R語言的特性及其在數學建模中的應用分析

(長治學院，山西長治市，046011） 張蓬霞

在早期，R語言多被應用于統計學領域，后續隨著該項語言的應用發展，憑借著自身種種優勢特性，R 語言的應用領域也得到了有效擴展。尤其是互聯網時代的來臨，伴隨著海量信息數據的產生，針對這些數據的挖掘處理，更需要應用R 語言提供相應的幫助。如果在數學建模之中充分利用R語言，同樣有利于建模效率與效用價值的發揮與展現。

1 R語言特性分析

對R 語言進行追根溯源，我們能夠了解到，這門語言最早是受S 語言與Scheme 語言影響發展而言，其中S 語言創建于1976 年，創建者是John Chamber；Scheme 語言創建時間是20 世紀70 年代，創建者是Guy L.Steele 與Gerald Jay Sussman。在早期，R 語言的主要使用者是統計學家與數據分析人員，他們經常使用R 語言，開展統計分析以及圖形可視化工作，R 語言的創造者是Ross Ihaka 與Robert Gentleman，由于兩人的姓名都是以R 開頭，因此兩人創造的語言也被形象地稱之為R語言。R語言最早是基于S語言的一個GNU項目，因此可以將R 語言視為S 語言的一種實現。一般情況下，采用S 語言編寫的代碼，都能夠直接在R 語言環境下運行。

1.1 語法特性

R語言作為一種函數語言，語法非常簡單，使用方式自由靈活，入門門檻不高，完全面向對象，實際命名也不存在復雜的規則，深受S 語言的影響。R語言使用免費，相關語言代碼開源，因此在很多高等院校以及組織機構之中有著廣泛的應用。R語言語法雖然相對簡單，但想要深入掌握這門語言，僅僅掌握語法還遠遠不夠。究其原因在于，R 語言有著非常廣泛的涉獵范圍，從移動互聯網，到統計數據分析，從金融風險預測，到大數據挖掘，從生物信息研究，到地球物理探索，上述諸多領域均有著R語言的使用身影。尤其是近些年來，R 語言的應用領域再次得到了擴展，在工業領域中的應用價值逐漸得到凸顯。

1.2 語言知識結構特性

為了能夠更加熟練地應用R語言，必須要熟悉這門語言的基礎語言知識結構。相較于其他編程語言來說，R語言誕生之初，主要是為了解決統計學相關問題，而統計學本身涵蓋的數學知識領域較為繁雜，除了高等數學以及數理統計以外，還包括概率論、離散數學等，因此R 語言的知識結構同樣包含了這些復雜的數學知識理論，不僅如此，還需要將這些數學理論與復雜的業務知識相融合，才能組建一個完整的基礎語言知識結構，這些業務知識內容包括統計算法、數據庫等，如此才能更好地發揮出R語言的使用價值。

1.3 R語言設計理念特性

R 語言在設計之初，便遵循了一個重要設計理念，即精心做事。一般情況下，R語言的研究對象均比較復雜，比如需要結合實際需求，建立一個復雜的統計模型，在這一過程中，需要相關技術人員靜下心來，認知思考如何進行模型的構建，合理選擇相應的模型參數，而不需要考慮如何設計程序，因此采用代碼也不會太過復雜，在實際應用時，只需要結合實際需要，調用相關的函數，完成參數傳遞，不需要考慮空間與時間復雜度等相關問題。

1.4 其他特性

除了上述特性以外，R 語言還存在一些其他的特性，比如R 語言能夠與其他編程語言共用，尤其是S 語言與Scheme 語言，三者有著非常緊密地聯系。除此之外，R語言還能夠通過相應接口，很好地與數據庫對接，本身R 語言的保存機制也比較完善，網上資源豐富等，正是這些特性的存在，使得R語言在當前時代得到了廣泛的應用。

2 R語言特性對比

為了更全面深入地了解R語言的特性，文章本次選擇了其他三種編程軟件與之進行對比，這三款編程軟件分別是“MATLAB”軟件、“SPSS”軟件以及“SAS”軟件。上述三種軟件與R語言在商業方面有著較強的競爭力，并且相應的軟件在不同領域之中均有著各自的優勢特性。

2.1 “MATLAB”軟件的繪圖功能分析

“MATLAB”軟件在圖像處理能力方面表現較為出色，相關數據信息能夠可視化呈現，與此同時，還能夠標注相應的圖形，并完成圖形打印。針對圖形處理，還能夠實現頂層設計，并完成相應的圖形計算與工程繪圖。“SPSS”軟件在圖像處理方面，有著比較友好的界面，能夠獲得高質量的圖形信息，可以在圖像處理中使用編程語言，但圖形工具有待進一步完善，深入掌握應用的難度較大。“SAS”軟件在圖像處理方面，有著非常完善且強大的繪圖工具，同時搭載有專業復雜的模塊，能夠為圖形繪制處理提供良好助力。同時該款軟件也能夠使用編程語言進行圖像的繪制。“R”軟件能夠提供完善的繪圖技術，同樣具有圖形數據可視化功能，不僅如此，利用R 軟件，還能夠繪制一些動態的圖形，還能夠結合實際需求，自由靈活地進行復雜圖形的組合繪制。

2.2 “MATLAB”軟件的數據處理功能分析

“MATLAB”軟件在數據處理方面，有著諸多算法可供選擇，因此用戶可以靈活結合自身需要，選擇相應的算法完成數據的處理。“SPSS”軟件在數據處理方面，搭載有專門的數據編輯器，從而為用戶自主確定數據屬性提供了良好的便利。但在實際進行數據處理時，無法批量操作，只能夠操作處理同一個文件夾中的數據。“SAS”軟件在數據處理方面，能夠采用很多處理方式，并且一次性可同時處理多個數據文件，還能夠進行多變量數據處理，但實際操作較為復雜困難，需要長時間學習。“R”軟件在數據處理方面，操作非常便捷。與此同時，還能夠從橫向與縱向出發，自由進行數據變換。還可以采用正則表達式，進行數據字符批量化操作。因此針對一些信息豐富的數據表，處理效率非常高。

2.3 “MATLAB”軟件的統計功能分析

“MATLAB”軟件在統計分析方面，有著豐富的統計分析算法可供用戶自由選擇。“SPSS”軟件作為一種為“統計而生”的軟件，本身包含著大量的統計分析算法，能夠進行大規模的統計分析。不僅如此，相較于其他軟件來說，該軟件在方差分析、聚類分析以及多變量分析方面，也有著較為顯著的優勢。“SAS”軟件在統計分析方面，在方差分析方面操作比較便捷，同時還能夠結合實際，建立相應的混合數據模型，實現對多變量數據信息的處理。但在穩健方法等方面，相較于其他軟件而言，該項軟件處于明顯的劣勢。“R”軟件在統計分析方面，功能十分豐富，非常擅于進行聚類、統計檢驗以及時間序列方面的分析。同時在擴展包資源方面，R 軟件在進行統計分析時能夠表現出獨特的優勢。

2.4 “MATLAB”軟件的程序語言功能分析

“MATLAB”軟件在語言分析方面，程序語言應用比較簡單，語言特點與C++語言比較相似，同時“MATLAB”軟件程序語言有著非常好的可移植性與可擴展性，因此適用領域也比較廣泛。“SPSS”軟件在程序語言方面，由于是一種專用的統計軟件，因此不需要進行語言編程，只需要掌握相應的統計方法即可。“SAS”軟件在程序語言方面，有著非常完善的語言功能，且與其他編程語言有著良好的相似度。使用者在實際操作時，一般只要掌握了相應的語法規則，并對相關指令了如指掌，就能夠在數據分析管理方面得心應手。“R”軟件在程序語言方面，有著非常高的靈活度，并且開發者還能夠對語言進行非標準計算，從而進一步強化了語言的可操作性，賦予了語言良好的可擴展性。不僅如此，R語言比較簡單，非常容易學習入門，同時該語言軟件保留了程序設計語言的基礎邏輯，因此語言風格表現更加自然。

2.5 “MATLAB”軟件的操作分析

“MATLAB”軟件在操作方面，有著非常強的人機交互性，且界面也非常的友好，因此用戶非常容易調用相關的函數，完成計算操作。同時后續的調試也比較方便，有著非常好的可操作性。“SPSS”軟件在程序語言方面，同樣非常便捷，交互界面可以直接點擊，選擇相關的操作功能。同時還能下拉菜單，自由選擇需要操作執行的指令。但操作功能相對有限，只能進行一般的數據操作處理分析。“SAS”軟件在操作方面，界面也比較友好，本身有著專屬的SAS語言以及多窗口操作功能，實際操作性也比較靈活，且本身的數據接口功能也十分強大，可操作性較強。“R”軟件在操作方面，整體比較簡單，且該軟件有著非常多的擴展包，能夠涵蓋多個方面，因此在數據操作處理領域范圍較廣，有著非常顯著的優勢。

3 R語言在數學建模方面的應用

在當前，伴隨著R 語言的不斷深入應用發展，其已經不再局限于數據統計領域的應用，而是朝著多領域多方向不斷地深入發展。比如互聯網領域、教育領域、電商領域、金融領域、教育領域等。同時通過分析了解R語言的各種特性，我們也能夠認識到R語言在數學建模領域也有著非常良好的效用，能夠更好地助力數學建模發揮出更大作用價值。例如針對在大學生畢業后，就業問題是首當其沖必須要解決的問題，這不僅關系到大學生未來職業發展，同時對社會整體和諧穩定也有著非常積極的影響作用。從社會統計調查來看，大學生在實際進行求職時，主要考慮薪資待遇的高低、工作所在地和專業是否對口。這些內容對大學生就業均有著非常重要的影響。基于此，可以結合智聯招聘發布的《2020年秋季大學生就業報告》相關數據顯示，專科學位大學生的平均薪資為4 562 元，本科學位大學生的平均薪資為5 102 元，碩士學位大學生平均薪資為7 235 元。隨后，可以結合影響大學畢業生平均月薪的相關因素，做好不同學位大學生平均薪資數據信息的收集，通并以此為依據，建立合理的數學模型，預測2020年大學生平均薪資，最后，還可以采用MATLAB、SPSS、SAS以及R軟件對這些統計數據信息分別進行擬合，從最終的結果來看，均與《2020 年秋季大學生就業報告》給定的數據比較相似，由此能夠證明，采用MATLAB、SPSS、SAS與R軟件，對這一問題擬合均能夠起到良好的效果，但通過對比上述四種軟件的擬合優度，采用R語言所做的擬合優度與1最為接近，由此能夠證明，R語言擬合效果相較其他三種語言效果更好，同時也說明了R語言在數學建模方面有著非常顯著的作用優勢。

4 總結

總而言之，R語言作為一種函數語言，本身有著很多優勢特性，比如語法非常簡單，使用方式自由靈活，能夠與其他編程語言共用，能夠通過相應接口很好地與數數據庫對接，本身R語言的保存機制也比較完善，網上資源豐富，相關語言代碼開源免費等，因此在很多高等院校以及組織機構中應用較為廣泛，基于這些優勢特性，還可以將R 語言應用于數學建模，同樣有著非常好的效用，這對推動R語言實現廣泛應用發展有著重要作用。