统计学的入门难不难？说实话，概念有点绕，工具也不少。但如果你刚好在学 R 语言，那这份《统计学与 R 笔记》真的挺值得一看。写得比较细，尤其适合一边学 R 一边搞明白统计怎么回事的那种场景。
R 语言的包管理讲得蛮清楚，像怎么安装、怎么升级、怎么删包，全都有操作例子。你要是经常切换项目环境，这一节内容用得上，节省不少踩坑时间。
环境变量的配置也说到了，不只是设置，还有查看、修改啥的。举个例子，你想让 R 在输出小数的时候保留更多位，直接调参数就行。实用的小技巧。
面向对象的那一块，比如类和泛型函数，其实 R 也支持 OOP。像查看泛型函数支持哪些类、怎么自定义方法，笔记里都有操作指南。虽然不是每个项目都用得上，但你想封装点通用工具函数，这一块得懂点。
函数的创建和参数绑定部分也写得蛮细，比如怎么查看formals()、args()这种，有时候你要调库函数，又不想翻文档，全靠这类技巧。
异常和特殊符号函数也有讲，像tryCatch()、[removed])、eval()这些，都能帮你写出更健壮的代码。写数据脚本的时候，经常遇到输入不对格式、数据缺失啥的，这时候就靠这些了。
字符串求值在做动态表达式时挺常用，尤其是你在写一些自动化报表、构建查询语句的时候。笔记讲得比较实用。
代码性能优化方面，像system.time()测试运行时间，还有设置警告级别，蛮适合跑大数据时调优用。
数据类型部分，算是基础但重要的内容。数值、字符、逻辑这些原子类型说得清楚，新手看完不容易混淆。
如果你是统计和 R 语言的新手，尤其是搞生物信息、医疗数据那类的，这份笔记可以当工具书看，边学边用。