R语言是一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言和软件环境。由于其开源和跨平台的特性，R语言在全球范围内被众多数据科学家、统计学家和学术研究人员所使用。R语言的发展始于1990年代初，由奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman共同设计并实现，其设计灵感来源于S语言和Scheme。
R语言的基本功能包括但不限于数据处理、分析、作图以及统计测试等。R语言的官方网站提供了软件的下载安装包，同时也维护着一个全面的资源库，名为CRAN（Comprehensive R Archive Network）。CRAN是一个集成了R的发布版本、包（Packages）、文档以及源代码的网络集合。通过CRAN，用户可以访问到最新版本的R以及大量的扩展包，这些扩展包为R提供了各种统计和图形技术。R社区通过CRAN不断地推动R语言的发展，使得R能够覆盖更广泛的应用场景，例如贝叶斯推断、聚类分析、机器学习、空间统计和稳健统计等。
对于初学者而言，R的学习曲线可能会相对陡峭，因为它不仅仅是一种编程语言，还包含了复杂的统计概念。尽管官方文档提供了R-intro作为入门指南，但对于没有统计或编程背景的初学者来说，文档中的某些部分可能难以理解。因此，R初学者可以参考一些中文学习资源，例如统计之都论坛，那里有大量的学习资料和讨论，可以帮助他们解决学习过程中遇到的问题。
R语言的应用不局限于学术领域，它也被广泛应用于商业分析、金融、生物信息学等多个领域。虽然R语言在初学阶段不需要编程知识，但掌握一定的编程技能将会大大提高使用效率。R的使用并不需要支付任何费用，它是一个完全免费的开源软件。
在文档中提供了一个简单的R语言实例，即生成100个高斯分布随机数，并对这些数值进行特征描述。这个实例展示了R语言在生成随机样本和进行基本统计分析方面的能力。通过这个实例，我们可以了解到R中用于生成随机数的基本函数rnorm，以及用于计算均值、标准差和提供统计摘要的函数。
R语言的安装程序可以通过R官方网站提供的镜像下载。对于Windows用户，可以选择合适的镜像，下载对应版本的Windows安装文件。在Linux或MacOSX平台上，用户也可以通过官方网站找到相应的安装指南。
R语言的学习是一个持续的过程，因为新的统计方法和应用不断地被开发出来并集成到R的包中。学习R语言不仅可以帮助用户掌握数据处理和统计分析的技能，还能让其在数据分析领域保持前沿地位。此外，阅读原版英文书籍也是提高R语言技能的一种有效方式，但由于语言障碍，初学者可能会遇到一定的困难。因此，中文学习资源的提供对于R初学者来说尤其重要，能够帮助他们更快地融入到R社区中，并有效地开始他们的数据分析之旅。
