《R语言编程指南与使用手册》是一份详细阐述R语言编程和应用的文档，旨在帮助用户深入理解和掌握这种强大的统计分析工具。R语言源于S语言，由AT&T贝尔实验室开发，后由罗伯特·吉尔曼(Robert Gentleman)和罗斯·伊哈卡(Ross Ihaka)在奥克兰大学进一步发展。它是一个自由、开源的软件，适用于统计计算、数据可视化和编程，广泛应用于学术研究和商业分析。
R语言的特点包括：
1. 强大的数据处理和保存机制，支持各种数据结构，如向量、矩阵和列表。
2. 完备的数组和矩阵运算符，使得数值计算高效便捷。
3. 完整的统计分析工具集，涵盖描述性统计、推断性统计和预测模型等多种分析方法。
4. 内置的图形系统，支持直接数据分析和可视化，适应多种图形设备。
5. 程序设计语言特性，包括条件语句、循环、递归函数和输入输出接口，便于编写复杂的分析脚本。
6. 面向对象的编程范式，方便进行复用和扩展。
7. 与其他编程语言和数据库的良好接口，便于集成不同系统的数据和功能。
8. 自由软件性质，允许自由分发和修改，且拥有丰富的社区支持和在线资源。
入门训练阶段，用户可以按照以下步骤学习：
1. 使用`help.start()`开启帮助文档，`help()`或`?`命令获取特定命令的帮助信息。
2. 注意R的语法规则，如区分大小写，变量名不能以数字开头，以及使用分号或新行分隔命令。
3. 使用`source()`函数执行命令文件，将输出重定向至文件，利用`sink()`管理输出流向。
4. 查看当前工作空间中的对象使用`objects()`，使用`rm()`清除不需要的对象。
5. 数据持久化，可以使用`save.image()`保存当前工作空间，下次启动R时自动加载使用。
R语言还提供了一些核心功能，如数据导入导出、数据清洗、统计模型构建、假设检验等。通过包管理机制，可以从CRAN（Comprehensive R Archive Network）获取并安装大量的附加包，以扩展R的功能，涵盖机器学习、生物信息学、金融分析等领域。用户可以根据需要选择和安装相应的包，以满足特定的数据分析需求。
R语言是统计和数据分析领域不可或缺的工具，其强大的统计功能、丰富的图形绘制能力和开源社区的支持，使其成为科研人员和数据分析师的重要选择。通过深入学习和实践，用户能够充分利用R语言的强大功能，解决复杂的数据问题。
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