將原始觀測值轉換為結構化 R 物件 是進行機率分析所必需的技術流程。在建模分佈之前，我們必須掌握 資料載入 以及列表、矩陣和資料框之間的結構細節差異。

1. 結構化載入

透過 scan() 通常需要一個 虛擬列表結構 來定義變數類型（例如， list(id="", x=0)）。這確保來自如 input.dat 等檔案的外部資料會被解析為可管理的元件，而非扁平向量。

2. 維度組織

雖然 矩陣 用於同質的數值集合（使用 byrow=TRUE），而 data.frame() 則是統計建模的關鍵橋樑，允許異質資料類型共存。

3. 變數可存取性

為了推論而存取資料，需透過索引方式，例如 inp[[1]] 或命名欄位如 inp$id。像 attach() 這樣的函數可讓物件中的變數（如 整個物件 例如 eruptions）直接存取，無需重複索引。