Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix.
就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins（可以理解为数组的每一行或者每一列）中，返回值时vector、array、list。
简单的说，apply函数经常用来计算矩阵中行或列的均值、和值的函数，具体方法如下：
定义一个3×2的矩阵：
rname = c("one","two","three")
cname = c("first","second")
b <- matrix(1:6,nrow=3, dimnames = list(rname, cname))
b为：
first second
one 1 4
two 2 5
three 3 6
继续举几个例子：
apply(b,1,sum)
上面的指令代表对矩阵b进行行计算，分别对每一行进行求和。函数涉及了三个参数：
第一个参数是指要参与计算的矩阵；
第二个参数是指按行计算还是按列计算，1——表示按行计算，2——按列计算；
第三个参数是指具体的运算参数。
上述指令的返回结果为：
one two three
5 7 9
值得注意的是，apply函数时可以针对数组进行计算你的，就是说数组未必是2维的！！
举一个3维的情况：
首先顶一个三维数组：
x=array(1:24,c(2,3,4))
三维数组为：
, , 1
[,1] [,2] [,3]
[1,]135
[2,]246
, , 2
[,1] [,2] [,3]
[1,]79 11
[2,]8 10 12
, , 3
[,1] [,2] [,3]
[1,] 13 15 17
[2,] 14 16 18
, , 4
[,1] [,2] [,3]
[1,] 19 21 23
[2,] 20 22 24
使用如下指令：
apply(x,1,sum)
则对1到23的所有奇数进行求和，结果为：
[1] 144 156
同样，第二个参数改成2后，
apply(x,2,sum)
结果为：
[1] 84 100 116
是按照第二个维度进行的求和计算。
第二个参数改成3后，
apply(x,3,sum)
结果为：
[1] 21 57 93 129
即对第三个维度进行求和计算。
对于apply()函数的第三个参数，制定了具体用什么函数进行计算，之前例子里使用的都是sum，对于用户自定义的函数同样可以在这里使用。还用前面的矩阵b来举例。
定义了一个求平方和的函数：
myfun <- function(x){
sum(x^2)
}
如果选择按行计算平方和，可使用如下指令：
apply(b,1,myfun)
计算结果为：
one two three
172945
通常情况大家使用apply之后是需要把apply的返回值作为输入在其他代码中使用的，这里尤其重要的一点是apply的返回值的维度。上面的例子就算每一行或者每一列的sum，使用apply之后，返回都是一个向量，并不会因为apply计算行（列）的sum就会自动返回一个列（行）向量。
链接： http://www.bio-info-trainee.com/4385.html
我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。
需要掌握R内置数据集及R包数据集
鸢尾花(iris)数据集，包含150个鸢尾花的信息，共五列，分别为萼片长度(Sepal.Length)、萼片宽度(Sepal.Width)、花瓣长度(Petal.Length)、花瓣宽度(Petal.Width)和种类(Species)。前四列为定量数据，后一列种类为定性数据，是非连续的字符变量。
定量数据的集中趋势指标主要是：众数、分位数和平均数
定量数据的离散趋势指标主要是：极差，方差和标准差，标准分数，相对离散系数（变异系数），偏态系数与峰态系数
分组统计，最一开始是想将数据集分成三个数据框，重复之前函数，有几个方法：
或者不分开，之前对原数据集计算：
apply函数可以解决数据循环处理的问题，可以对矩阵、数据框、数组（二维、多维），按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数形式给自定义的FUN函数中，并返回计算结果。
函数定义:
apply(X,MARGIN,FUN,...)
参数列表：
用来对list、data.frame进行循环，并返回和X长度同样的list结构作为结果集。
同lapply函数，多了2个参数simplify和USE.NAMES，返回值为向量，不是list对象。
类似sapply函数，提供了FUN.VALUE参数，用来控制返回值的行名。
类似sapply函数，第一个参数为FUN，可接受多个数据。
tapply函数用于分组的循环计算，相当于group by的操作。
函数定义：
tapply(X,INDEX,FUN,simplify,...)
参数列表：
只处理list类型数据，对list的每个元素进行递归遍历，如果list包括子元素则继续遍历。
R可以计算多种相关系数，包括Pearson相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数、偏相关系数、多分格相关系数、多系列相关系数。cor()函数可以计算前三种相关系数，cov()函数可以计算协方差。
数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。scale()函数可以完成标准化。
mtcars数据集是32辆汽车在11个指标上的数据。
airway包是8个样本的RNA-seq数据的counts矩阵，这8个样本分成2组，每组是4个样本，分别是 trt 和 untrt 组。
t检验是一种可用于比较的假设检验。
理解t检验：一个年纪共有好多学生，需要研究他们的平均身高。这时，这批学生是我们 要研究的对象 ，即 总体 。从这个年纪中每个班级随机挑选10名同学，这部分同学则为 样本 ，通过样本来对总体的某个统计特征（比如上面研究的平均值、众数、方差等）做判断的方法为 假设检验 。
一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设，检验调用格式为：
t.test( y ~ x, data )
其中y是一个数值型变量，x是一个二分变量。
t.test(y1,y2)
其中y1、y2为数值型向量。
现在还不能用自己的语言解释清楚，整合几篇写的比较详细的教程：
http://www.biye5u.com/article/R/2019/6399.html
https://www.jianshu.com/p/67be9b3806cd
统计这部分还是似懂非懂的状态，继续学习~
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