R语言入门：安装与基本操作详解

R语言，全称为GNU R，是一种开源的统计计算环境和编程语言，最初由罗伯特·吉登斯（Robert Gentleman）和罗斯·伊哈卡（Ross Ihaka）在1995年发起，旨在为统计分析提供一个强大且灵活的工具。R语言起源于S语言的一个方言，S语言由AT&T贝尔实验室开发，而R继承了其统计分析的核心理念。R的核心开发团队，即R Development Core Team (RDCT)，致力于维护和完善这一项目，所有软件都是免费提供的。 R语言的特点包括： 1. **开放源代码**：R遵循GNU通用公共许可证（GPL），意味着任何人都可以自由地使用、修改和分发代码，体现了其社区合作的精神。 2. **统计分析平台**：R是一个全面的统计研究平台，支持多种操作系统，如UNIX、Windows和Macintosh，方便用户在不同平台上进行工作。 3. **图形展示**：R拥有出色的图形绘制能力，能够生成高质量的统计图表，便于数据可视化和解释。 4. **交互式分析**：R提供了一个交互式的数据分析环境，用户可以直接在命令行或通过图形界面进行数据探索和分析。 5. **强大的内置帮助系统**：R具有丰富的内置函数库和详细的文档，使得学习和使用R变得简单易行。 6. **扩展性**：由于其开放的编程特性，用户可以通过编写自定义函数来扩展R的功能，使其适应不断变化的需求。 教材和参考文献方面，有以下几本著作可供学习： - 《R语言实战》：由高涛、肖楠和陈钢翻译，适合初学者了解基础操作和应用。 - 《多元数据分析及其R实现》：肖枝洪等人著，深入讲解R在统计分析中的实际应用。 - 《统计建模与R软件》：薛毅和陈立萍的作品，涵盖了统计建模的基础理论与R软件的结合。 - 《R语言与Bioconductor生物信息学应用》：高山、欧剑虹和肖凯合著，关注R在生物信息学领域的应用。 - 《R语言及Bioconductor在基因组分析中的应用》：孙啸等人的作品，聚焦于基因组分析的R实践。 课程考核方式多样，包括考勤、上机作业（占40%）和期末上机考试（占40%，开卷）。R语言的学习过程中，不仅需要掌握基本操作和绘图技巧，还要理解并能运用统计分析方法，以及通过实际项目提升编程能力。