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【R语言4.2.2】R语言4.2.2安装包与安装教程说明R语言软件含激活步骤

【R语言4.2.2】R语言4.2.2安装包与安装教程说明R语言软件含激活步骤

R语言 (全版本)安装包下载链接:

百度网盘

https://pan.baidu.com/s/1nMF308-R1bApNp4gxBBXvg?pwd=8888

所有软件均为压缩文件,务必使用解压缩软件解压后再进行安装,不解压直接进行安装会导致安装失败。

如遇链接失效,点击公众号菜单栏【最新链接】,即可获取最新的下载链接

安装步骤

1、将安装包进行解压

2.以管理员身份运行如下提程序

3、选择语言,然后点确定

4、点下一步

5.点击“浏览”可以选择软件安装路径,建议和教程中的保持一致,本例默认安装(安装路径不要出现中文),点击“下一步”

6、点下一步

7、点下一步

 8、点下一步

 9、点创建桌面快捷方式,然后点下一步

10、安装中,请等待

11、打开软件

12、OK软件打开界面如下图所示

统计、经管、生物还有社科类的同学,写课程论文、做毕业论文实证部分的时候,大概率会听说 R 语言。简单说,R 是一门偏向统计分析的工具,靠代码处理表格数据。导入数据之后,做描述统计、回归检验、绘制图表都可以,不用手动计算复杂的统计公式。很多期刊论文里的可视化图,都是用它做出来的。网上都说它适合做实证,不过我刚开始自学的时候,踩了不少很容易忽略的坑。

我第一次接触 R 语言,是统计专业的课程大作业。 之前处理数据一直用 Excel,样本量一大,做多变量检验就很麻烦。听老师推荐 R,说做统计分析很方便,我就打算上手试试。打开之后直接懵了,导入 Excel 数据的时候,列的类型识别出错,数字全部识别成文本,根本没法运算。 好不容易把数据读进去,直接复制网上的代码跑回归,结果一直报错。后来才知道 R 区分大小写,括号、引号必须是英文符号,差一点就无法运行。还有个大坑,数据里藏着缺失值,没清理就直接建模,跑出来的结果完全失真。折腾好几天,画出来的图表排版也乱糟糟,一度想简化数据,只用 Excel 交作业。慢慢跟着小案例练习,才明白数据预处理才是重中之重。

用久了之后,慢慢发现它对做实证的学生很友好。 各类统计方法基本都有现成的工具包,回归、时间序列、聚类分析直接调用就行。绘图能力很强,可以自由调整图表样式,导出高清图片,直接放进论文里面。 所有分析都由代码记录下来,方便复现结果。后续修改原始数据,重新运行代码,图表和统计结果就会同步更新。课程统计作业、毕业论文实证、实验数据处理,都能用它。很多社科、经管方向做研究的人,都会使用 R 语言。

不过实话实说,R 语言不是粘贴代码就能直接拿到合格结论的神器。 如果你只是简单求几个平均值,Excel 就够用,没必要花大量时间学习。很多新手拿到数据直接复制代码跑模型,不去检查缺失值、异常样本,直接把输出表格复制粘贴进论文。还有人一次性安装大量工具包,不同包里面的函数会产生冲突,代码莫名其妙报错。

给零基础朋友一点学习小建议。 刚开始不要直接上手复杂模型。先练习导入表格,学会查看、清洗数据,熟悉基础绘图和简单统计计算。 写代码的时候注意大小写,引号、括号一定要成对。复制网上代码,尽量看懂每行代码的作用,不要只追求跑通。拿到数据优先检查异常值和缺失样本,再做建模。 练习的时候尽量手动敲代码,不要单纯复制粘贴。不用一次性学完所有工具包,课题需要什么功能,再去学习对应的内容。

总的来说,R 语言是做统计实证很实用的工具。 它最大的优势就是统计方法齐全,绘图灵活,分析过程可以完整保存,很适合学生完成实证论文。缺点就是新手容易忽略数据质量,代码语法细节要求严格,一点小失误就会报错。 遇到代码报错不用慌,仔细看控制台提示,优先核对数据,多练几个简单案例,慢慢就能独立完成数据分析。

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