R语言入门教程：PDF版

"Intro to R" 是一份关于R语言的基础教程，由UCLA统计咨询中心的Mine C. Çetinkaya撰写，旨在引导初学者入门R语言，并了解如何使用R进行统计分析。 本教程涵盖以下几个核心知识点： 1. Preliminaries（预备知识）： 这部分主要涉及R软件的安装以及如何使用R的帮助系统。R是一个开源的统计计算和图形环境，其强大的统计功能和丰富的包生态系统使得它在数据分析领域非常流行。RHelp是R内置的文档系统，可以帮助用户查找函数用法、理解统计概念等。 2. Datasets（数据集）： 在R中，数据通常以数据框(data frame)的形式存在，这是处理结构化数据的标准方式。教程会介绍如何加载、查看和操作数据集，以及如何使用R的数据导入工具处理CSV、Excel等不同格式的数据文件。 3. Descriptive Statistics（描述性统计）： 描述性统计是分析数据集的基本步骤，包括计算平均值、中位数、标准差等基本统计量，以及绘制直方图、箱线图等图形来可视化数据分布。R提供了丰富的统计函数，如`mean()`、`median()`、`sd()`等，以及用于绘图的`hist()`、`boxplot()`等。 4. Probability Models（概率模型）： 这部分将介绍概率论基础，包括概率分布（如二项分布、正态分布、泊松分布等）以及如何在R中模拟这些分布。此外，还会涉及随机变量、条件概率、联合概率等概念。 5. Hypothesis Testing and Confidence Intervals（假设检验与置信区间）： 假设检验是评估观察结果是否显著的方法，R提供了多种检验，如t检验、ANOVA、卡方检验等。同时，学习如何计算和解释置信区间，以了解参数估计的不确定性。 6. Linear Regression（线性回归）： 线性回归是预测分析的重要工具，本节会讲解简单线性回归和多元线性回归的概念，包括如何拟合模型、解读系数、检查模型假设以及进行残差分析。R中的`lm()`函数是进行线性回归分析的主要工具。 7. Online Resources for R（R的在线资源）： 除了教程本身，R社区有丰富的在线资源，包括官方文档、CRAN Task Views、Stack Overflow、GitHub等，这些资源可以提供进一步的学习支持和代码示例。 8. Upcoming Mini-Courses（即将开展的小型课程）： 提及可能的后续学习路径，可能包括更高级的统计方法、机器学习等内容。 9. Exercises（练习）： 实践是掌握R语言的关键，教程提供的练习题可以帮助巩固理论知识，并提升实际操作能力。 通过这个教程，读者将能够熟悉R语言的基本操作，掌握统计分析的核心概念，并有能力进行初步的数据探索和建模工作。对于希望进入数据分析领域的学习者来说，这是一个理想的起点。