这是针对于博客vs2017安装和使用教程（详细）的R语言项目新建示例
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一、安装R语言依赖项
1.打开VS安装程序，在“web和云”下勾选“数据科学和分析应用程序”
2.点击修改，开始下载
3.等待安装
4.到这个界面说明安装已经接近尾声
5.安装完成
二、创建项目
1.点击菜单栏-->文件-->新建-->项目，右边栏选择其它语言-->R，中间选择R项目，改变默认路径
2.打开之后，可以看到左侧三个文件：
- .Rhistory
- R_example.Rproj
- Script.R
我们也看到了右下角的交互窗口，还是老规矩，打印hello world
交互窗口输入
print("Hello World")
可以看到结果
三、运行脚本文件
1.可以看到在Script.R文件前面有一个红色的R的标志，这意味着这个文件就是我们的执行文件。我们编写如下代码：
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String <- "Hello, World!"
-
print(String)
2.右键这个Script.R文件，点击“设置为启动R脚本”
3.我们点击上方的Source startup file
4.可以看到下方的R交互窗口的运行结果
四、简单的小例子（线性回归）
1.根据身高预测体重，代码如下：
-
# 创建预测变量x(身高)，响应变量y(体重)
-
x <- c(151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131)
-
y <- c(60, 78, 49, 75, 47, 57, 70, 73, 50, 45)
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#多行注释
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if (FALSE) {
-
"y是响应变量。
-
x是预测变量。
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a和b被称为系数常数"
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}
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#命名图表文件
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png(file = "身高体重线性回归图.png")
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#创建关系模型 y=ax+b
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relation <- lm(y ~ x)
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#如果身高175cm
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a <- data.frame(x = 175)
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#输出结果
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print(paste("175cm的体重预测值为:",predict(relation, a)))
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#画图
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plot(x, y, col = "blue", main = "身高体重的线性回归图",
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abline(lm(y ~ x)), cex = 2.0, pch = 16, xlab = "身高(cm)", ylab = "体重(kg)")
-
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#存储文件
-
dev.off()
2.结果：175cm的体重预测值为: 71.9553926061717kg（约等于72kg）
3.回归图：
身高体重线性回归图.png
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