1、通过选择菜单：
程序包->安装程序包->在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。
2、使用命令
install.packages(package_name,dir)
package_name:是指定要安装的包名，请注意大小写。
dir:包安装的路径。默认情况下是安装在..\library 文件夹中的。可以通过本参数来进行修改，来选择安装的文件夹。
3、本地来安装
如果你已经下载的相应的包的压缩文件，则可以在本地来进行安装。请注意在windows、unix、macOS操作系统下安装文件的后缀名是不一样的：
1）linux环境编译运行：tar.gz文件
2）windows 环境编译运行 ：.zip文件
3）MacOSg环境编译运行:.tgz文件
注：包安装好后，并不可以直接使用，如果在使用包中相关的函数，必须每次使用前包加载到内存中。通过library(package_name)来完成。 包安装后，如果要使用包的功能。必须先把包加载到内存中（默认情况下，R启动后默认加载基本包），加载包命令：
Library(“包名”)
Require(“包名”) 1、查看包帮忙
library(help=package_name)
主要内容包括：例如：包名、作者、版本、更新时间、功能描述、开源协议、存储位置、主要的函数
help(package = package_name)
主要内容包括：包的内置所有函数，是更为详细的帮助文档
2、查看当前环境哪些包加载
find.package() 或者 .path.package()
3、移除包出内存
detach()
4、把其它包的数据加载到内存中
data(dsname, package=package_name)
5、查看这个包里的包有数据
data( package=package_name)
6、列出所有安装的包
library()
1、 方差已知时的均值估计z.test<-function(x,n,sigma,a,u0,alt){
result<-list()
mean<-mean(x)
result$interval<-c(mean-sigma*qnorm(1-a/2,0,1)/sqrt(n),mean+sigma*qnorm(1-a/2,0,1)/sqrt(n))
z<-(mean-u0)/(sigma/sqrt(n))
p<-pnorm(z,lower.tail=F) #函数笔记：lower.tail是真的话，得出的就是X<=x的分位数，为假的话就是用P(X>x)的办法寻找这个值。一般我们用默认的真就可以了
result$z<-z
result$p.value<-p #通过P值判定参数估计效果
if(alt==2)
reslut$p.value<-2*pnorm(abs(z),lower.tail=F)
else
reslut$p.value<-pnorm(z)
reslut#函数笔记：如果函数的结果需要有多个返回值，可以创建一个list()，并返回该对象。也可以用return()函数，设定返回值。但是一个函数的返回的对象只有一个。
}
2、 方差未知时的均值估计
在小样本中，我们通常使用R的内置函数t.test()调用格式：
t.test(x, y = NULL,
alternative = c("two.sided", "less","greater"),
mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,
conf.level = 0.95, )
对于大样本，我们可以使用样本方差代替总体方差，使用z.test()处理
3、 方差的区间估计
chisq.var.test<-function(x,n,a,alt=2,sigma0=1)
{
result<-list()
v<-var(x)
result$interval<-c((n-1)*v/qchisq(1-a/2,n-1,lower.tail=T),(n-1)*v/qchisq(a/2,n-1,lower.tail=T))
chi2<-(n-1)*v/sigma0
result$chi2<-chi2
p<-pchisq(chi2,n-1)
if(alt==2)
result$p.value<-2*min(pchisq(chi2,n-1),pchisq(chi2,n-1,lower.tail=F))
else
result$p.value<-pchisq(chi2,n-1,lower.tail=F)
result
}
