一、因子

1.变量可分为名义型（没有顺序之分的类别变量），有序型（表示一种顺序关系而非数量关系），连续型（可以呈现某个范围内的任意值，并同时表示顺序和数量）

2.类别变量和有序类别变量在R中称为因子，函数factor()以一个整数向量的形式存储类别值，要表示有序型变量，需要为函数factor（）指定参数ordered = TRUE，对于字符型向量，因子的水平默认依字母顺序创建，可以通过指定levels选项来覆盖默认顺序，保证指定的水平与数据中的真实值相匹配，任何在数据中出现而未在参数中列举的数据都将被设为缺失值。

在R中无法用//解释一行语句，str（patientdata）意思是显示对象的结构。 

summary（patientdata） 表示显示对象的统计概要

summary（）显示了连续型变量最小最大均值mean和各四分位数（1st Qu，median，3rd Qu，四分位数（Quartile）也称四分位点，是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值。

举例： 

数据总量: 6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36

由小到大排列的结果: 6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49

一共11项

Q1 的位置=（11+1） × 0.25=3， Q2 的位置=（11+1）× 0.5=6， Q3的位置=（11+1） × 0.75=9

Q1 = 15，

Q2 = 40，

Q3 = 43

实例2

数据总量: 7, 15, 36, 39, 40, 41

一共6项

数列项为偶数项时，四分位数Q2为该组数列的中数，
　　（n+1）/4= 7/4 =1.75，Q1在第一与第二个数字之间，
　　3（n+1）/4= 21/4 =5.25, Q3在第五与第六个数字之间，

Q1 = 0.75*15+0.25*7 = 13，

Q2 = （36+39）/2= 37.5，

Q3 = 0.25*41+0.75*40 = 40.25.

1、将数据从小到大排序，计为数组a（1 to n），n代表数据的长度

2、确定四分位数的位置：b= 1+(n-1) × 0.25= 2.25，b的整数部分计为c b的小数部分计为d

计算Q1：Q1=a(c)+[a(c+1)-a(c)]*d=a(2)+[a(3)-a(2)] *0.25 =15+（36-15）×（2.25-2）=20.25

3、计算如上 Q2与Q3的求法类似，四分位差=Q3-Q1

） 

二、列表

列表是R中数据类型最为复杂的，列表中可能是若干向量、矩阵、数据框。甚至其他列表的组合。通过list（）创建列表。

 mylist[[2]]和mylist[["ages"]]意思是输出第二个成分与输出向量ages。

注意点：

1.A&x是指数据框A中的变量x

2.必须以#作为多行注释每行的开始

3.可以把想让解释器忽略的代码放到语句if（FALSE）{……}中，将FALSE改为TRUE则允许这段代码执行

4.将一个值赋给某个向量、矩阵、数组或列表中一个不存在的元素时，R将自动扩展这个数据结构以容纳新值。

5.R中没有标量。标量以单元素向量的形式出现。

6.R中的下标不从0开始，而从1开始，x[1]即表示第一个元素

7.变量无法被声明，它们在首次被赋值时生成。

数据输入：

1.使用键盘输入