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R语言学习总结
经过接近一个学期的学习，从对R语言的完全陌生，到现在对其有了一些粗浅的认识，其中经历了遇到困难苦思冥想的艰辛，也有解决问题以后豁然开朗的畅快。在学习的过程中，以前掌握的数理根底给我带来了不少便利，而认真地态度和踏实的性格也使我获益匪浅。
在这个学期中，我学会了R语言的根本操作和语法，以及针对具体的统计学问题相应的解决方法。并按时完成教师布置的课后作业，以到达学以致用的目的，也加强了对R语言操作的熟练度。
一、初识R软件
R软件是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：据存储和处理，数组运算，完整连贯的统计分析工具，优秀的统计制图功能已及简便而强大编程语言。
接触R语言以后，我的第一感觉就是方便和强大。R语言中有非常多的函数和包，我们几乎不用自己去编一些复杂的算法，而往往只需要短短几行代码就能解决很复杂的问题，这给我们的使用带来了极大地方便；于此同时，它又可操纵数据的输入输出，实习分支、循环，使用者可以自定义功能，这就意味着当找不到适宜的函数或包来解决所遇的问题时，我们又可以自己编程去实现各种具体功能，这也正是R语言的强大之处。
二、学习心得
在学习该书的过程中，我不仅加深了对统计学方法的理解，同时也掌握了R软件的编程方法和根本技巧，了解了各种函数的意义和用法，并能把两者结合起来，解决实际中的统计问题。
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1、R语言的根本语法及技巧
R语言不仅可以进展根底的数字、字符以及向量的运算，内置了许多与向量运算有关的函数。而且还提供了十分灵活的访问向量元素和子集的功能。R语言中经常出现数组，它可以看作是定义了维数〔dim属性〕的向量。因此数组同样可以进展各种运算，以及访问数组元素和子集。二维数组〔矩阵〕是比拟重要和特殊的一类数组，R可以对矩阵进展内积、外积、乘法、求解、奇异值分解及最小二乘拟合等运算，以及进展矩阵的合并、拉直等。apply()函数可以在对矩阵的一维或假设干维进展某种计算，例如apply(A,1,mean)表示对A按行求和。
R语言允许将不同类型的元素放在一个集合中，这个集合叫做一个列表，列表元素总可以用“列表名[[下标]]〞的格式引用。而“列表名[下标]〞表示的是一个子列表，这是一个很容易混淆的地方。〔数据框〕，它通常是矩阵形式的数据，但每列可以是不同类型，数据框每列是一个变量，每行是一个观测，要注意的是每一列必须有一样的长度。数据框元素可以使用下标或者下标向量引用。
用一个非常简单的例子来说明向量、矩阵和数据框的简单运用。
输入：
A<-matrix(c(1:12),2,6,byrow=T) *A为一个2行6列，按行排列的矩阵 X<-(A) *把A转化成数据框形式的X
X[1:2,seq(1,5,2)] *输出X的第1、2行和1、3、5列
输出：
V1 V3 V5
1 1 3 5
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2 7 9 11
输入：
attach(X);R<-V1/V5;R *调用数据框X,计算并输出V1和V5的比值
输出：
[1]
与此同时R语言中也提供了其它高级程序语言共有的分支、循环等程序控制构造。比方if/else语句，for循环等。因此R语言也可以很容易的根据情况编写自己所需要的函数。
例：编写一个R程序，输入一个整数n，如果n小于等于0，中止运算，并输出：“要求输入一个正整数〞；否那么，如果n是偶数，那么将n除2赋值给n；否那么将3n+1赋给n。不断循环，直到n=1停顿，并输出：“运算成功〞
解：新建一个程序脚本，〞，写入代码：
f<-function(n){
if(n<=0) list("要求输入一个正整数")
else{repeat{
if(n==1) break