现在本人会以一个例子来说明R语言在统计学中的应用。模拟一个高中学生语数外三科的成绩单。
首先认识两个重要的函数，source()和print()，source()函数是用来运行R脚本的，一个R脚本保存为test.R，
在R交互式环境下通过source("test.R")来运行，print()函数打印结果。
首先每一个学生有一个学号，通过如下方式生成
代码：
#生成学号num
num <- seq(1 : 100) + 20114300
#生成语文成绩，runif表示生成分布均匀的数，最小值为min，最大值为max
chinese <- round(runif(100, min = 90, max = 150))
#生产数学成绩，用正态分布。
math <- round(rnorm(100, mean = 120, sd = 10))
#如果成绩大于150，则设置为150分
math[which(math > 150)] <- 150
#生成英语成绩
english <- round(runif(100, min = 60, max = 150))
#将数据放入框中
grade <- data.frame(num, chinese, math, english)
#将数据写入文件data中
write.table(grade, "data", col.names = F, row.names = F, sep = " ")
#对每一科成绩求平均值，后面的参数2是对列进行操作，如果对行进行操作参数为1
means <- apply(grade[c("chinese", "math", "english")], 2, mean)
#打印每一科的平均值
print(means)
#求每一科最高分
high <- apply(grade[c("chinese", "math", "english")], 2, max)
#打印每一科的最高成绩
print(high)
#求每一个同学的总分
one.sum <- apply(grade[c("chinese", "math", "english")], 1, sum)
#将单个同学的总成绩写入文件grade_sum中
write.table(one.sum, "grade_sum", col.names = F, row.names = F, sep = " ")
上面用到了正太分布和均匀分布，其实在R语言中还有其它的分布，如下
