1 markdown语言基础

1. 正常段落（paragraph）。行顶头开始写文字（不要空格），结束直接按回车Enter（不要留空格）。段落与段落之间留一行空白行。例如，如下代码和效果分别是：

这是第一段落。R markdown语言是一门新兴的写作语言，今天我们一起来学习。

这是第二段落。

这是第一段落。R markdown语言是一门新兴的写作语言，今天我们一起来学习。

这是第二段落。

2. 粗体（bold）、下标（subscript）和上标（upscript）。粗体以一对双星符号包括d 形式表达（**字符**）；下标以一对波浪符号包括的形式表达（~字符~）；下标以一对尖帽符号包括的形式表达（^字符^）。例如，如下代码和效果分别是：

谢益辉是一个毕业于**中国人民大学**的优秀华人。

下标水分子式H~2~O；上标平方米100m^2^。

谢益辉是一个毕业于中国人民大学的优秀华人。

下标水分子式H₂O；上标平方米100m²。

3. 列表（list）：无序列表和有序列表。例如，如下代码和效果分别是：

无序列表形式1：

- 这是第一小点

- 这是第二小点

无序列表形式：

• 这是第一小点

• 这是第二小点

有序列表形式：

1. 这是第1小点

2. 这是第2小点。

    - 这是2.1
    
    - 这是2.2。

有序列表形式：

1. 这是第1小点

2. 这是第2小点。

   • 这是2.1

   • 这是2.2。

2 公式的编写技巧

1. 行内公式（inline equation）。采用一对美元符号内写Latex的形式（$LaTex$），其代码和效果如下：

行内公式就是在一行正常文字内插入公式，比如线性回归模型$Y_t =\beta_1 + \beta_2X_t + u_t$。

行内公式就是在一行正常文字内插入公式，比如线性回归模型\(Y_t =\beta_1 + \beta_2X_t + u_t\)。

2. 独立公式（LaTex equation）。采用一对双美元符号内写Latex公式的形式（$LaTex equation$），其代码和效果如下：

下面将展示一个独立公式的写法：

$$\begin{align}
Y_i &= \beta_1 +\beta_2X_i +u_i \\
u_i &\sim N(0, \sigma^2)
\end{align}$$

下面将展示一个独立公式的写法：

\[\begin{align} Y_i &= \beta_1 +\beta_2X_i +u_i \\ u_i &\sim N(0, \sigma^2) \end{align}\]

启示，公式编写，我们使用的是LaTex语言。所以你们要了解基本的Latex知识。还有你们需要希腊字母体系，以及统计和计量的基本知识。

3 利用R 进行数据分析和制图

简单的编码示例：

x <- 1:100
y <- c("hhp", "lisi")
x

##   [1]   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
##  [18]  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34
##  [35]  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51
##  [52]  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68
##  [69]  69  70  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85
##  [86]  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100

y

## [1] "hhp"  "lisi"

数据处理过程:

# prepare pkgs
#install.packages("tidyverse")
require("tidyverse")
#install.packages("xlsx")
require("xlsx")

# read .xlsx file
data_longley <- read.xlsx("data/Table-10-8-longley.xlsx", sheetIndex = 1) 

data_new <- data_longley %>%
  mutate(log.Y =log(Y), 
         real.GDP = X3/X2)

表格形式1（普通表）：

require("knitr")
require("kableExtra")
data_new %>%
  kable(booktab=T,caption = "这是一张傻傻的数据表") %>%
  kable_styling(full_width = T)

表3.1: 这是一张傻傻的数据表

obs	Year	Y	X2	X3	X4	X5	X6	X7	log.Y	real.GDP
1947	1947	60323	830	234289	2356	1590	107608	1	11.00747	282.2759
1948	1948	61122	885	259426	2325	1456	108632	2	11.02063	293.1367
1949	1949	60171	882	258054	3682	1616	109773	3	11.00495	292.5782
1950	1950	61187	895	284599	3351	1650	110929	4	11.02169	317.9877
1951	1951	63221	962	328975	2099	3099	112075	5	11.05439	341.9699
1952	1952	63639	981	346999	1932	3594	113270	6	11.06098	353.7197
1953	1953	64989	990	365385	1870	3547	115094	7	11.08197	369.0758
1954	1954	63761	1000	363112	3578	3350	116219	8	11.06290	363.1120
1955	1955	66019	1012	397469	2904	3048	117388	9	11.09770	392.7559
1956	1956	67857	1046	419180	2822	2857	118734	10	11.12516	400.7457
1957	1957	68169	1084	442769	2936	2798	120445	11	11.12975	408.4585
1958	1958	66513	1108	444546	4681	2637	121950	12	11.10515	401.2148
1959	1959	68655	1126	482704	3813	2552	123366	13	11.13685	428.6892
1960	1960	69564	1142	502601	3931	2514	125368	14	11.15000	440.1060
1961	1961	69331	1157	518173	4806	2572	127852	15	11.14665	447.8591
NA	1962	70551	1169	554894	4007	2827	130081	16	11.16409	474.6741

表格形式2（交互表）：

require("DT")
data_new %>% 
  datatable(caption = "这是一个比较有意思的交互表",
    options = list(
    pageLength= 5,
    dom="tip"
  )) %>%
  formatRound(c(10:11), digits=2)

下面我们来制作一幅散点图：

require("ggplot2")
data_new %>% 
  as_tibble() %>%
  mutate(Year=as.factor(Year)) %>%
  ggplot(aes(Year, real.GDP)) +
  geom_point(color="blue", size=3) +
  labs(x="年份(Year)", y= "实际GDP(real.GDP)")