R语言入门指南：153分钟速成

"153分钟学会R" 这篇文档旨在为具有统计背景的初学者提供一个快速掌握R语言的指南。R语言是由Ross Ihaka和Robert Gentleman在奥克兰大学创建的，它融合了统计分析能力与强大的图形制作功能，与S语言有很强的相似性。文档内容源自R官方文档、互联网贡献文档以及CapitalOfStatistics论坛的讨论，涵盖了R的基础知识和常见问题。 在R的学习过程中，由于其庞大的生态系统，涉及如贝叶斯推断、聚类分析、机器学习、空间统计和稳健统计等多个领域，这些都通过不同的R包进行扩展。因此，对于深入学习R，需要不断探索CRAN的Task Views，这是一个包含各种统计方法和应用的资源库。 若英语阅读无障碍，直接阅读R的英文原版书籍是很好的学习途径，尽管这可能在初期显得有些困难。这份38页的文档旨在作为一个起点，帮助读者快速理解和入门R。 文档还提供了下载R安装程序的指引，可以在R项目的官方网站上选择合适的镜像站点，例如UC Berkeley。R支持Linux、MacOS X和Windows操作系统，Windows用户可以直接下载相应平台的安装程序。 在前言部分，作者提到R的主要用途是统计分析和绘图，并提到了其语言设计受到S和Scheme语言的影响。通过学习这份文档，读者可以了解R的基本概念、安装步骤，以及如何开始使用R进行数据分析和可视化。 文档内容可能包括但不限于以下知识点： 1. R语言基础：变量定义、数据类型、控制结构（如循环和条件语句）。 2. 统计分析：基本统计量计算、假设检验、回归分析等。 3. 数据操作：数据框、向量、矩阵的使用，以及数据导入和导出。 4. 图形制作：基础图表绘制，如散点图、直方图、线图，以及更复杂的图形定制。 5. R包的安装和使用：如何通过`install.packages()`和`library()`函数加载和使用R包。 6. 脚本编写和调试：理解`.R`文件，使用RStudio等集成开发环境。 7. R社区和资源：如何利用CRAN Task Views、R-Bloggers等资源进一步学习。 通过以上知识点的学习，读者将能够建立起对R语言的基本认识，并具备初步的R编程和数据分析能力。随着实践的深入，可以逐步探索更高级的统计方法和机器学习算法，以及在R中实现复杂的数据处理流程。