我想知道是否有一个底层的编程逻辑来解释为什么一些基本的 R 函数对输入到它们的原始数据与向量的行为不同。
例如，如果我这样做
mean(1,2,3)
我没有得到正确的答案，也没有得到错误
但如果我这样做
sum(1,2,3)
我确实得到了正确的答案，即使我认为正确的语法是sum(c(1,2,3))
如果我这样做
sd(1,2,3)
我收到一个错误Error in sd(1, 2, 3) : unused argument (3)
我对这些不同行为的底层编程逻辑（如果有的话）很感兴趣。（我敢肯定，如果我扎根于源代码，我可以确切地弄清楚为什么它们的行为会有所不同，但我想知道代码可能以这种方式编写是否有原因）。
实际上，我正在教授一个基本的 R 课程，并想向我的学生解释为什么事情会这样运作；他们有点厌倦我说“这就是 R 的工作原理，忍受它；总是把东西放在向量中，让生活变得轻松。”
编辑：我将一些部分加粗以增加重点。 我的问题主要是关于软件设计，而不是这些特定功能如何运行或如何确定它们的确切运行。也就是说，不是“这些函数接受什么参数”，而是“为什么 R 中的简单数学函数（对生物学家而言）看起来设计不同”。