2012年11月17日星期六

统计编程--R语言简介【转帖】


统计编程--R语言简介

已有 1173 次阅读 2012-5-13 18:28 |个人分类:计算机|系统分类:教学心得|关键词:编程 统计 R语言
   久闻R语言的大名,但由于专业原因,直到去年暑假一个偶然的机会与一位统计专业的人士聊天,才知道R语言的强大威力!(当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思)。
   R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。它是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的一个分支。 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件,它基于S语言,并由MathSoft 公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。S-PLUS的使用手册,只要经过不多的修改就能成为 R的使用手册。换句话说:R,是S-PLUS的一个“克隆”,但R语言是免费的。
   R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输入,可实现分支、循环,用户可自定义功能 。与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。 R内建多种统计学及数字分析功能。 R语言的功能也可以透过安装套件(Packages,用户撰写的功能)增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能,以及编程介面和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、 LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。下载的执行档版本会连同一批核心功能的软件包,而根据 CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用,例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。因为S的血缘,R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向(面向对象程序设计)功能。此外虽然R语言主要用于统计分析或者开发统计相关的软体,但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。 
  该语言的语法表面上类似 C,但在语义上是函数设计语言的(functional programming language)的变种并且和Lisp 以及 APL有很强的兼容性。特别的是,它允许在“语言上计算”(computing on the language)。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数,而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。 
  R是一个免费的自由软件,它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免费下载和使用的。R的主要网站是 http://www.r-project.org。在那儿可以下载到R的安装程序和源代码、各种外挂程序和文档(点击进入:Windows (95 and later),再点击:base,下载SetupR.exe,约18兆,此便是R FOR WINDOWS的安装程序。双击SetupR.exe,按照提示一步步安装即可)。在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN(Comprehensive R Archive Network(R综合典藏网)的简称)获得(http://cran.r-project.org)。
统计编程R语言的更详细的介绍见:
中文官网:http://www.rproject.cn/
在这里我也给出一些学习R语言的材料共各位需要了解R语言的博友参考。(均来自网上,无版权,请勿商用!)
最近Springer出了一本用R语言解微分方程的书:Solving Differential Equations in R (Series: Use R!Soetaert, Karline, Cash, Jeff, Mazzia, Francesca,pp248, Springer,2012),希望热心的博友能提供一个电子版。谢谢!以下是这本书的前言摘录:Numerous examples help the reader to quickly solve a variety of differential equations in the open source software R. Shows how R can be used as a problem solving environment, using examples from the biological, chemical, physical, mathematical sciences.

 

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