本篇文章給大家分享的是有關(guān)R語(yǔ)言入門及描述性統(tǒng)計(jì)分析的方法是什么，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說(shuō)，跟著小編一起來(lái)看看吧。

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今天要給大家講講R語(yǔ)言，主要是入門基礎(chǔ)及簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析入門。

R語(yǔ)言其實(shí)算是我正式接觸編程語(yǔ)言的第一門語(yǔ)言，大學(xué)學(xué)的C++，matlab簡(jiǎn)直是水到家了。所以剛開(kāi)始學(xué)R語(yǔ)言的時(shí)候，我很痛苦，你知道嗎。大約經(jīng)歷了1個(gè)月的磨合期，逐漸對(duì)R有了點(diǎn)認(rèn)識(shí)，知道怎么去學(xué)了，都有哪些東西，當(dāng)然最開(kāi)始還是找度娘，看什么書，怎么安裝等等之類的abc的問(wèn)題。和大多數(shù)人學(xué)習(xí)的入門書籍一樣，我也是從《R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)》這本書開(kāi)始的，但是現(xiàn)在看來(lái)，我覺(jué)得這本書，只需要看前7章的內(nèi)容就可以了，因?yàn)楹竺娴氖巧婕暗骄唧w模型的內(nèi)容，如果你沒(méi)有一個(gè)具體的實(shí)際問(wèn)題去解決的話，學(xué)了也作用不大，畢竟我們不是為了考試。好了，先扯這么多，下面進(jìn)入正題。

# 如何使用R

## 安裝

Windows

下載地址： 

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/

Windows的安裝比較簡(jiǎn)單了，.exe文件，基本都是next就ok了。

需要說(shuō)的是，有時(shí)候我們需要使用某個(gè)package的時(shí)候，R報(bào)錯(cuò)說(shuō)不支持當(dāng)前R版本，這時(shí)候，就需要安裝比較老的R版本，這里給一個(gè)舊版本的R鏈接，需要哪個(gè)版本的可以直接下。

https://cran.r-project.org/bin/windows/base/old/

還有一個(gè)問(wèn)題，就是怎么更新R，現(xiàn)在R的最新版本是3.4.1.那么當(dāng)下一個(gè)版本出來(lái)的時(shí)候，怎么更新呢。最笨的辦法就是下載新版本，然后把舊版本卸載了。但是當(dāng)你使用了一段時(shí)間R以后，必然會(huì)安裝很多個(gè)packages，R安裝包并不大，但是加上packages的話，總共就很大了，我記得我最多的時(shí)候，安裝了好幾百個(gè)packages。這里要教大家一招是，在卸載R之前，把R安裝目錄中的library文件夾先復(fù)制出來(lái)另存，然后安裝完新版本的R以后，在把其中的文件復(fù)制到新安裝的library文件夾下面。一般在windows中，R的安裝目錄默認(rèn)為：

C:\ProgramFiles\R\R-3.4.0\library

然后是怎么在Ubuntu中安裝，也可以參考文檔：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/README.html

依次執(zhí)行下面三條命令，就ok了。

sudo apt-get update

sudo apt-get install r-base

sudo apt-get install r-base-dev

然后，在Ubuntu中安裝完R之后，直接在shell里面輸入R，就會(huì)進(jìn)入到R環(huán)境中，但是這樣寫代碼是很累的，所以這里推薦大家使用Sublim Text 作為R的Ubuntu中的IDE。環(huán)境搭建也很簡(jiǎn)單，主要是安裝SublimeREPL這個(gè)拓展包，在sublim中快捷鍵Ctrl+shift+P輸入install，會(huì)出來(lái)install package，然后輸入SublimeREPL就可以安裝了。安裝完了以后，在

Preferences > Package Settings >SublimeREPL > Settings-User

輸入以下內(nèi)容：

{

   "default_extend_env": {"PATH": "{PATH}; 這里寫你的安裝目錄"},

   "show_transferred_text": true

}

在windows在還有一個(gè)工具可以使用，就是R的IDE，相比于Python的IDE數(shù)量，比較好用的IDE也就是Rstudio了。，直接下載安裝就對(duì)了。

地址：https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

關(guān)于Rstudio的使用，我就想說(shuō)一個(gè)問(wèn)題，怎么設(shè)置R的編譯器。選擇

Tools—>Global options

可以選擇不同的R版本，尤其是對(duì)于安裝了不同版本的R用戶來(lái)說(shuō)，就很關(guān)鍵。當(dāng)然如果你只安裝了一個(gè)版本的R，是不需要設(shè)置的，Rstudio在安裝的時(shí)候，會(huì)自動(dòng)幫我們?cè)O(shè)置好。

好，其他的都可以先不用管，到這里環(huán)境就搭好了。

然后對(duì)于入門來(lái)說(shuō)，基本的R概念，變量，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等今天就不展開(kāi)講了，下面講幾種R中進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析的方法。什么是描述性統(tǒng)計(jì)分析呢？簡(jiǎn)單說(shuō)就是根據(jù)樣本計(jì)算樣本統(tǒng)計(jì)量。比如均值，最大值，最小值，方差，分位數(shù)，偏度，蜂度等。然后通過(guò)例子，你也可以大致了解一下，R語(yǔ)言的一些使用方法和特點(diǎn)。

R中單行注釋用#來(lái)表示，不支持多行注釋，如果要多行注釋，只能使用多個(gè)#。還有一個(gè)要說(shuō)的是，Rstudio中多行注釋的快捷鍵是Ctrl+Shift+C，取消注釋也是Ctrl+Shift+C。關(guān)于快鍵鍵，強(qiáng)烈推薦大家自己去百度一下，把常用的記住，可以提高效率。

# 設(shè)置R工作目錄，setwd

setwd("F:/R_learn/")

# R語(yǔ)言的強(qiáng)大之處很重要的原因是R有很多packages，

# 這些Packages給我們提供了非常便利的工具。所以首先要

# 學(xué)會(huì)怎么安裝 packages，用下面這個(gè)命令，相當(dāng)于Python的pip install 。

install.packages("psych")

# 安裝好了以后，就需要加載進(jìn)來(lái)，相當(dāng)于Python的import。

library(psych)

# 讀取csv文件，R

test_data <-read.csv("da.csv", header = F, sep = ",")

# 查看數(shù)據(jù)類型

class(test_data)

# [1] "data.frame"

# 查看數(shù)據(jù)前5行

head(test_data)

# V1 V2 V3

# 1 25 26 27

# 2 36 37 38

# 3 47 48 49

# 4 58 59 60

# 5 69 70 71

# 6 80 81 82

# R中數(shù)據(jù)框的索引，使用美元符號(hào)，后面加列名。

col1 <- test_data$V1

# 描述性統(tǒng)計(jì)分析

summary(col1)

# Min. 1st Qu.  Median   Mean 3rd Qu.    Max.

# 25.00  44.25   63.50   63.50  82.75  102.00

summary(test_data)

# V1               V2               V3       

# Min.  : 25.00   Min.   : 26.00  Min.   : 27.00 

# 1st Qu.: 44.25   1st Qu.: 45.25   1st Qu.: 46.25 

# Median : 63.50   Median : 64.50   Median : 65.50 

# Mean  : 63.50   Mean   : 64.50  Mean   : 65.50 

# 3rd Qu.: 82.75   3rd Qu.: 83.75   3rd Qu.: 84.75 

# Max.  :102.00   Max.   :103.00  Max.   :104.00

# 然后我們使用psych包提供的另外一個(gè)函數(shù)，看一下

describe(col1)

# vars n mean    sd median trimmed   mad min max range skew kurtosis   se

# 1   1 8 63.5 26.94   63.5    63.5 32.62 25 102    77    0   -1.65 9.53

describe(test_data)

# vars n mean    sd median trimmed   mad min max range skew kurtosis   se

# V1   1 8 63.5 26.94   63.5    63.5 32.62 25 102    77    0   -1.65 9.53

# V2   2 8 64.5 26.94   64.5    64.5 32.62 26 103    77    0   -1.65 9.53

# V3   3 8 65.5 26.94   65.5    65.5 32.62 27 104    77    0   -1.65 9.53

# 可以看到describe比summary多了幾個(gè)，trimmed表示截尾均值，skew表示偏# 度， kurtosis表示峰度，se表示標(biāo)準(zhǔn)誤差；

以上就是R語(yǔ)言入門及描述性統(tǒng)計(jì)分析的方法是什么，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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