R for Mac OS X 4.0.2

R for Mac OS X：综合统计计算和图形环境

如果您正在寻找强大的统计计算和图形环境，R for Mac OS X 是完美的解决方案。作为 GNU 项目开发的 R 是一种语言和环境，提供广泛的统计技术，包括线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类、生物信息学等。

R 由 John Chambers 和他在贝尔实验室（前身为 AT&T）的同事开发，作为 S 语言的一种实现。虽然 S 和 R 之间存在一些差异，但为 S 编写的许多代码都可以在 R 下不加改动地运行。这使得从一个平台过渡到另一个平台变得容易。

R 的优势之一是它的可扩展性。 S 语言长期以来一直用于统计方法学的研究，因为它为研究人员提供了一种灵活的工具来探索新想法。通过 R 参与该活动的开源途径，用户可以通过编写自己的函数或使用他人开发的包轻松扩展其功能。

R 的另一个优势是它能够轻松生成具有出版质量的图表。用户可以创建精心设计的图表，其中包括需要的数学符号和公式。图形中次要设计选择的默认值已得到非常谨慎的处理，以便用户保留对其输出的完全控制。

无论您是学术研究人员还是从事数据分析项目的行业工作人员，或者只是想通过自学课程或在线教程了解更多关于统计学的知识，该软件都将是您的首选工具！

主要特征：

- 一套全面的统计技术

- 可通过用户编写的函数或包进行扩展

- 带有数学符号的出版物质量图

- 易于使用的界面

统计技术：

线性建模：当我们想要根据一个或多个预测变量预测连续结果时，使用线性回归模型。

非线性建模：非线性回归模型使我们能够对变量之间的复杂关系进行建模。

经典统计检验：这些检验帮助我们确定观察到的组间差异是否具有统计学意义。

时间序列分析：时间序列分析使我们能够分析随时间收集的数据。

分类：分类算法帮助我们根据观察的特征将观察分为不同的类别。

聚类：聚类算法根据它们之间的相似性将观察结果分组在一起。

生物信息学：生物信息学工具可帮助生物学家分析从基因表达谱等实验中生成的大型数据集。

系统要求：

要在您的 Mac 计算机上运行此软件，您需要：

• macOS 10.13 (High Sierra) 或更高版本

• 64 位英特尔处理器

结论：

总之，如果您需要一套全面的工具来使用高级统计技术分析数据，同时生成适合出版目的的高质量图表，R for Mac OS X 是一个很好的选择。该软件的灵活性使用户不仅可以访问而且还可以为开发新方法，使其成为面向学术和工业的个人的理想之选！