1.#输入胸围数据
> X1<-c(60,74,64,71,72,68,78,66,70,65,73,75)
> mean(X1)
[1] 69.66667
> sd(X1)
[1] 5.210712
如果想将上述命令保存在文件中，希望以后调用，可以先将所有的命令放在一个文件中，用鼠标点击“文件”窗口下的“建立新的程序脚本”，则屏幕会弹出一个R编辑窗口，在窗口中输入相应的命令即可，然后将文件保存起来。
> x1<-c(35,40,40,42,37,45,43,37,44,42,41,39)
> plot(x1,X1)
> hist(x1)
> rt<-read.table("exam0203.txt",head=TRUE);rt
Name Sex Age Height Weight
1 Alice F 13 56.5 84.0
2 Becka F 13 65.3 98.0
3 Gail F 14 64.3 90.0
4 Karen F 12 56.3 77.0
5 Kathy F 12 59.8 84.5
6 Mary F 15 66.5 112.0
7 Sandy F 11 51.3 50.5
8 Sharon F 15 62.5 112.5
9 Tammy F 14 62.8 102.5
10 Alfred M 14 69.0 112.5
11 Duke M 14 63.5 102.5
12 Guido M 15 67.0 133.0
13 James M 12 57.3 83.0
14 Jeffrey M 13 62.5 84.0
15 John M 12 59.0 99.5
16 Philip M 16 72.0 150.0
17 Robert M 12 64.8 128.0
18 Thomas M 11 57.5 85.0
19 William M 15 66.5 112.0
> lm.sol<-lm(Weight~Height,data=rt)
> summary(lm.sol)
Call:
lm(formula = Weight ~ Height, data = rt)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-17.6807 -6.0642 0.5115 9.2846 18.3698
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -143.0269 32.2746 -4.432 0.000366 ***
Height 3.8990 0.5161 7.555 7.89e-07 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 11.23 on 17 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7705, Adjusted R-squared: 0.757
F-statistic: 57.08 on 1 and 17 DF, p-value: 7.887e-0
2 向量的赋值
> assign("X1",c(10,5,4,3,2,6))
> x1
[1] 35 40 40 42 37 45 43 37 44 42 41 39
> X1
[1] 10 5 4 3 2 6
> X2<-c(10,3,8,2,9)
> X2
[1] 10 3 8 2 9
2. 向量的运算
%/%表示整数除法（例如5%/%3为1），%%表示求余数（5%%3为2）
与向量有关的最小值、最大值和范围的函数
Min(x),max(x),range(x)
Which.min(),which.max()，表示在第几个分量求到最小（最大）值
求和函数，求乘积函数
Sum(x),prod(x)
中位数、均值、方差、标准差和顺序统计量
Median(x),mean(x),var(x),sd(x),sort(x)Sort(x)表示求与向量x大小相同，按递增顺序排列的向量，即顺序统计量。相应的下标由order(x)或sort.list(x)列出。
3 等差数列
a:b表示从a开始，逐项加1（或减1），直到b为止。当a为实数，b为整数时，向量a:b是实数，其间隔差1.而当a为整数，b为实数时，a:b表示其间隔差1的整数向量。
等差运算由于乘法运算
> x<-2*1:15
> x
[1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30
> n<-5
> y<-1:n-1####1:n-1并不是表示1到n-1，二是表示向量1:n减去1
> y
[1] 0 1 2 3 4
4 等间隔函数
Seq()函数是跟一般的函数，它产生等距间隔的数列，其基本形式为
Seq(from=value1,to=value2,by=value3)
[1] -5 -3 -1 1 3 5
Seq函数还有另一种使用方式，
Seq(length=value2,from=value1,by=value3)
5 重复函数
Rep()是重复函数，它可以将某一个向量重复若干次再放入新的变量中，如
6 逻辑向量
逻辑变量也可以赋值
判断一个逻辑变量是都都是真值的函数是all，判断是否其中有真值的函数是any
7 缺失数据
8 字符型向量
可以用paste函数用来把它的自变量连城一个字符串，中间用空格分开
连接的自变量可以是向量，这是个对应元素连接起来，长度不相同时较短的向量被重复使用，自变量可以是数值向量，连接时自动转换成适当的字符串表示。
9 复数向量
Complex模式的向量为复数元素的向量，可以用complex()函数生成复数向量。
> x<-seq(-pi,pi,by=pi/10)
> y<-sin(x)
> z<-complex(re=x,im=y)
> plot(z)
> lines(z)对于复数运算，re()是计算复数的实部，im()是计算复数的虚部，mod（）是计算复数的模，arg()是计算复试的幅角
10 向量的下标运算
11 下标的正整数运算
下标的负整数运算
12 取字符型值的下标向量
R是一种基于对象的语言，R的对象包含了若干个元素作为其数据，另外，还可以有一些特殊数据成为属性，并规定了一些特定操作（如打印、绘图）。比如，一个向量是一个对象，一个图形也是一个对象。R对象分为单纯对象和复合对象两种，单纯对象的所有元素都是同一种基本类型（如数值、字符串），元素不再是对象；复合对象的元素可以是不同类型的对象，每一个元素是一个对象。
13 固有属性
14 修改对象长度
对象可以取0长度或正整数长度，R允许对超出对象长度的下标赋值，这时对象长度自动伸长以包括此下标，未赋值的元素取缺失值（NA）
15 Attributes()和attr()函数
Attributes(object)返回对象object的各特殊属性组成的列表，不包括固有属性mode和length
可以用attr(object,name)的形式存取对象object的名为name的属性
对象class的属性
在R中可以对特殊的class属性来支持面向对象的编程风格，对象的class属性用来区分对象的类，可以写出通用函数根据对象类的不同进行不同的操作，比如，print()函数对于向量和矩阵的显示方法就不同，plot（）函数对不同类的自变量作不同的图形。
为了暂时去掉一个有类的对象的class属性，可以使用unclass(object)函数。
