探索R语言入门资料

R 语言的基础资料其实挺多的，但如果你想快速入门，又不想被枯燥的教程劝退，这套资源还蛮适合你翻一翻的。内容从最基础的语法讲起，像data.frame、plot()这些常用函数讲得挺细。格式清晰，操作示例也接地气。 语法结构讲得比较系统，新手照着写几遍就能上手。像是ifelse()这种判断逻辑，还有apply()家族的用法，里面也有提到，适合你边看边练。嗯，别小看这些小技巧，做数据清洗时挺省事。 我比较推荐你先看看RBeginer R 语言基础手册，算是新手比较友好的资料了。想更进一步？可以翻R Cookbook R 语言入门宝典，内容更丰富，案例也多。 还有一个点蛮实用的，就是它们都配了本地下

R语言是一种集统计分析和作图功能于一体的软件，由Ross Ihaka和Robert Gentleman创立。它源自S语言，但两者在设计理念上有所不同。具体详情可参考Ihaka & Gentleman (1996)或R-FAQ文档。

R 语言的万能小工具书《R Cookbook》，真的挺适合想系统入门 R 语言的你。不只是告诉你怎么写代码，还一步步教你怎么装 R、怎么退出、怎么中断卡住的命令，连help()这种小细节也讲得清清楚楚。初学 R 经常会懵，比如某个函数到底该怎么用，参数是啥，《R Cookbook》就挺给力的，基本每个函数的用法、参数、例子都列了，响应也快，不用到处翻文档。再说 R 的邮件列表——看着老派，其实挺有用。书里还手把手教你怎么发问，怎么写得更专业更容易被回复，真是为 R 社群新手考虑周到了。而且像向量、列表这些数据结构、if/for这种控制语句，还有图形绘制、数据清洗这些常用操作，也都有例子，边看边

本指南涵盖了R语言的基础知识，从简介到变量赋值、脚本编写、统计函数库和图形生成。

这份 R 语言快速入门指南, 以 PPT 形式呈现, 特别适合已经掌握其他编程语言的学习者使用。

R 语言是一个强大的工具，用来搞统计和数据可视化都挺拿手的。如果你对数据感兴趣，又想要开源免费的工具，R 绝对值得一试。它的社区活跃，插件也多，基本上你能想到的方法，它都有现成的方案。嗯，用它来画图，效果也蛮炫酷，适合多元统计、建模之类的场景。如果你喜欢折腾，还可以搭配 GIS 做地理可视化，或者用经典的数据集，比如 Iris 来试手。，玩数据，R 可以算是老司机推荐的“必备神器”了。

统计分析利器：R语言 R语言，作为一门强大的统计分析语言，为数据科学家和统计学家提供了丰富的工具和资源。本教程将引导你学习R语言的核心概念，并运用其实现数据分析。 学习内容: R语言基础语法 数据导入与处理 描述性统计分析 统计推断与假设检验 数据可视化 常见统计模型 通过学习本教程，你将掌握使用R语言进行数据分析和统计建模的技能，并能将其应用于实际问题。

R 语言的入门教程资源，真挺适合刚开始搞数据的你。不管是装软件、写脚本，还是跑些小模型，讲得都比较清楚，重点也标得蛮细，省得你东翻西找。像RStudio这种开发工具，刚接触 R 的你用起来会顺手多，UI 也挺友好。还有像source()、sink()这些命令，方式偏实用型，拿来就能用。 R 语言的安装配置流程也不绕弯子，Windows、Mac、Linux 通通搞得定。写个.R脚本练练手，跑几个基本图表，响应也快，代码也简单。练习区那块还列了不少语法点，比如c()创建向量、rm()清除变量，用法都挺常见，能帮你尽快摸熟基本操作。 交互式使用体验也还不错，不管你喜欢命令行还是写脚本，它都能兼容，历

深入探索R语言统计分析 汤银才老师将带领你进入R语言的统计分析世界，通过实际案例与操作，掌握R语言的核心功能： 数据处理与可视化: 学习数据的导入、清洗、整理和转换，并使用R语言强大的可视化工具创建直观图表。 统计建模与分析: 探索多种统计模型，如线性回归、时间序列分析等，并学习模型评估与优化。 机器学习算法应用: 利用R语言实现机器学习算法，例如分类、聚类和预测，并将结果应用于实际问题。 通过学习，你将能够： 熟练使用R语言进行数据分析和统计建模。 选择合适的统计方法解决实际问题。 解读分析结果并进行有效决策。