R 提供了多种统计(线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等)和图形技术,并且具有高度可扩展性。S 语言通常是统计方法研究的首选工具,而 R 提供了参与该活动的开源途径。
R 的优势之一是可以轻松生成设计良好的出版物质量的绘图,包括需要的数学符号和公式。对图形中次要设计选择的默认设置非常谨慎,但用户保留完全控制权。
根据自由软件基金会的GNU 通用公共许可证条款,R 可作为自由软件以源代码形式使用。它可以在各种 UNIX 平台和类似系统(包括 FreeBSD 和 Linux)、Windows 和 MacOS 上编译和运行。
R环境
R 是用于数据操作、计算和图形显示的集成软件工具套件。这包括
有效的数据处理和存储设施,
一组用于计算数组的运算符,特别是矩阵,
用于数据分析的大型、连贯、集成的中间工具集合,
用于数据分析和在屏幕上或硬拷贝上显示的图形工具,以及
一种开发良好、简单且有效的编程语言,包括条件、循环、用户定义的递归函数以及输入和输出功能。
术语“环境”旨在将其描述为一个完全规划和连贯的系统,而不是非常具体和不灵活的工具的增量增加,就像其他数据分析软件的情况一样。
R 与 S 一样,是围绕真正的计算机语言设计的,它允许用户通过定义新函数来添加附加功能。大部分系统本身都是用 S 的 R 方言编写的,这使得用户可以轻松地遵循所做出的算法选择。对于计算密集型任务,可以在运行时链接和调用 C、C++ 和 Fortran 代码。高级用户可以编写 C 代码直接操作 R 对象。
许多用户认为 R 是一个统计系统。我们更愿意将其视为实施统计技术的环境。R 可以通过包(很容易)扩展。R 发行版提供了大约 8 个包,更多的包可以通过 CRAN 系列的 Internet 站点获得,涵盖非常广泛的现代统计数据。
R 有自己的类似 LaTeX 的文档格式,用于提供综合文档,包括多种格式的在线文档和硬拷贝。
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