R软件教学的一些心得【摘要】《R软件》作为一门统计分析软件，具有自由、免费、源代码开放的特点，全世界的R爱好者不断的开发，使R软件的发展很快，所以学习、利用和慕于R软件平台进行二次开发越来越重要。本文结合教学实践，提出了几点R软件的教学认识。【关键词】R软件软件交叉课程交叉案例【基金项目】安徽师范大学本科教学质量提升计划项目。【】G424.21【文献标识码】C【】2095-3089(2013)12-0125-01《R软件》是一门实践性很强的谍程，该课程以概率统计为基础，多元统计学为主要内容，应用统计理论解决实际问题，着力于统计理论知识的应用，而不是统计理论本身，为强化课程的实践性，课堂教学在兼顾统计理论的同时，宜注重实践性、启发性、实效性，笔者以R软件［1］课程为例，从软件交叉、课程交叉与案例教学三个方面，探索R软件教学的一些心得。1•软件交叉统计应用软件包括：SAS(StatisticalAnalysisSystem)>SPSS(StatisticalPackagefortheSocialScience)、Stala>R语-言-等。SAS±于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，但是SAS非常庞大，难掌握。而SPSS致力于简便易行(其口号是“真正统计，确实简单”)，并且取得了成功。Stata较好地实现了简便和功能强大两者的结合。与菜单式工作环境不同，R语言是一门计算机语言，是一种专门针对统计学设计的自由软件编程S语言。R软件由于其依赖编程实现，具有一定的灵活性。作为一个软件，其不可避免地与其他软件具有交叉功能。R软件可以与SPSS［2］交叉。在数据管理方面，SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和定义数据，而R软件虽然可通过在程序内部或键盘输入来定义数据，但一般通过文本文件导入数据，其数据的可视化不如SPSS,但是数据的可扩展性较好，可以方便地与其他软件交流；在统计分析方面，对比R软件，SPSS能够进行大多数统计分析，其缺点是没有稳健方法，难以实现个性化的创新方法；在绘图功能方面，SPSS绘图的交互界面非常简单，图形质量较好，但是某些复杂场景不如R灵活。总Z,由于其便捷的菜单式操作，而易于掌握，在教学中，适当的将其与R软件对比讲解，能够加深对统计软件的理解，特别是通过对比在R中能实现而SPSS中不能实现的高级操作，能够了解统计软件的应用场景和优劣性。SPSS虽然号称操作简单，但是其复杂纷繁的菜单选项,也让人头晕，而在掌握R的帮助文件之后，R程序的编制并不复杂。R软件可以与Matlab［3］交叉。同为计算机语言，R与Matlab有很多相通之处。R软件与Matlab可在矩阵分解、解线性方程组、拟合等方面做对比；也可在编写口己的函数方面进行对比，如［1］中关于二分法求非线性方程根的函数，Matlab函数与R函数语句对比能更进一步解释算法的同向性和计算机语言功能上的相似性；在优化函数方面R的optimize()函数与Matlab的优化函数结果稍有不同；Matlab统计工具箱中自带的多个库函数可与R进行对比。总之，R特有的数据框操作更便捷，虽然Matlab通过构造结构体，可以构造类似于数据框的数据类型，但是操作仍然不够方便，针对统计应用而言,R比Matlab更有效。R可以连接SQLServer[4]o这首先需要R安装程序包RODBC(如果第一次安装程序包，R会让你选择一个链接点，下载程序包)；然后在Windows下的ODBC中配置数据源，使用library(RODBC)载入RODBC库，再使用odbcConnect()和sqlQuery()分别连接Windows中添加的数据库和查询数据库。值得注意的是在R环境下，应用SQL语句，可以对源数据库进行添加、删除、编辑，从而达到更改的冃的。R软件可以与Eviews[5]交叉。在冋归分析中，冋归诊断比冋归本身更重要，因为这涉及回归方法的合理性。其中关于残差的白噪声(正态的同方差、独立的残差序列)检验是回归诊断的重要内容。真正的误差服从正态分布，反之，如果回归的残差不是正态分布，则回归方程存在系统偏差，从而导致回归不合理，所以回归残差序列首先需要服从正态分布；同时残差也不应该与自变量的大小有关，不会因为自变量的值越大，误差就越大，也即多次试验的误差的方差不变；误差序列口身也不相关性，即非自相关，误差不会在误差序列内部传播。关于数据的正态性检验R可以由shapiro.tes...