R语言入门：统计编程环境与实战应用

R语言是一种开源的统计编程环境，起源于1995年由罗伯特·甘特和罗斯·伊哈卡在奥克兰大学统计系发起，至今由R Development Core Team（RDCT）维护。它是一种基于S语言的方言，集成了统计分析和图形展示功能，使得用户能够高效地解决各种统计问题。 学习R语言的原因包括其广泛的社区支持、丰富的软件包库以及易用性。你可以通过R项目官方网站获取最新信息和使用指南：[R语言主页](http://www.r-project.org)，以及CRAN（Comprehensive R Archive Network）的官方资源，如[CRAN主站](http://cran.r-project.org)和多个镜像站点，这些提供了大量的R软件和应用统计包。UCLA还提供了一个关于R与S-Plus比较的资源，带有搜索功能：[UCLA R与S-Plus连接](http://statcomp.ats.ucla.edu/splus/default.htm)。 对于Windows用户，李东风主页提供了Windows版本的下载链接：[李东风R语言Windows版本](http://cn.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/index.html)。如果你熟悉FTP，也可以通过匿名访问ftp.u-aizu.ac.jp/R的网站来获取资源。 CRAN上提供了许多实用的软件包，例如： 1. **stable**：用于稳健广义线性回归分析，帮助处理数据中的异常值和噪声。 2. **tseries**：专注于时间序列分析，支持复杂的时序数据处理和模型构建。 3. **VaR**：风险价值分析包，对金融风险管理有重要作用。 4. **matrix**：提供强大的矩阵计算功能，支持高级数学运算。 5. **cinterface**：C与R之间的接口，允许与其他语言集成或调用C代码。 6. **foreign**：支持读取和写入多种统计软件的数据格式，如S、Minitab、SAS和SP等。 通过这些入门实例和资源，初学者可以逐步掌握R语言的基本语法、数据操作、统计分析方法，以及如何利用其丰富的生态系统扩展功能。随着实践，你将发现R语言在数据分析和可视化方面的强大能力，使其成为现代数据科学和统计工作中不可或缺的工具。