R语言入门指南：153分钟速成

"153分钟学会R" 这篇文档是针对R语言的学习指南，旨在帮助具有统计或数学背景的初学者快速入门R软件。作者刘思喆将各种来源的知识整合在一起，包括R官方文档、互联网贡献材料以及CapitalOfStatistics论坛的讨论，为读者提供了一个全面了解R的基础平台。尽管这篇文档不专注于统计方法的深度讲解，但它涵盖了R的基本使用和常见问题解答。 R语言是一个强大的统计分析工具，由Ross Ihaka和Robert Gentleman在奥克兰大学创建，其设计受到了S语言和Scheme语言的影响。R提供了丰富的统计分析功能和优秀的图形绘制能力。用户可以在R官方网站的镜像站点下载适用于不同操作系统的安装程序，如Linux、Mac OS X和Windows。 文档中提到，R是一个庞大的生态系统，包含众多的扩展包，覆盖了从贝叶斯推断、聚类分析、机器学习、空间统计到稳健统计等多个领域。这意味着学习R是一个持续的过程。对于英文阅读无障碍的用户，深入阅读原版的R书籍是进一步提升的好方法，尽管这可能在初期显得有些困难。 文档前言部分还提到了感谢名单，包括abel、cran、rtist、Xie Yihui、zhangv和作者的邮箱地址。这表明文档的成形得益于许多人的贡献和社区的支持。 在实际学习过程中，读者会发现R有以下关键点： 1. **基础语法**：R的语法与S语言相似，学习者需要理解基本的数据类型、变量赋值、控制结构（如if语句和循环）以及函数的使用。 2. **数据操作**：R提供了数据框、向量、矩阵和列表等多种数据结构，以及用于处理和清洗数据的函数，如`subset()`、`merge()`和`dplyr`包中的管道操作。 3. **统计分析**：R内置了多种统计分析功能，如描述性统计、假设检验、线性模型等，同时可以通过包如`lm()`, `glm()`进行更复杂的模型构建。 4. **绘图**：R的`ggplot2`包是绘制高质量图形的神器，它基于 Grammar of Graphics 理论，允许用户自定义复杂的图表。 5. **包管理**：R的包管理系统使得安装和管理扩展包变得简单，`install.packages()` 和 `library()` 函数是常用的操作。 6. **编程和调试**：R支持面向对象编程，如S3和S4类系统，以及调试工具如`browser()`。 7. **社区和资源**：R有一个活跃的社区，如Stack Overflow、R-Bloggers和CRAN Task Views，这些都是获取帮助和学习新知识的宝贵资源。 通过这份文档，初学者可以在相对较短的时间内掌握R的基础知识，并逐步探索更深层次的应用。然而，真正的精通需要不断实践和深入学习。