R 脚本语言：入门指南218

简介

R 是一种开源的统计编程语言和环境，以其用于统计分析、数据可视化和机器学习的强大功能而闻名。它由新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 开发，现在已广泛用于学术界、工业界和政府机构。

主要特性

R 提供了一系列强大的特性，使其成为统计分析和数据科学的理想选择，包括：* 强大的统计功能，包括回归、ANOVA、时间序列分析和非参数检验
* 丰富的图形和可视化库，可用于创建交互式、高质量的图形
* 与其他编程语言（如 Python 和 Java）无缝集成
* 庞大且活跃的使用者社区，提供支持和资源

基本语法

R 脚本语言基于函数和命令。函数是具有特定功能的预定义代码块，而命令是执行特定操作的单行代码。

R 脚本通常以加载所需库和数据开始。库是包含函数和数据的预编译代码包，数据可以从文件或其他来源导入。```r
# 加载必需的库
library(ggplot2)
library(tidyverse)
# 从 CSV 文件导入数据
data 18)
# 使用 ggplot2 创建柱状图
ggplot(filtered_data, aes(x = age, y = income)) +
geom_bar(stat = "count")
```

统计建模

R 提供了各种统计建模功能，包括线性回归、逻辑回归和决策树。使用 stats、glmnet 和 caret 等包可以轻松地拟合和评估模型。

以下示例展示了如何使用 glmnet 包拟合 LASSO 回归模型：```r
# 使用 glmnet 拟合 LASSO 回归模型
model

2024-12-13

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