R语言入门：开源统计分析工具与丰富的程序包资源

R语言简介 R语言是一种开源的编程环境和统计计算语言，起源于20世纪70年代的S语言。S语言最初在贝尔实验室由Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks开发，后来发展成商业软件Splus，因其强大的函数编写能力和模型构建能力而广受欢迎。然而，为了让更多人能够接触到S语言的核心理念，1995年，新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka合作开发了R软件，这是一个完全开源且免费的项目，其核心命令集被称为R语言。 R软件的主要特性包括： 1. **跨平台兼容**：R可以在多种操作系统上运行，如Windows、MacOS、各种Linux和UNIX，使得它成为了一种高度可移植的工具。 2. **命令驱动**：R通过输入命令进行操作，用户可以编写函数和脚本进行批量处理，其语法简洁灵活，易于学习和使用。 3. **丰富的库支持**：R拥有庞大的生态系统，截至文章撰写时，在R官方网站CRAN上有超过2100个程序包（也称为包），涵盖了众多领域，如基础统计学、社会学、经济学、生态学、地理学、医学统计学和生物信息学等。这些包提供了大量的预编函数和数据集，极大地扩展了R的功能。 4. **R程序包管理**：为了方便功能扩展，R用户可以安装和使用程序包来获取特定的分析功能。例如，对于系统发育分析可能需要ape包，群落生态学则可能用到vegan包。R程序包通常包含R函数、数据、帮助文档和描述文件，便于理解和使用。 5. **下载和安装**：用户可以通过CRAN下载R的安装程序，比如Windows版本可以从ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/bin/windows/base/找到。安装过程相对简单，只需双击安装文件并按照提示操作即可。 6. **交互式界面**：RGui（图形用户界面）提供了菜单栏、快捷按钮以及控制台和命令行，使用户能够直观地与R交互。通过菜单，用户可以浏览和管理程序包，进行数据分析和可视化。 最后，R语言的学习通常包括基本概念如函数和对象的理解，编写脚本进行数据处理，掌握R绘图功能，以及如何创建和使用自定义函数。随着对R的深入学习，用户还会了解到如何有效地保存数据和利用丰富的R包资源。通过实践和不断探索，R语言为数据科学和统计分析提供了强大的工具。