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承“包”你的R语言
R语言,之所以能成为统计学的“当红炸子鸡”,因为它内置了海量统计函数,使用者可以利用其对数据进行快速的交互分析,在数据分析界是当之无愧的“瑞士军刀”。
因此,通过R语言,不仅能做出很多高质量的美腻又直观的数据图,还能巧借他人数据,“无中生有”的获得可用于发表SCI的研究数据。
真可谓是,R语言在手,年输出SCI过3篇并不罕见。R语言如此给力,对于临床和科研兼顾的医学工作者来说是一个极大的助力。
但凡对R语言稍有涉猎的研究者们,都应知晓R语言中强大的安装包(Package)。
它就像R语言这个游戏里要用到的装备,种种装备都各自有特定的功能(功能就是函数,即Function)——有专用于数据分析的包,也独属于画图的包。所以要在R这个战场上玩转数据,就得配上不同的装备。
当然安装R的时候会有一些自带的包(大约25个),用它们来做简单的分析也足够了,但对于复杂一点的分析,或者想要画出好看一点、复杂一点的图,就要通过CRAN获取一些稍高级一点的包。
目前,CRAN上已有超过10000个包,而且目前还在不断涌现……这些包涵盖多个领域,从统计计算到机器学习,从生物信息到社会网络分析,可以说无所不包。
R语言的包确实给人一种乱花渐欲迷人眼的感觉,但其实,对医学研究者而言,只有能熟练掌握以下十个包,就可以满足做医学统计的全部需求。
包的下载安装方法
R包的安装有多种方式,安装时请确保计算机处于联网状态。
在R的菜单交互界面下,单击“程序包”|“安装程序包”后,在弹出的窗口中选择一个镜像站点。
镜像站点列表以国家名为前缀,一般选择自己所在国家的镜像站点下载速度会比较快。
然后,找到需要安装的包的名字,单击“确定”即可安装。
如果使用的Rstudio,可以通过单击Rstudio界面右下方其他菜单栏的“Package”|“Install”按钮,然后输入包的名字进行安装。
或者,在R或Rstudio的控制台使用函数install.packages()进行安装。
此处注意:R语言是区分大小写的!每一个命令都是如此。不过如果输错了,也会智能的给个提示:
当R语言包安装后,还需要用函数library()或require()加载到内存以后才能使用其中的函数或数据集。
十大好用R语言包
1
数据可视化
2
统计分析
3
数据整理
4
生物信息学
5
展示
而为了让R语言新手从水深火热之中解救出来,解螺旋现赠送《R语言医学数据分析实战》一书,不仅能抚平你心中所有忧虑,也能让大家可以真正做到手脑合一。
本书建立了系统化的学习体系,本着让非统计专业读者易理解的原则,本书将着重介绍数据分析的思路和方法,以及数据分析的实质、特点、应用条件和结果,尽量淡化统计方法的推导和计算。
本书以案例教学,通俗易懂,将从医学临床实践和科研中的实际问题出发,详细讲解通过R进行数据分析的具体方法,大量精选的实例对常用分析方法进行了深入浅出的介绍,以帮助读者解决医学数据分析中的实际问题,让医学研究者们能够轻松玩转R语言。
常言道,实践出真知。因此,本书紧贴实战,注重实践,所使用的数据绝大部分都包含在R包里,读者只需加载相关包就可以直接使用,同时书中的每一章都配有练习题,书末附有习题答案,真正可以让读者做到学中有练,巩固所学。
所以,对于医学相关专业的本科生和硕博研究生而言,本书都是他们掌握R语言玩转统计分析的绝佳利器,如今免费送书在即,限量300本,你还不快快行动么?
参考资料:My 10 Favorite R Packages and the Cool Things You Can Do with Them
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