个逻辑向量

　　矩阵：

　　矩阵的建立 通过函数matrix等建立矩阵，如

　　A=matrix(1:24,nrow=4)

　　matrix(1:24,nrow=4,byrow=T)#矩阵默认是按列排列元素的，如需按行排，可通过选项byrow

　　A=matrix(c(1,3,5,2,4,6,3,6,9),nrow=3)

　　rownames(A)=c("A","B","C")

　　diag(c(1,3,5))

　　矩阵相关的运算 各种矩阵的运算都是通过调用相关函数实现，如转置t( )，合并矩阵cbind( ), rbind( ), 逐元乘积符号*，矩阵乘法符号%*%，方阵的行列式det( ),另外向量中用到的相关统计函数在矩阵上同样可以适用，如

　　C=matrix(1:4,norw=2)

　　D=matrix(5:8,nrow=2)

　　cbind(C,D)

　　dbind(C,D)#体会如何构造分块矩阵

　　C*D