R语言入门教材推荐：探索数据分析与生态学应用

本文档主要介绍了推荐的学习R编程的数据分析入门教材，以及R语言的一些基础知识。首先，提到的书籍包括Peter Dalgaard的《Introductory statistics with R》、Crawley的《Statistics an introduction using R》、E. Paradis的《R for Beginners》、Verzani的《SimpleR》以及D G Rossiter的《Introduction to the R Project for Statistical Computing for use at ITC》和Maindonald的《Using R for data analysis and graphics introduction code and commentary using R》。这些教材都是为了帮助读者掌握R语言的统计分析和图形绘制。 R语言起源于二十世纪七十年代的S语言，由Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks在贝尔实验室开发。S语言的成功促使新西兰Auckland大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka在1995年创建了R语言，作为开源软件，它的代码对公众开放，且可在Windows、MacOS、Linux和UNIX等多种平台上运行。R语言的特点在于其命令行操作方式，用户可以通过编写函数和脚本来进行批量处理，语法简洁灵活。 R软件的核心价值在于其庞大的生态系统，目前CRAN（Comprehensive R Archive Network）上提供了超过2100个程序包，覆盖了广泛的学科领域，包括基础统计学、社会学、经济学、生态学、地理学、医学统计学和生物信息学等。这使得R成为数据分析师和科学家的强大工具。 对于R的初学者来说，可能需要安装程序包来扩展其功能。程序包是一组相互关联的R函数集合，它们通常包含详细的文档和示例，以便用户理解和使用。在Windows环境下，R程序包通常以编译过的zip格式提供，包含R函数、数据、帮助文件和描述文件等组成部分。基础功能包（base-R）、统计学包（stats）、线性及非线性混合效应模型（nlme）、绘图（Graphics）、栅格图（lattice）、系统发育与进化分析（ape）和进化树分析（apTreeshape）等都是常用的重要程序包。 最后，文档还指导如何下载和安装R软件，例如通过CRAN网站获取R-2.9.2-win32.exe，然后按照指示进行安装。用户可以通过菜单栏、快捷按钮、控制台和命令行界面来探索和使用R软件。通过学习这些教材和掌握R程序包的使用，读者能够逐步深入理解并运用R语言进行数据分析。