R统计学习资源

### R统计学习资源知识点概述 #### 一、R软件简介 - **定义**: R是一种用于统计计算和图形展示的开源编程语言和环境。它由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman共同开发，并受到S语言和Scheme语言的影响。 - **特性**: - **强大的统计分析能力**: 包括但不限于线性回归、非线性模型、经典测试、时间序列分析、分类、聚类等。 - **图形生成功能**: 提供丰富的图形选项，用于数据可视化。 - **社区支持**: 拥有一个活跃且庞大的开发者和用户社区。 - **开源性**: 允许自由修改和分发。 #### 二、R的获取与安装 - **官方网站**: R的官方网址是[http://www.r-project.org](http://www.r-project.org)，用户可以从这里下载不同操作系统的安装程序。 - **下载方式**: 用户可以通过访问CRAN（Comprehensive R Archive Network）获取R的安装包。CRAN是一个全球性的网络系统，存储了R的所有版本、包和其他资源。 - **安装**: Windows用户可以在CRAN镜像站点选择合适的镜像服务器，如UC Berkeley，然后进入Windows版块下载安装程序。 #### 三、R名称的由来 - R的名字来源于两位创始人名字的首字母（Robert Gentleman和Ross Ihaka），同时也是S语言的一种方言，体现了其与S语言之间的继承关系。 #### 四、CRAN的含义与作用 - **含义**: CRAN是Comprehensive R Archive Network的缩写，意为“综合R档案网络”。 - **作用**: CRAN是一个包含了R的各种版本、包、文档和源代码等资源的网络集合，是R用户获取最新版本、插件及其他相关资料的重要途径。 #### 五、R的学习资源 - **官方资源**: R官网提供了大量的学习资料，包括官方文档、教程等。 - **社区资源**: 统计之都（Capital Of Statistics）等中文论坛是学习R的好去处，提供了丰富的学习资料和技术交流平台。 - **推荐书籍**: - **《现代应用统计学：使用S》**(Venables and Ripley) - **《新S语言：数据分析与图形表示的编程环境》**(Richard A. Becker, John M. Chambers, Allan R. Wilks) - **《使用R进行统计分析手册》**(Brian S. Everitt, Torsten Hothorn) - **《使用R进行数据分析与图形展示》**(Maindonald and Braun) - **《使用R入门统计学》**(Dalgaard) #### 六、R是否需要编程 - **结论**: 大多数情况下，使用R并不需要编程知识。R有大量的内置函数和第三方包，可以满足常见的统计分析需求。 #### 七、R编程示例 - **示例代码**: 下面是一个简单的R编程示例，用于生成一组正态分布的随机数并进行描述性统计分析。 ```R # 生成100个均值为5、标准差为1的正态分布随机数 x <- rnorm(100, mean = 5, sd = 1) # 进行描述性统计分析 summary(x) ``` #### 八、R的学习路径 - **初学者建议**: - 开始时，可以通过阅读R的官方文档和教程来熟悉基本概念和语法。 - 参加在线课程或观看教学视频，如Coursera、edX上的R课程。 - 加入R相关的社区和论坛，与其他用户互动交流，解决实际问题。 - 实践是检验真理的唯一标准，尝试自己动手编写代码解决具体问题。 #### 结语 R作为一个强大的统计计算工具，不仅因其广泛的功能和灵活的应用场景而受到青睐，还因为它拥有一个活跃且热情的支持社区。对于初学者来说，最重要的是保持好奇心和实践精神，逐步掌握这门语言的强大之处。