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R for windows (R语言开发环境) v3.6.1中文版

  • 大小:71M语言:简体中文更新日期:2018-02-24
  • 授权:免费软件类型:国产软件星级:
  • 平台:WinXP,Win7,Win8,Win10
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大小:71M

 R语言主要特点

 
1、开源免费
R语言完全免费,源代码开放,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、R语言是一种可编程语言,提供一个开放的统计编程环境。
R语言语法通俗易懂,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。
 
3、R语言的所有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。
 
4、R语言具有很强的互动性。
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。
 
5、可以与全球最前沿的科学家讨论
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。
 
R语言的缺点
 
任何编程语言都有缺点,R语言也不例外,下面比克尔小编为您介绍R语言的缺点
 
1、对大文本(text data)处理极差... 或者说data management本就不是R的强项。SAS于R的最大优势之一可能就在于它兼顾了数据分析和数据管理。在SAS里对数据进行各种复杂操作都相对容易,只需要简单的DATA STEP(必要时结合PROC SQL)即可完成;在R里可就真的是千辛万苦... 虽然也有相应的aggregate, merge之类的函数,但是大都不太好用。这也是为什么大家常常把数据(尤其是数据大时)在别的环境下整好/分割好再喂给R。人家术业有专攻,数据管理真是有些难为它了。
 
2、内存管理和平行处理(parallel processing/programming)都为人诟病。数据小时没有感觉,数据大了就各种报错... 
 
3、package的可靠性问题。我第一门完全使用R做作业的课是门统计课,教授已经六十多岁,见过各种统计软件的出生发展和湮没。她同我们说到R时第一句话就是Never use a package before you understand the manual and confirm the validity of the functions. 也就是包裹虽然好,使用需谨慎。主要原因还是在于开源。不常用的package一定要搞清楚函数的用法和核实过输出,不然真的不推荐使用。我个人也是倾向非常用函数尽量自己写,至少错了也容易debug...
 
4、不得不提的package的版本问题。 就算你确认了包裹的可靠性并熟知了各个变量要怎么用,还是可能掉入潜在的陷阱,举个例子:去年工作的时候一个项目是使用11年某项目的一个贝叶斯模型分析新的数据。当年写代码的人因为相信末日说两年前就已经辞职环游世界去了,于是我只好独自研读他的代码。第一步,很自然的,就是重复当年的分析结果。这时发现当年他用的一个package和现在的R已经不兼容,于是就下载了这个package的最新版本。结果有一个简单的credible interval怎么都重复不出来... 怎么怎么都重复不出来... 我都快绝望了。最后经各种推理验证,发现这个区别源自于新旧版本的函数内部在对数据排序之后对NaN的不同处理... 而这个小小的修改未在任何地方留下任何文字记录。所以怎么说呢... 很多时候还是写自己的程序靠谱哇...
 
5、当你跑比较大的simulation,对效率有要求的时候,有时还是不得不用C,这可能是10小时和10分钟的差别,毫不夸张。
 
R扩展包的制作过程
 
1、生成包结构:新建一个目录mypkg,同时作为包名,在mypkg中新建几个目录与文件,mypkg的目录结构如下图所示。R自带的函数package.skeleton可以自动帮你生成这些目录,但它需要一些现成的函数对象或文件作启动,为了顺序说明整个过程,这里没有使用。
 
2、目录说明:必需的是DESCRIPTION文件、man目录和R目录,剩下的都是可选的。DESCRIPTION文件描述包的meta信息;R目录下面存放R脚本文件,里面的函数可导出作为包函数库提供给外部使用;如果要在包里放一些试验数据,可以放在data目录里,常用是以csv格式存放,在R终端里data(***)可以载入,这里留空;man目录是R的帮助文档,有一定的格式要求,这里也留空,生成包时会有一些警告,可以不用管;src存放c/c++/fortran源代码,必须同时放置Makefile或Makevars文件指导编译程序工作,这里留空;zzz.R可以在载入包时做一些事情,这里也留空。
 
3、添加功能:DESCRIPTION文件的内容可以参考任意一个R包对应文件的写法,依样把信息修改成自己相应的信息即可。以下只写一个简单的R函数作为说明,在R目录下添加一个名为helloword.R的文件,文件内容如下:helloword <- function(x, y){return(x*y)}
 
4、安装:在命令行中运行R CMD build mypkg,会编译生成一个mypkg_0.1.tar.gz安装包,其中的数字是我在DESCRIPTION里写的版本号;运行R CMD INSTALL mypkg,就可以把包安装到系统里。
 
5、试验:运行R,进入R终端;library(mypkg),载入刚制作的包;search(),可以看到mypkg包已经被载入;在R终端运行helloworld(2,3),返回6,试验成功。
 
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