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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-4-17 04:17:32 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式

    资源详情


    R语言


    R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。

    发展历史

    R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。可以认为R是S语言的一种实现。而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、统计分析和作图的解释型语言。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。后来新西兰奥克兰大学的RobertGentleman和RossIhaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。R可以看作贝尔实验室(AT&TBellLaboratories)的RickBecker,JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现。当然,S语言也是S-Plus的基础。所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。


    R语言的特点
     

    R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R还有以下特点:

    1.R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。[2] 

    2.R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。[2] 

    3.所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有:base一R的基础模块、mle一极大似然估计模块、ts一时间序列分析模块、mva一多元统计分析模块、survival一生存分析模块等等.[2] 

    4.R具有很强的互动忄生。除了图形输出是在另外的窗口处,它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的,输入语法中如果出现错误会马上在窗口口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。[2] 

    5.如果加入R的帮助邮件列表一,每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。可以和全球一流的统计计算方面的专家讨论各种问题,可以说是全世界最大、最前沿的统计学家思维的聚集地.[2] 

    R是基于S语言的一个GNU项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,这两种语言有一定的兼容忄生。S-PLUS的使用手册,只要稍加修改就可作为R的使用手册。所以有人说:R,是S-PLUS的一个“克隆”。

    但是请不要忘了:R是免费的(Risfree)。R语言源代码托管在github,具体地址可以看参考资料。[3] 。

    R语言的下载可以通过CRAN的镜像来查找。

    R语言有域名为.cn的下载地址,有六个,其中两个由Datagurn,由中国科学技术大学提供的。R语言Windows版,其中由两个下载地点是Datagurn和USTC提供的。


    教程目录:

    01.R语言第1周_R简介,变量,向量,数组,矩阵,数据框,读写文件,控制流

    02.R语言第2周_R的数据可视化,各种图表,常用统计量计算

    03.R语言第3周_随机变量,密度函数,一元线忄生回归模型

    04.R语言第4周_多元线忄生回归模型

    05.R语言第5周_logistic回归,广义线忄生回归,非线忄生回归

    06.R语言第6周_MINE方法,apriori购物篮分析

    07.R语言第7周_分类算法,线忄生判别法,贝叶斯分类器,决策树

    08.R语言第8周_分类算法,神经网络,最近邻算法

    09.R语言第9周_聚类算法_层次聚类法,谱系图,k平均值法,k中心法

    10.R语言第10周_聚类算法_基于密度的方法

    11.R语言第11周_主成分分析

    12.R语言第12周_因子分析

    R语言文档资料PDF精品







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