"《R语言教程:R语言经典入门》是由Emmanuel Paradis博士编写的一本针对R语言初学者的经典手册。该书英文原版初版于2002年,2005年进行了修订,中文版由四位志愿者共同翻译,并由华东师范大学的汤银才老师编辑校订,北京大学的李东风老师审阅。本书旨在为初学者提供易懂的R语言学习资料。" 在本书中,作者以通俗易懂的方式介绍了R语言的基础知识和核心概念。以下是详细的知识点: 1. 导言: 引入R语言的基本背景和用途,解释为何选择R作为数据分析和统计建模的工具,以及R社区的特点和资源。 2. 基本原理: 这一部分详细阐述了R语言的基础操作,包括如何启动R环境、R的工作流程、命令行界面的理解,以及R脚本的编写和执行。 3. 对象的产生,排列及删除: 在这一章节,读者将学习如何在R中创建、存储和管理数据对象,如向量、列表、数据框和矩阵。同时,还会讲解如何修改、索引和删除这些对象,以及理解R中的赋值操作。 4. 在线帮助: R语言有一个强大的内置帮助系统,用户可以通过函数`help()`获取关于任何R函数或包的信息。这部分会介绍如何有效地利用这个系统来查找所需的信息,包括使用`?`符号查询帮助,以及阅读和理解帮助文档的结构。 5. R语言的数据类型和数据结构: 书中进一步深入到R的数据类型,如数值、字符、逻辑等,以及数据结构,如向量、因子、数组、矩阵和数据框,这些都是进行数据分析的基础。 6. 控制流与函数: 解释了条件语句(如`if`、`else`)、循环(如`for`、`while`)以及如何自定义函数,这是编写复杂R代码的关键。 7. 绘图系统: R有强大的图形绘制功能,书中会介绍基础的绘图命令,如`plot()`,以及如何定制图形的各个方面,如颜色、标题、坐标轴等。 8. 加载和处理数据: 会教授如何导入外部数据(如CSV、Excel文件),以及如何使用R的数据处理功能,如子集数据、合并数据集等。 9. 统计分析和模型构建: 由于R是统计软件,书中会涉及基本的统计概念和方法,如描述性统计、假设检验、线性回归等,并展示如何在R中实现这些分析。 10. R包的使用和管理: R拥有丰富的第三方包,这部分会介绍如何安装和加载包,以及如何利用包扩展R的功能。 11. 编程和调试: 对于有志于深入R语言的读者,会介绍一些高级话题,如编写模块化的代码、调试技巧,以及如何优化性能。 这本书不仅适合初学者,对于有一定基础的R用户来说,也是巩固和提升技能的好资源。通过学习,读者可以掌握R语言的基本语法和常用功能,为进一步的数据分析和统计建模打下坚实的基础。
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