R計算計劃書

　　一、實踐目的

　　本課程是統計學專業(yè)的必修實踐課，目的是初步介紹統計軟件R，通過查閱手冊、工具書、互聯網及其它信息源獲取必要信息，使學生利用R語言進行基本的統計數據處理、畫圖等，通過本課程的學習培養(yǎng)學生嚴謹、實事求是的科學態(tài)度和良好的實驗素質，激發(fā)實驗興趣和探索精神，提高動手實踐能力。

　　二、實踐主要內容及要求

　　本實踐課程要求學生熟悉R的基本操作，包括R的數據文件的建立，數據的存儲與讀取，繪圖功能和基本的R編程技術。實踐進行過程中，指導教師給予適當的指導，盡量讓每個學生自己動手完成實踐項目，最終在專業(yè)課還沒全面展開之前，對統計軟件R有個初步的認識，為在以后的專業(yè)課中熟練應用統計軟件完成相關統計分析打下良好的基礎。

　　第一部分：R軟件介紹（2學時）

　　內容簡介：介紹統計軟件R，介紹R的集成環(huán)境R-studio及其基本操作，如何獲取幫助等

　　第二部分：R軟件使用（8學時）

　　內容簡介：R的基本原理，R的交互對話，R的數據文件的建立與數據結構，數據的存儲與讀取

　　第三部分：R的圖形功能（4學時）

　　內容簡介：R的圖形功能介紹，常用的繪圖函數，繪圖命令，繪圖參數 第四部分：R的編程（2學時）

　　內容簡介：R的基本編程技術

　　三、實踐基本步驟及進度安排

　　四、考核方式 指導教師根據學生考勤情況和設計報告的撰寫情況打分�？记�、紀律占20%，課堂檢查40%，期末考試40%

　　。采用5級評分制： 優(yōu)秀、良好、中等、合格、不合格。

　　第一部分：R和R-studio的介紹

　　R是一個有強大統計分析及作圖功能的免費統計軟件，最先由Ross Ihaka和Robert Gentleman共同創(chuàng)立的，現在由R開發(fā)核心小組（R Development Core Team）維護。因為R具有很多顯著的優(yōu)點，所以越來越多的人開始接觸、學習和使用R軟件，簡單介紹如下：

　　1.R具有免費、不依賴于操作系統、幫助功能完善、作圖功能強大、統計分析

　　能力突出、可移植性強、靈活等很多顯著的優(yōu)點。

　　2.R的安裝與運行。從CRAN社區(qū)下載最新的R

　　安裝程序安裝即可，進入官網后

　　點擊 Download R for Windows

　　點擊 install R for the first time.

　　點擊 (47 megabytes, 32/64 bit)

　　安裝完成后，雙擊桌面的快捷方式即可啟動運行（也可通過R的集成環(huán)境R-studio）。

　　3.R程序包的安裝。

　　4.R的在線幫助。R豐富的幫助文件和在線幫助給初學者提供了很大的方便。

　　R-studio是統計軟件R的集成環(huán)境，很好地把R的命令窗口、歷史記錄、圖形顯示、幫助文件等各種功能集于同一界面，使用起來更方便快捷。簡單介紹如下：

　　1.R-studio的安裝與運行。在安裝好R軟件之后，從R-studio官網

　�。�/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">點此查看

　　R-studio）。安裝完成后，點擊桌面的快捷方式啟動運行R-studio。

　　第二部分：R軟件的使用

　　R的基本工作原理簡單介紹如下：R是編程語言，也是解釋性語言，可以如同maxima一樣，對輸入的命令直接運行，而不需要像C一樣編譯連接，而且R的語法簡單直觀,當然在R中相關的變量和函數名中用到的字母都是區(qū)分大小寫的。

　　R是通過一些對象來運行的，下面先介紹R的對象和屬性

　　1、所有對象都有兩個內在屬性：類型和長度

　　其中類型主要分為數值型、字符型、復數型、邏輯型四種，可以通過函數mode（對象名）查看其屬性；而長度為對象中元素的數目，可以通過函數length（對象名）查看其長度

　　2、R的數據對象的類別包括向量、因子、數組、矩陣、數據框、時間序列、列表，其中數據框和列表內的元素可以是多種不同類型的，而其他對象中的元素必須是同一類型的，下面將介紹每個對象

　　向量：

　　向量的產生 根據向量的類型可以通過相應的函數來完成，如數值型向量常用c( ), seq( ), rep( ), scan( ), 字符型向量常用c( ), paste( )，邏輯型向量通過邏輯表達式產生，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)#如果需要了解函數paste的更多用法，可輸入?paste，同樣方法可得其他函數幫助

　　a>3

　　(a>3)&(a<6)

　　向量的運算 向量可以做算術運算，用到相關的運算符和函數如開方sqrt( )、正弦sin( )、余弦cos( )等；向量也可以做統計運算，直接調用相關的統計函數即可，常用的統計函數見《R語言與統計分析》P27表2.3，如

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

　　向量索引 向量的每個分量自動帶有下標的，可以通過下標作為索引來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生成一個邏輯向量

　　矩陣：

　　矩陣的建立 通過函數matrix等建立矩陣，如

　　A=matrix(1:24,nrow=4)

　　matrix(1:24,nrow=4,byrow=T)#矩陣默認是按列排列元素的，如需按行排，可通過選項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))

　　矩陣相關的運算 各種矩陣的運算都是通過調用相關函數實現，如轉置t( )，合并矩陣cbind( ), rbind( ), 逐元乘積符號*，矩陣乘法符號%*%，方陣的行列式det( ),另外向量中用到的相關統計函數在矩陣上同樣可以適用，如

　　C=matrix(1:4,norw=2)

　　D=matrix(5:8,nrow=2)

　　cbind(C,D)

　　dbind(C,D)#體會如何構造分塊矩陣

　　C*D