R 语言的前身是 S 语言，S 语言诞生于贝尔实验室统计研究部，在早期被认为是世界上 公认的三大统计软件之一。R 语言是吸取了 Scheme 语言和 S 语言的诸多优点，可认为是 S 语言的改进。R 语言具有完美的数据处理功能，能实现大部分统计功能，同时配备完善的操 作环境和强大的绘图功能。R 语言可以独立完成数据科学工作中的几乎所有任务，而且可以 完美配其他工具进行数据交互。总的来说，R 语言具有如下优点：

强大的数据分析功能：R 语言的函数大部分以拓展包的性质存在，全世界优秀的统计学 家，生物信息学家和程序员等都为 R 语言编写了大量的 R 包来丰富其功能。这些拓展包涵盖 了几乎所有与统计相关的方方面面，金融、社科、生物等学科都有涉及，同时也不断优化 R 语言中的计算模型，为用户提供了极大的方便。

编程操作简单：R 语言的上手极为简单，入门简易。R 作为一种解释性的高级语言，不 需要用户掌握复杂的编程技巧和算法，其程序的编写简易，用户仅仅需要了解一些函数的参 数和用法，不需要了解更多的程序实现的细节。用户所见即所得。

整合能力强：R 可以通过相应的接口连接各类数据库获取数据，如 Oracle、DB2、MySQL； 也能同 Java、C、C++、Python 等语言进行相互调用；R 还可以与 Web 整合部署，构成网页 应用；同时为了方便不同的统计软件比如 SAS 等可以调用 R 语言的函数和分析结果，R 提供 了 API 接口。

同时 R 还具有可重复分析，开源和免费，跨多个平台等优点，总之是一门强大易上手的 统计软件[12]。

1。6 本文的主要工作及内容安排来,自,优.尔:论;文*网www.youerw.com +QQ752018766-

本文在 Windows 系统下利用 R-3。2。5 版本，在 RSudio 环境下编写程序。数据来源于中国 空气质量在线监测分析平台。

本文将以如下六章分别论述所做工作： 第一章，绪论部分，介绍本课题的研究背景和意义、相关分析的简介、多元线性回归模

型的简介、时间序列分析简介以及 R 语言简介。

第二章，重点介绍各类相关系数，以南京市 2015 年空气质量指数数据为基础进行相关分 析，挖掘数据之间的关系。

第三章，利用数据建立多元线性回归模型，包括模型拟合、模型检验、模型诊断以及未 来数据的预测。

第四章，将时间序列分析模型应用到南京市 2015 年空气质量指数数据，对序列进行检验， 进行 ARMA 模型定阶、筛选、拟合，并对模型进行诊断，同时对短期空气质量指数进行预测。

第五章，总结与展望。