2024年6月7日发(作者：)

R语言基本统计分析方法（包及函数）

R语言是一种非常强大的统计分析工具，它提供了丰富的包和函数来

进行各种统计分析。下面是一些常用的R语言基本统计分析方法、包和函

数：

1.描述性统计分析：

描述性统计分析是对数据集中的变量进行总结和概括的过程。R语言

中一些常用的描述性统计方法包括：求和（sum），均值（mean），中位

数（median），最小值（min），最大值（max），方差（var），标准差

（sd），频数（table）等。这些函数都是基本的内置函数，无需额外加

载包。

2.t检验：

t检验是用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。R语言

中可以使用(函数进行t检验。该函数接受两个向量作为输入，分

别表示两个样本的数据，然后返回t值、自由度、p值和置信区间等结果。

3.方差分析：

方差分析（ANOVA）是用于比较多个样本均值是否有显著差异的方法。

在R语言中，可以使用aov(函数进行方差分析。该函数接受一个公式作

为输入，公式表示因变量与自变量的关系，然后返回方差分析的统计结果。

4.相关分析：

相关分析用于研究两个变量之间的相关性。在R语言中，可以使用

(函数进行相关分析。该函数接受两个向量作为输入，然后返回

相关系数、p值和置信区间等结果。

5.线性回归分析：

线性回归分析用于建立一个线性模型来描述因变量和自变量之间的关

系。R语言中可以使用lm(函数进行线性回归分析。该函数接受一个公式

作为输入，公式表示因变量与自变量的关系，然后返回回归模型的统计结

果。

6.非线性回归分析：

非线性回归分析用于建立一个非线性模型来描述因变量和自变量之间

的关系。R语言中可以使用nls(函数进行非线性回归分析。该函数接受一

个公式和初始参数作为输入，然后返回拟合的非线性模型。

7.生存分析：

生存分析用于研究时间数据和生存率之间的关系。在R语言中，可以

使用survival包进行生存分析。survival包提供了一系列生存分析的函

数，如生存曲线绘制、Kaplan-Meier法、Cox回归模型等。

8.聚类分析：

聚类分析用于将数据集中的样本划分为不同的群组。在R语言中，可

以使用cluster包进行聚类分析。cluster包提供了一些常用的聚类算法，

如k-means、层次聚类等。

9.非参数统计方法：

总之，R语言提供了丰富的包和函数来进行各种统计分析。通过学习

和掌握这些方法，我们可以更好地理解和分析数据，为科学研究和决策提

供支持。