一、基本運算符號
1、基本數學計算
+、-、*、/、^、%%（求模）、%/%（整除）
注意：求模運算兩邊若為小數，則整數和小數部分分別求模。例：5.6%%2.2
2、比較運算
3、邏輯運算
&、|、!、&&、||、xor
注意：運算子「邏輯與」和「邏輯或」存在兩種形式，「&」和「|」作用在物件中的每乙個元素上並且返回和比較次數相等長度的邏輯值；「&&」和「||」只作用在物件的第乙個元素上。
xor為異或，兩值不等為真，兩值相等為假。例：xor(0, 1)
4、常見運算函式
abs、sqrt、exp、log、log10、log2
sin、cos、tan、asin、acos、atan、atan2
choose(n, k) #n個裡面取k個的組合數
計算n!的方法：factorial(n); gamma(n+1); prod(1:n)
sign(x) #返回x的正負號
二、r中計算的兩個特點
1、向量化（逐個元素迴圈操作）
例：y=1:10; y+1; sqrt(y);
2、兩個不等長的變數迴圈填充
例：x=1:3; y=1:10; z=x+y
注意：當兩個變數長度不是整倍數的關係，會有警告資訊。
三、向量常用統計函式
max、min、range（返回最小、最大兩個值）、sum、prod（連乘π）、mean、median（中位數）、var、sd、length、rev（取逆序）
which.max、which.min：返回最大、最小值的下標
which：返回符合條件元素的下標
x=matrix(1:20,4,byrow=t);
which(x > 8) #返回乙個向量
which(x > 8, arr.ind=t) #返回乙個指示行列號的矩陣
diff：差分，即x[i+1]-x[i]
cumsum：計算x[i]=sum(x[1]:x[i])
cumprod：計算x[i]=prod(x[1]:x[i])
sort、rank、order：參見
quantile(x, probs=) #預設probs為c(0, .25, .5, .75, 1)
例：x=0:100; quantile(x); quantile(x, probs=seq(0, 1, 0.1))
iqr：四分位數間距
summary：給出常見統計量，包括四分位數、最小、最大和中位數
weighted.mean(x, y) #加權平均，等同於sum(x*y)/sum(y)
cov、cor：兩向量的協方差和線性相關係數
#可使用引數 method = c("pearson", "kendall", "spearman"))指定計算方法，預設第一種。
#方法名稱可使用首字母縮寫
table(x) #當x為定性資料時，統計x的頻數
table(x,y,z) #輸出由x、y、z三個定性變數組成的列聯表
ftable(x,y,z) #以多重巢狀二維表的形式輸出有x、y、z三個定性變數組成的列聯表
nchar(x) #x為字串，求x的字元個數
例：x=c("china", "english", "amercia"); nchar(x);
match(x,y) #再y中逐個查詢x，若有返回在y中匹配的位置，若無返回na
all、any #分別報告各元素是否全部或至少乙個為true
四、矩陣常用函式
t：轉置（行列互換）
diag：提取對角元素，輸出為乙個向量
rbind、cbind：按行合併、按列合併，可合併若干向量，也可合併若干矩陣
*：逐元乘積
%*%：代數乘積
crossprod：交叉乘積
det：矩陣的行列式值
eigen：特徵根和特徵向量
qr：qr分解
scale：對矩陣進行中心化和標準化
集合運算
union(x,y) #求並集
intersect(x,y) #求交集
setdiff(x,y) #求屬於x而不屬於y的所有元素
setequal(x,y) #判斷x與y是否相等
a %in% y #判斷a是否為y中的元素
choose(n, k) #n個裡面取k個的組合數
combn(x,n) #x中的元素每次取n個的所有組合
combn(x,n,f) #將這些組合用於指定函式f
附：峰度和偏度的計算
r預設不提供函式計算這兩個值。
如果需要計算，可以自編公式或者使用fbasics包。
載入fbasics包，可使用以下命令進行計算：
skewness(x) #偏度
kurtosis(x) #峰度
basicstates(x) #提供16個統計量
> x=rnorm(1000)>basicstats(x)
xnobs
1000.000000
nas
0.000000
minimum -3.263744
maximum
3.462402
1. quartile -0.706243
3. quartile 0.652421
mean -0.043407
median
0.003339
sum -43.406637
se mean
0.031843
lcl mean -0.105894
ucl mean
0.019081
variance
1.014007
stdev
1.006979
skewness -0.029121
kurtosis -0.179738
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