假设我们正在研究生理发育问
题，并收集了10名婴儿在出生后一年内的月龄和体重数据（见表1-1）。我们感兴趣的是体重的分
布及体重和月龄的关系。
可以使用函数c()以向量的形式输入月龄和体重数据，此函
数可将其参数组合成一个向量或列表。然后用mean()、sd()和cor()函数分别获得体重的均值
和标准差，以及月龄和体重的相关度。最后使用plot()函数，从而用图形展示月龄和体重的关
系，这样就可以用可视化的方式检查其中可能存在的趋势。函数q()将结束会话并允许你退出R。
age <- c(1,3,5,2,11,9,3,9,12,3)
print(age)
weight <- c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1)
print(weight)
mean(weight)
sd(weight)
cor(age,weight)
plot(age,weight)
这10名婴儿的平均体重是7.06kg，标准差为2.08kg，月龄和体重之间存在较强的线性关系（相关度=0.91）。随着月龄的增长，婴儿的体重也趋于增加。
(1) 打开帮助文档首页，并查阅其中的“Introduction to R”。
help.start()
(2) 安装vcd包（一个用于可视化类别数据的包，你将在第11章中使用）。
install.packages("vcd")
(3) 列出此包中可用的函数和数据集。
help(package="vcd")
(4) 载入这个包并阅读数据集Arthritis的描述。
help(Arthritis)
(5) 显示数据集Arthritis的内容（直接输入一个对象的名称将列出它的内容）。 2
Arthritis
(6) 运行数据集Arthritis自带的示例。如果不理解输出结果，也不要担心。它基本上显示了接受治疗的关节炎患者较接受安慰剂的患者在病情上有了更多改善。
example(Arthritis)
(7) 退出。
q()
