37页速览：R语言入门与广泛应用

R语言是一种广泛应用于统计分析、数据处理和可视化领域的开源编程语言，由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka和Robert Gentleman共同开发。它的设计理念深受Becker, Chambers & Wilks创建的S语言和Sussman的Scheme语言影响，这使得R具有高度的相似性，同时也保留了S语言的灵活性。 R的生态系统极其丰富，CRAN (Comprehensive R Archive Network) 是其核心资源库，提供了大量的R包(Task Views)，如贝叶斯推断、聚类分析、机器学习、空间统计和稳健统计等，这些任务对应的R包不断扩展和完善，使得R的学习路径几乎无止境。对于有统计背景的初学者来说，R提供了强大的工具集，能够进行复杂的数据处理和模型构建，同时也支持图形化展示结果，极大地提高了数据分析的效率。 虽然R的官方文档，如Rintro、Rdata和Radmin，是学习的重要资源，但它们可能对初学者来说有一定的挑战性。这篇153分钟学会R的文档，旨在为这类用户提供一个简洁易懂的入门指南，通过结合R官方文档、互联网贡献文档以及CapitalOfStatistics论坛的问题，帮助读者快速了解R的基础概念和常用功能。文档强调，尽管篇幅有限，它侧重于引导读者上手R，而非深入探讨统计学的所有细节。 对于英语阅读无障碍的用户，阅读R的原版书籍是深入学习的首选，但这通常需要投入更多的时间和精力。然而，这份37页的文档为那些希望尽快掌握R的人提供了一个良好的起点。无论你是想从事数据分析还是希望提升统计技能，这份文档都能帮助你建立起对R语言的认识基础。 如果你是Windows用户，可以在R官方网站上找到适用于不同操作系统的安装程序，如选择UC Berkeley的镜像站点下载。无论你是Linux、MacOS X还是Windows平台，R都有相应版本供你选择。在安装过程中，可能需要根据操作系统进行特定的配置和设置。 学习R的关键在于逐步积累实践经验，随着对R包的深入理解和使用，你会发现这个工具在数据科学领域有着无穷的可能性。通过这篇文档，你将获得一个良好的起点，为进一步的专业学习奠定基础。