R语言教程~上海示范大学

R语言是一种广泛应用于数据分析、统计计算和图形生成的开源编程语言。它起源于1995年，由新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka开发，作为S语言的一种方言，S语言最初由AT&T贝尔实验室的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks设计。R语言的设计理念是提供一个集成的统计分析和图形展示的环境，同时也是一个强大的编程平台，允许用户进行复杂的定制和扩展。 R语言的一大优势在于其开放源代码的特性，遵循GNU通用公共许可证（GPL），这意味着任何人都可以自由地使用、修改和分发R软件。这一特性使得R拥有了丰富的社区支持和大量的附加包，这些包覆盖了从基础统计方法到机器学习算法的各种功能。R项目由R Development Core Team维护，他们致力于更新和改进R的核心功能，并且与全球的统计学家和开发者合作，持续扩展R的功能库。 学习R语言有多个原因。R是免费的，与商业软件如S-Plus相比，R的零成本使得更多人有机会接触和使用高级统计工具。R拥有广泛的社区支持，用户可以通过各种在线论坛、邮件列表和文档找到解决方案。再者，R提供了丰富的统计软件包，如ggplot2用于数据可视化，dplyr用于数据操作，tidyr用于数据整理，以及caret用于机器学习模型构建等，这使得数据分析工作变得更加高效和便捷。 R语言可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS X和Linux，有着多种用户界面选项。例如，R GUI是R的图形用户界面，适合初学者使用；R Commander提供了一种类似菜单驱动的界面，适合不熟悉命令行的用户；R_WinEdt和R_ESS（Emacs Speaks Statistics）则是为程序员和高级用户设计的编辑器，它们提供了更高级的代码编辑和调试功能。 为了学习R语言，可以参考的资源包括John Verzani的"Simple R – Using R for Introductory Statistics"，J.H. Maindonald的"Using R for Data Analysis and Graphics – An Introduction"，Julian J. Faraway的"Practical Regression and ANOVA Using R"，以及S. Chatterjee、A.S. Hadi和B. Price的"Regression Analysis by Example"等书籍。此外，互联网上有许多教程和在线课程可以帮助初学者快速入门，比如http://www.stat.lsa.umich.edu/~faraway/stat500/introR.html等。 R语言因其强大的统计功能、开源性质、丰富的生态系统和广泛的支持，成为了现代数据分析领域不可或缺的工具。无论是学术研究还是商业应用，R都能够提供一套完整的解决方案，帮助用户处理复杂的数据问题，进行深入的统计分析，并以高质量的图形展示结果。因此，对统计和数据分析感兴趣的个人或专业人士都应该考虑学习并掌握R语言。