R语言课程19套全阶教程合集

R CookBook是一本经典的R语言入门指南，特别适合初学者，提供高清英文版资源下载。

本幻灯片深入解析R语言在多元统计中的应用。

本教程详细介绍了R语言的绘图功能及其在统计分析和数据科学中的应用。R语言作为一种开源的统计分析工具，通过各种图形包如lattice系统和rgl包，用户可以轻松创建饼图、线图、直方图等各种统计图形，帮助研究者直观地展示数据分布和趋势。教程还特别提到了使用Creative Commons许可证，鼓励读者自由使用和分享。作者谢益辉还表达了对R社区的支持和感谢，呼吁读者参与统计学和自由统计软件的推广。

协作数据的 R 语言项目，内容还挺系统的，尤其适合准备程序员考试或者做社会科学方向的你。HertieDataScience 的这个课程资源，讲的就是怎么用 R 来收集、社会数据，还教你怎么把结果用网络形式展示出来，挺实用的。 课程结构比较清晰，主要围绕 R 语言 和 协作数据科学 来展开。像 dplyr、ggplot2 这些库都用得上。你会学到怎么做 reproducible 的项目，版本控制也有涉及，基本能跟科研或项目开发直接接轨。 文档是 2016 年秋季的老版本，但核心内容一点不旧。数据清洗、可视化、团队协作这三点讲得比较透，是对新手来说，有个系统的流程挺重要。R 的一些坑，比如 fac

统计学中的R语言是一门强大的开源工具，用于实现统计分析和视觉化。它以其灵活性和丰富的扩展包而闻名。

数据用 R，真的是越用越顺手。R 语言的语法上手挺快，内置的统计函数也丰富，适合搞数据挖掘的朋友。这个资源讲得蛮系统的，从基础到进阶，全套打包，不怕你不会，只怕你不学。 数据导入和清洗部分实用，像用readr读 CSV、dplyr做变量选择这些，平时数据经常用到，响应也快，代码也简洁。嗯，还有tidyr缺失值也顺手，结合ggplot2做点 EDA，图漂亮，信息也全。 分类和回归这块也讲得不错，从rpart、randomForest到glm、岭回归都有涉及，连交叉验证、ROC和AUC这些指标评估都有讲，挺系统的。聚类也安排上了，kmeans和hclust都能找到例子。 你要是搞时间序列，也别错过

1. R环境安装 R语言的安装通常需要根据操作系统选择合适的安装程序，如Windows、Mac OS或Linux版本。下载并运行后，通过R Console即可开始编程。 2. R基本知识 2.1 R基础语法 定义变量并赋值，注意变量命名规则，避免保留字和非法字符。常用赋值符号为<-。 2.2 R注释 注释使用#符号，使代码更具可读性。 2.3 R基础运算 包括四则运算、逻辑运算等基本操作。 2.4 R数据类型 R的基本数据类型有整型、字符型、布尔型等，使用typeof()函数查看。 3. R包管理 通过install.packages()安装、library()加载各类R包，以增强数据处

R 语言的入门资料里，《R 语言入门经典中文版》算是比较实在的一本。内容挺全，从软件到基本语法、对象操作，讲得清楚也不啰嗦。对于刚上手 R 的你来说，这本资料挺友好，尤其是搞统计或数据建模的同学，会用得上。嗯，它对 R 的对象系统、交互式环境讲得还挺细，还顺带提了下常见的数据结构，像向量、数据框这类，拿来就能用。你要是习惯 MATLAB 的语法，用 R 也不会太别扭，响应快、语法清爽，代码写起来还蛮顺手。

R 编程一直都是数据科学、统计领域的必备技能之一。如果你刚刚入门，找些好资源是关键。这些书籍可以让你少走弯路：，《R Cookbook》这本书适合新手，了大量的实例和实用的技巧。，《R in Action》内容详实，适合有一定基础的读者。对于数据可视化方面，《ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis》这本书绝对是值得一读的宝典，ggplot2 的强大功能等你来探索。再加上《Advanced R》，它深入了 R 的一些高级特性，适合深入学习。，这些资源能你在 R 的世界里快速成长，掌握数据的各种技能。如果你刚入门 R，《R Cookbook》挺不错的