R語言在大學生數學建模競賽統計領域中的應用分析

吳城輝 李杰 扈航

摘 要：R語言作為一種函數式語言，具有許多優點和特點。例如語法非常簡單，使用方式自由靈活，可以與其他編程語言共享，通過相應的接口可以與數據數據庫很好地連接。R語言的保存機制也比較完善，在線資源豐富，相關語言代碼是開源的，免費的。因此，它被廣泛應用于許多高校和組織中。

關鍵詞：R語言;大學生數學建模競賽

全國大學生數學建模競賽（以下簡稱競賽）是中國工業與應用數學學會主辦的面向全國大學生的群眾性科技活動，旨在激勵學生學習數學的積極性，提高學生建立數學模型和運用計算機技術解決實際問題的綜合能力，鼓勵廣大學生踴躍參加課外科技活動，開拓知識面，培養創造精神及合作意識，推動大學數學教學體系、教學內容和方法的改革。

競賽題目一般來源于科學與工程技術、人文與社會科學（含經濟管理）等領域經過適當簡化加工的實際問題，不要求參賽者預先掌握深入的專門知識，只需要學過高等學校的數學基礎課程。題目有較大的靈活性供參賽者發揮其創造能力。參賽者應根據題目要求，完成一篇包括模型的假設、建立和求解、計算方法的設計和計算機實現、結果的分析和檢驗、模型的改進等方面的論文。競賽評獎以假設的合理性、建模的創造性、結果的正確性和文字表述的清晰程度為主要標準。

R語言主要用于統計領域。隨著該語言的應用和發展，R語言憑借自身的優勢和特點，其應用領域也得到了有效的拓展。特別是隨著互聯網時代的到來，海量信息數據的產生，對這些數據的挖掘和處理需要R語言的相應幫助。充分利用R語言進行數學建模，也有利于建模效率和實用價值的發揮和展示。

一、R語言與“matlab”軟件

（一）“matlab”軟件繪圖功能分析

“Matlab”軟件具有良好的圖像處理能力。相關數據信息可以直觀呈現。同時還可以標記相應的圖形，完成圖形打印。對于圖形處理，也可以實現頂層設計，并完成相應的圖形計算和工程制圖。“SPSS”軟件在圖像處理方面界面友好，可以獲得高質量的圖形信息，可以使用編程語言進行圖像處理，但圖形工具還需要改進一步改進，深入掌握應用就比較困難了。在圖像處理方面，“SAS”軟件擁有非常完善和強大的繪圖工具。同時，它配備了專業而復雜的模塊，可以為圖形繪制處理提供很好的幫助。同時，該軟件還可以使用編程語言繪制圖像。“R”軟件可以提供完善的繪圖技術，并具有圖形數據可視化的功能。不僅如此，使用R軟件還可以繪制一些動態圖形，還可以結合實際需要自由靈活地繪制復雜圖形。

（二）Matlab《數據處理》軟件

“Matlab”軟件在數據處理中有很多算法可供選擇，用戶可以靈活結合自己的需求選擇相應的算法來完成數據處理。“SPSS”軟件在數據處理方面配備了專門的數據編輯器，為用戶獨立確定數據屬性提供了很好的便利。但在實際的數據處理中，不能進行批量操作，只能處理同一文件夾中的數據。在數據處理方面，“SAS”軟件可以采用多種處理方法，可以同時處理多個數據文件。也可以處理多變量數據，但實際操作復雜困難，需要長時間學習。“R”軟件在數據處理方面非常方便。同時，還可以從橫向和縱向自由進行數據轉換。正則表達式還可以用于批量處理數據字符。因此，對于一些信息豐富的數據表，處理效率非常高。

（三）“matlab”軟件統計函數分析

“Matlab”軟件具有豐富的統計分析算法，可供用戶在統計分析方面自由選擇。“SPSS”軟件作為一種為“統計學”而誕生的軟件，其本身就包含了大量的統計分析算法，可以進行大規模的統計分析。不僅如此，與其他軟件相比，該軟件在方差分析和聚類方面具有更好的性能分析和多元分析也具有顯著的優勢。“SAS”軟件易于操作進行統計分析和方差分析。同時，還可以結合實際建立相應的混合數據模型，實現對多變量數據信息的處理。但是在魯棒性方法方面，與其他軟件相比，該軟件有明顯的劣勢。“R”軟件具有豐富的統計分析功能，非常擅長聚類、統計檢驗和時間序列分析。同時，在擴展包資源方面，R軟件在統計分析方面可以顯示出獨特的優勢。

（四）“matlab”軟件運行分析

“Matlab”軟件在操作上具有很強的人機交互能力，界面也非常友好。因此，用戶可以很容易地調用相關函數來完成計算操作。同時后續調試也更加方便，具有很好的可操作性。“SPSS”軟件在程序語言方面也非常方便。可直接點擊交互界面，選擇相關操作功能。同時也可以下拉菜單自由選擇要操作執行的指令。但運算功能相對有限，只能用于一般數據的運算、處理和分析。在操作方面，“SAS”軟件的界面也相對友好。它有自己的SAS語言和多窗口操作功能。其實際可操作性也相對靈活，其自身的數據接口功能也非常強大，可操作性強。在操作方面，“R”軟件整體比較簡單，軟件有很多擴展包，可以覆蓋很多方面。因此，它在數據操作和處理領域有著廣泛的應用范圍，具有非常重要的意義的優勢。

二、R語言在數學建模中的應用

目前，隨著R語言的不斷深入應用和發展，它已不再局限于數據統計領域的應用，而是在多個領域和方向不斷發展。例如互聯網、教育、電子商務、金融、教育等。同時，通過分析和理解R語言的各種特點，我們也可以認識到R語言在數學建模領域也有著非常好的實用性，能夠更好的幫助數學建模發揮更大的作用和價值。

結合影響大學畢業生月均工資的相關因素，收集不同學歷大學生月均工資數據，在此基礎上，建立合理的數學模型，預測2020年大學生月均工資。最后，利用MATLAB、SPSS、SAS和R軟件分別擬合這些統計數據信息。從最終結果來看，它們與2021年大學生就業報告中的數據相似。利用MATLAB、SPSS、SAS、R等軟件擬合該問題。然而，通過比較上述四個軟件的擬合優度，擬合優度的R語言是最接近1，可以證明R語言的擬合效果優于其他三種語言，同時，它也表明，在數學建模語言有非常重要的優勢。

三、結語

本文以R語言的特性及其在數學建模中的應用為研究對象，首先簡單介紹了R語言的起源，分析了其語言特性，隨后從具體軟件產品出發，將R語言與其他語言進行了對比分析，進一步闡述了其所具備的優勢特性價值。