R语言在大学生数学建模竞赛统计领域中的应用分析

吴城辉 李杰 扈航

摘 要：R语言作为一种函数式语言，具有许多优点和特点。例如语法非常简单，使用方式自由灵活，可以与其他编程语言共享，通过相应的接口可以与数据数据库很好地连接。R语言的保存机制也比较完善，在线资源丰富，相关语言代码是开源的，免费的。因此，它被广泛应用于许多高校和组织中。

关键词：R语言;大学生数学建模竞赛

全国大学生数学建模竞赛（以下简称竞赛）是中国工业与应用数学学会主办的面向全国大学生的群众性科技活动，旨在激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，开拓知识面，培养创造精神及合作意识，推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。

竞赛题目一般来源于科学与工程技术、人文与社会科学（含经济管理）等领域经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过高等学校的数学基础课程。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。

R语言主要用于统计领域。随着该语言的应用和发展，R语言凭借自身的优势和特点，其应用领域也得到了有效的拓展。特别是随着互联网时代的到来，海量信息数据的产生，对这些数据的挖掘和处理需要R语言的相应帮助。充分利用R语言进行数学建模，也有利于建模效率和实用价值的发挥和展示。

一、R语言与“matlab”软件

（一）“matlab”软件绘图功能分析

“Matlab”软件具有良好的图像处理能力。相关数据信息可以直观呈现。同时还可以标记相应的图形，完成图形打印。对于图形处理，也可以实现顶层设计，并完成相应的图形计算和工程制图。“SPSS”软件在图像处理方面界面友好，可以获得高质量的图形信息，可以使用编程语言进行图像处理，但图形工具还需要改进一步改进，深入掌握应用就比较困难了。在图像处理方面，“SAS”软件拥有非常完善和强大的绘图工具。同时，它配备了专业而复杂的模块，可以为图形绘制处理提供很好的帮助。同时，该软件还可以使用编程语言绘制图像。“R”软件可以提供完善的绘图技术，并具有图形数据可视化的功能。不仅如此，使用R软件还可以绘制一些动态图形，还可以结合实际需要自由灵活地绘制复杂图形。

（二）Matlab《数据处理》软件

“Matlab”软件在数据处理中有很多算法可供选择，用户可以灵活结合自己的需求选择相应的算法来完成数据处理。“SPSS”软件在数据处理方面配备了专门的数据编辑器，为用户独立确定数据属性提供了很好的便利。但在实际的数据处理中，不能进行批量操作，只能处理同一文件夹中的数据。在数据处理方面，“SAS”软件可以采用多种处理方法，可以同时处理多个数据文件。也可以处理多变量数据，但实际操作复杂困难，需要长时间学习。“R”软件在数据处理方面非常方便。同时，还可以从横向和纵向自由进行数据转换。正则表达式还可以用于批量处理数据字符。因此，对于一些信息丰富的数据表，处理效率非常高。

（三）“matlab”软件统计函数分析

“Matlab”软件具有丰富的统计分析算法，可供用户在统计分析方面自由选择。“SPSS”软件作为一种为“统计学”而诞生的软件，其本身就包含了大量的统计分析算法，可以进行大规模的统计分析。不仅如此，与其他软件相比，该软件在方差分析和聚类方面具有更好的性能分析和多元分析也具有显著的优势。“SAS”软件易于操作进行统计分析和方差分析。同时，还可以结合实际建立相应的混合数据模型，实现对多变量数据信息的处理。但是在鲁棒性方法方面，与其他软件相比，该软件有明显的劣势。“R”软件具有丰富的统计分析功能，非常擅长聚类、统计检验和时间序列分析。同时，在扩展包资源方面，R软件在统计分析方面可以显示出独特的优势。

（四）“matlab”软件运行分析

“Matlab”軟件在操作上具有很强的人机交互能力，界面也非常友好。因此，用户可以很容易地调用相关函数来完成计算操作。同时后续调试也更加方便，具有很好的可操作性。“SPSS”软件在程序语言方面也非常方便。可直接点击交互界面，选择相关操作功能。同时也可以下拉菜单自由选择要操作执行的指令。但运算功能相对有限，只能用于一般数据的运算、处理和分析。在操作方面，“SAS”软件的界面也相对友好。它有自己的SAS语言和多窗口操作功能。其实际可操作性也相对灵活，其自身的数据接口功能也非常强大，可操作性强。在操作方面，“R”软件整体比较简单，软件有很多扩展包，可以覆盖很多方面。因此，它在数据操作和处理领域有着广泛的应用范围，具有非常重要的意义的优势。

二、R语言在数学建模中的应用

目前，随着R语言的不断深入应用和发展，它已不再局限于数据统计领域的应用，而是在多个领域和方向不断发展。例如互联网、教育、电子商务、金融、教育等。同时，通过分析和理解R语言的各种特点，我们也可以认识到R语言在数学建模领域也有着非常好的实用性，能够更好的帮助数学建模发挥更大的作用和价值。

结合影响大学毕业生月均工资的相关因素，收集不同学历大学生月均工资数据，在此基础上，建立合理的数学模型，预测2020年大学生月均工资。最后，利用MATLAB、SPSS、SAS和R软件分别拟合这些统计数据信息。从最终结果来看，它们与2021年大学生就业报告中的数据相似。利用MATLAB、SPSS、SAS、R等软件拟合该问题。然而，通过比较上述四个软件的拟合优度，拟合优度的R语言是最接近1，可以证明R语言的拟合效果优于其他三种语言，同时，它也表明，在数学建模语言有非常重要的优势。

三、结语

本文以R语言的特性及其在数学建模中的应用为研究对象，首先简单介绍了R语言的起源，分析了其语言特性，随后从具体软件产品出发，将R语言与其他语言进行了对比分析，进一步阐述了其所具备的优势特性价值。