R計算計劃書
一、實踐目的
本課程是統計學專業的必修實踐課，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學生嚴謹、實事求是的科學態度和良好的實驗素質，激發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。考勤、紀律占20%，課堂檢查40%，期末考試40%
。采用5級評分制： 優秀、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共同創立的，現在由R開發核心小組（R Development Core Team）維護。因為R具有很多顯著的優點，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點。
2．R的安裝與運行。從CRAN社區（http://cran.r-project.org/）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
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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
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