R語言一般特點
- 自由軟件，免費、開放源代碼，支持各個主要計算機系統；
- 完整的程序設計語言，基于函數和對象，可以自定義函數，調入C、C++、Fortran編譯的代碼；
- 具有完善的數據類型，如向量、矩陣、因子、數據集、一般對象等，支持缺失值，代碼像偽代碼一樣簡潔、可讀;
- 強調交互式數據分析，支持復雜算法描述，圖形功能強;
- 實現了經典的、現代的統計方法，如參數和非參數假設檢驗、線性回歸、廣義線性回歸、非線性回歸、可加模型、樹回歸、混合模型、方差分析、判別、聚類、時間序列分析等。
- 統計科研工作者廣泛使用R進行計算和發表算法。R有上萬軟件包(截止2019年7月有一萬四千多個)。
R語言和R軟件的技術特點
- 函數編程（functional programming）。R語言雖然不是嚴格的functional programming語言，但可以遵照其原則編程，得到可驗證的可靠程序。
- 支持對象類和類方法。基于對象的程序設計。
- 是動態類型語言，解釋執行，運行速度較慢。
- 數據框是基本的觀測數據類型，類似于數據庫的表。
- 開源軟件（Open source software）。可深入探查，開發者和用戶交互。
- 可以用作C和C++、FORTRAN語言編寫的算法庫的接口。
- 主要數值算法采用已廣泛測試和采納的算法實現，如排序、隨機數生成、線性代數（LAPACK軟件包）。
推薦參考書
- Hadley Wickham and Garrett Grolemund(2017) “R for Data Science”，https://r4ds.had.co.nz/, O'Reilly, 講基本的數據整理、匯總。
- Hadley Wickham(2019) “Advanced R”, 2nd ed., https://adv-r.hadley.nz/, Chapman & Hall/CRC The R Series，高級R編程，屬于對R高級編程技術的講解。
- Hadley Wickham(2016) ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis, 2nd ed., https://ggplot2-book.org/, Springer，優雅易用的R作圖功能。
- Susan Holmes, Wolfgang Huber(2020) Modern Statistics for Modern Biology, https://www.huber.embl.de/msmb/index.html, R的統計功能在生物學中的應用
其它參考書
- R網站上的初學者手冊“An Introduction to R”和其它技術手冊。
- John M. Chambers(2008), “Software for Data Analysis-Programming with R”, Springer.
- Venables, W. N. & Ripley, B. D.(2002) “Modern Applied Statistics with S”, Springer
- R.L. Kabacoff(2012)《R語言實戰》，人民郵電出版社。
- 薛毅、陳立萍（2007）《統計建模與R軟件》，清華大學出版社。
- 湯銀才（2008），《R語言與統計分析》，高等教育出版社。
- 李東風（2006）《統計軟件教程》，人民郵電出版社。
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原文鏈接：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/intro.html
