R语言入门中文版指南

"R-导论中文版.pdf" 这篇文章是关于R语言的中文版入门指南，由W.N.Venables和D.M.Smith撰写，并由R核心开发小组（the R Development Core Team）提供支持。该文档基于R语言的英文版本2.3.0（2006-04-24），并翻译成中文版本0.1（2006-06-15）。R是一种强大的统计计算和图形生成的编程环境，特别适合于数据分析和可视化。 R语言的核心特性包括： 1. **统计计算能力**：R提供了丰富的内置统计函数，涵盖了描述性统计、推断性统计、预测模型等多种统计方法。 2. **图形系统**：R具有强大的图形生成能力，可以创建各种复杂的数据可视化图表，如散点图、直方图、箱线图、热力图等。 3. **可扩展性**：R的生态系统包括大量的包（packages），用户可以通过安装这些包来扩展其功能，涵盖几乎所有的统计方法和技术，如机器学习、时间序列分析、网络分析等。 4. **开源**：R是一个开源项目，这意味着代码对所有人开放，任何人都可以查看、修改和分享代码，促进了持续的改进和发展。 5. **交互式环境**：用户可以在R的交互式环境中直接运行代码，快速测试和调试，同时支持脚本编写，方便代码的重复使用和记录。 6. **社区支持**：R有一个庞大的用户社区，提供了大量的在线资源、论坛、教程和讨论，帮助用户解决问题和学习新技能。 文档的版权信息表明，R的原始文档遵循特定的许可协议，允许复制和分发未经修改的文档，只要保留版权和许可通知。对于修改后的版本，也需要在相同许可条件下分发，并且允许将文档翻译成其他语言，但需得到R Development Core Team的批准。 学习R语言通常会涉及以下知识点： 1. **基础语法**：包括变量定义、数据类型（如向量、矩阵、数据框、列表）、控制结构（如if语句、循环）和函数使用。 2. **数据操作**：了解如何导入和导出数据，以及使用数据清洗和预处理技术，如子集选择、合并、排序等。 3. **统计分析**：掌握基本的统计测试（如t检验、卡方检验）、回归分析、主成分分析等。 4. **图形制作**：学习使用ggplot2等包创建专业质量的图形，理解图形元素（如坐标轴、图例、颜色）的控制。 5. **包的管理和使用**：学习如何安装和加载包，以及使用包中的函数和数据。 6. **编程和调试**：掌握R中的错误处理、调试技巧以及编写可复用的函数。 通过阅读这份中文版的R导论，读者可以逐步建立起对R语言的理解，从而能够有效地进行数据分析任务，同时也能参与到R的开源社区，进一步提升自己的统计和编程能力。