R是由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年開發(fā)的一種編程語(yǔ)言，R擁有廣泛的統(tǒng)計(jì)和圖形方法目錄。它包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法、線性回歸、時(shí)間序列、統(tǒng)計(jì)推理等。大多數(shù)R庫(kù)都是用R編寫的，但是對(duì)于繁重的計(jì)算任務(wù)，最好使用C、c++和Fortran代碼。

R不僅在學(xué)術(shù)界很受歡迎，很多大公司也使用R編程語(yǔ)言，包括Uber、谷歌、Airbnb、Facebook等。用R進(jìn)行數(shù)據(jù)分析需要一系列步驟：編程、轉(zhuǎn)換、發(fā)現(xiàn)、建模和交流結(jié)果

R 語(yǔ)言是為數(shù)學(xué)研究工作者設(shè)計(jì)的一種數(shù)學(xué)編程語(yǔ)言，主要用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖、數(shù)據(jù)挖掘。

如果你是一個(gè)計(jì)算機(jī)程序的初學(xué)者并且急切地想了解計(jì)算機(jī)的通用編程，R 語(yǔ)言不是一個(gè)很理想的選擇，可以選擇 Python、C 或 Java。

R 語(yǔ)言與 C 語(yǔ)言都是貝爾實(shí)驗(yàn)室的研究成果，但兩者有不同的側(cè)重領(lǐng)域，R 語(yǔ)言是一種解釋型的面向數(shù)學(xué)理論研究工作者的語(yǔ)言，而 C 語(yǔ)言是為計(jì)算機(jī)軟件工程師設(shè)計(jì)的。

R 語(yǔ)言是解釋運(yùn)行的語(yǔ)言（與 C 語(yǔ)言的編譯運(yùn)行不同），它的執(zhí)行速度比 C 語(yǔ)言慢得多，不利于優(yōu)化。但它在語(yǔ)法層面提供了更加豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)操作并且能夠十分方便地輸出文字和圖形信息，所以它廣泛應(yīng)用于數(shù)學(xué)尤其是統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域。

R 語(yǔ)言官方網(wǎng)站：https://cran.r-project.org/

官方鏡像站列表：https://cran.r-project.org/mirrors.html

1、什么是R語(yǔ)言？

R是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語(yǔ)言和操作環(huán)境。R是屬于GNU系統(tǒng)的一個(gè)自由、免費(fèi)、開源的軟件，它是一個(gè)用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)制圖的優(yōu)秀工具。
R語(yǔ)言是主要用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語(yǔ)言和操作環(huán)境。 R本來(lái)是由來(lái)自新西蘭奧克蘭大學(xué)的Ross Ihaka和Robert Gentleman 開發(fā)。 （也因此稱為R）現(xiàn)在由“R開發(fā)核心團(tuán)隊(duì)”負(fù)責(zé)開發(fā)。 R是基于S語(yǔ)言的一個(gè)GNU項(xiàng)目，所以也可以當(dāng)作S語(yǔ)言的一種實(shí)現(xiàn)，通常用S語(yǔ)言編寫的代碼都可以不作修改的在R環(huán)境下運(yùn)行。 R的語(yǔ)法是來(lái)自Scheme。

2、R語(yǔ)言能干什么？

首先說(shuō)靠不靠譜這件事，真的是有點(diǎn)老生常談了，很多人習(xí)慣性的認(rèn)為免費(fèi)的東西就是不好的東西，這樣一竿子打死所有，是不合理的，有點(diǎn)酸葡萄的心理。筆者曾經(jīng)在PubMed上見(jiàn)到很多的文章都是用R語(yǔ)言做的統(tǒng)計(jì)分析，其中不乏頂級(jí)期刊，諸如Lancet，JCO這樣的。上圖，無(wú)圖無(wú)真相。

窺一斑而見(jiàn)全豹。所以關(guān)于靠不靠譜這事，到此為止。

下面說(shuō)說(shuō)R能做啥。對(duì)于醫(yī)學(xué)科研工作者來(lái)說(shuō)，對(duì)于軟件的需求其實(shí)真的不是很大，基本的統(tǒng)計(jì)分析基本能夠滿足我們。但是，當(dāng)我們碰到復(fù)雜的數(shù)據(jù)時(shí)，也不要怕，從數(shù)據(jù)的預(yù)處理到數(shù)據(jù)的分析建模，以及后續(xù)的繪圖，R都能幫你搞定。關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理和初步分析，在這里就不多說(shuō)了，因?yàn)槲覜](méi)辦法上圖（可以瀏覽“醫(yī)學(xué)方”所推出的“一本R書走天涯”推文教程和視頻教程）。下面說(shuō)說(shuō)R的可視化功能。各位看官瞧好了。

1、R是科學(xué)計(jì)算的強(qiáng)大工具包。

2、R主要擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)分析方面工作。

3、R具有頂尖的繪圖功能。

基本的統(tǒng)計(jì)圖

火山圖

地圖

3D圖

4、R的交互式數(shù)據(jù)分析功能強(qiáng)大且靈活。

5、R可以輕松地從多個(gè)數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)。

6、金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與計(jì)算的強(qiáng)大工具。

7、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的必備工具。

3、R語(yǔ)言有什么優(yōu)勢(shì)？

1、R是免費(fèi)的。很多商業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件價(jià)格不菲，投入成千上萬(wàn)美元都是有可能的。可能國(guó)內(nèi)一些人感覺(jué)不會(huì)很明顯，因?yàn)楹芏嗳耸鞘褂脝挝换驅(qū)W校集體購(gòu)買的軟件，或者使用破解過(guò)的統(tǒng)計(jì)軟件，而不是花自己錢。對(duì)于前者，并不是每個(gè)人都有機(jī)會(huì)享受這種福利。而對(duì)于破解過(guò)的統(tǒng)計(jì)軟件，其計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性很可能會(huì)被質(zhì)疑。

2、R主要擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)分析方面工作。R最初是由兩位統(tǒng)計(jì)學(xué)家開發(fā)的，其主要優(yōu)勢(shì)也在于統(tǒng)計(jì)分析方面。它提供了各種各樣的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，幾乎任何數(shù)據(jù)分析過(guò)程都可以在R中完成。與此相比較，SPSS、MINITAB、MATLAB等數(shù)據(jù)分析軟件更加適合于已經(jīng)處理好的、規(guī)范的數(shù)據(jù)，而對(duì)于還未完成處理過(guò)程，或者在分析中仍需大量與處理過(guò)程的數(shù)據(jù)而言，它們可能會(huì)顯得繁瑣一些。

3、R具有頂尖的繪圖功能。尤其對(duì)于復(fù)雜數(shù)據(jù)的可視化問(wèn)題，R的優(yōu)勢(shì)更加明顯。一方面，R中各種繪圖函數(shù)和繪圖參數(shù)的綜合使用，可以得到各式各樣的圖形結(jié)果，無(wú)論對(duì)于常用的直方圖、餅圖、條形圖等，還是復(fù)雜的組合圖、地圖、熱圖、動(dòng)畫，以及自己腦子里突然想到的其他圖形展現(xiàn)方式，都可以采用R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。另一方面，從數(shù)值計(jì)算到得到圖形結(jié)果的過(guò)程靈活，一旦程序?qū)懞煤?，如果需要修改?shù)據(jù)或者調(diào)整圖形，只需要修改幾個(gè)參數(shù)或者直接替換原始數(shù)據(jù)即可，不用重復(fù)勞動(dòng)。這對(duì)需要繪制大量同類圖形的用戶比較適用。例如，某用戶需要觀察某一因素與其他100個(gè)因素的交互關(guān)系，可以繪制100個(gè)條形圖或走勢(shì)圖。配合R的循環(huán)和條形圖功能，可以很快得到j(luò)pg、png、bmp、tiff、gif或postscript等格式的圖形結(jié)果。

4、R的交互式數(shù)據(jù)分析功能強(qiáng)大且靈活。一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析過(guò)程可以大體包括以下幾個(gè)步驟：（1）導(dǎo)入數(shù)據(jù)；（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、探索和清洗；（3）擬合一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型；（4）得到結(jié)果并進(jìn)行評(píng)估；（5）如果結(jié)果的評(píng)估不理想，重新完成（3）步驟；（6）得到多個(gè)模型的結(jié)果，并進(jìn)行交叉檢驗(yàn)；（7）根據(jù)模型結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)、分析等；（8）形成報(bào)告。R中每個(gè)步驟的所有“輸出”都可以直接作為下一個(gè)步驟的“輸入”，可以批量完成以上所有的（8）個(gè)步驟。這個(gè)優(yōu)點(diǎn)主要與STATA、SPSS等統(tǒng)計(jì)軟件相比而言的，STATA和SPSS的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果是一大串圖表或統(tǒng)計(jì)量。如果只是一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)步驟的分析，這種出現(xiàn)一大串結(jié)果的批處理更加直觀方便。但如果分析中涉及很多連串的模型，而且一些模型需要反復(fù)調(diào)用前面模型的結(jié)果，那么R的靈活性會(huì)更加凸顯。

5、R可以輕松地從多個(gè)數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)，包括文本文件、數(shù)據(jù)庫(kù)、其他統(tǒng)計(jì)軟件等。這一點(diǎn)很多其他軟件還難以做到。如readLines()、read.table（）等函數(shù)可以導(dǎo)入文本數(shù)據(jù)，foreign包的read.spss()可以導(dǎo)入SPSS軟件的sav格式數(shù)據(jù)，foreign包的read.dta()可以導(dǎo)入STATA軟件的dta格式數(shù)據(jù)等等。其他有關(guān)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的函數(shù)可以參見(jiàn)R幫助文檔《R Data Import/Export》。

6、R的更新速度很快，包含最新的大量統(tǒng)計(jì)方法和案例。R社區(qū)由全球大量維護(hù)者共同維護(hù)，再加上R包的擴(kuò)展性很強(qiáng)，幾乎每天都有人為R社區(qū)貢獻(xiàn)新的方法，提供其他軟件中尚不可用的、新穎的統(tǒng)計(jì)計(jì)算案例。在本材料“R資源”部分會(huì)介紹一些常用的R資源獲取途徑。

7、R也可以很美。目前最基本的R軟件（R2.15.2）只有一個(gè)編程窗口，看起來(lái)挺丑的。但它穿上衣服以后也可以很漂亮，它的衣服就是各式各樣的GUI（Graphical User Interface，圖形用戶界面）工具。目前比較常用的GUI工具包括Rstudio、Rattle、Rattle、Red-R、Deducer、RKWard、JGR、R Commander、Tinn-R等。其中Rstudio可能是最受歡迎的。

補(bǔ)充

做過(guò)一點(diǎn)數(shù)據(jù)分析的人都知道，目前市場(chǎng)上最流行的統(tǒng)計(jì)分析軟件是SPSS，不可否認(rèn)，這個(gè)軟件很好用，傻瓜式的點(diǎn)擊操作，一目了然的表格式的結(jié)果，甚至也能畫一些簡(jiǎn)單的圖形。但是，相信在很多時(shí)候，當(dāng)你使用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，你也會(huì)覺(jué)得束手無(wú)策，不是你不夠聰明，而是SPSS實(shí)在是巧婦難為無(wú)米之炊。點(diǎn)擊操作固然方便簡(jiǎn)單，但是在功能的靈活性上卻大打折扣。故而，你想到了SAS。不過(guò)，在你使用SAS之前，請(qǐng)你先找一個(gè)正版的安裝包（什么破解版就不推薦了，畢竟我們要推崇版權(quán)意識(shí)嘛），在你的Windows系統(tǒng)上裝上它再說(shuō)吧。SAS就是一個(gè)航空母艦，戰(zhàn)斗力強(qiáng)大，但是卻顯得異常臃腫，我很好奇一個(gè)界面完全算不上好看的統(tǒng)計(jì)軟件，是如何把自己的安裝包一步一步升級(jí)到一個(gè)極品飛車安裝包的級(jí)別的。筆者不才，曾經(jīng)試圖兩次安裝SAS，但是由于并不精通計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，故而兩次均以失敗告終，萬(wàn)般無(wú)奈之際，選擇了R語(yǔ)言。

山重水復(fù)疑無(wú)路，柳暗花明又一村。R語(yǔ)言在前幾年的名氣遠(yuǎn)不及SPSS和SAS，甚至一度有很多人壓根就看不上這樣一個(gè)軟件，認(rèn)為它做出來(lái)的東西很有可能是錯(cuò)誤的，壓根就不靠譜。但是質(zhì)疑聲永遠(yuǎn)也不能阻止一個(gè)新生事物的快速發(fā)展。坦白說(shuō)，我入了R的坑，從此SPSS和SAS是路人！

R是免費(fèi)的！安裝包僅有70M，而且安裝異常簡(jiǎn)單，所需操作環(huán)境十分隨意。就是這樣一個(gè)十分親民友好的軟件，功能卻是異常強(qiáng)大！我用的不是非常，而是異常！作為一名還不算資深的R粉，在我的數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，我深深的被R語(yǔ)言的簡(jiǎn)潔強(qiáng)大震撼到了。而且我十分贊賞R語(yǔ)言所推崇的“向量化操作”的理念：不寫循環(huán)，但是能做循環(huán)一樣的事兒。

關(guān)于R，難以一言以蔽之，它就像一個(gè)航母戰(zhàn)斗群，不同的軍艦承載著不同的任務(wù)，但是彼此和諧相處，毫不沖突。正如前言所說(shuō)，R是為統(tǒng)計(jì)而生，但是隨著這幾年的快速發(fā)展，R的功能范圍已經(jīng)得到了極大的擴(kuò)展，比如自然語(yǔ)言處理，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，生物信息學(xué)領(lǐng)域等等。即便如此，也永遠(yuǎn)不要忘了，R語(yǔ)言自身的統(tǒng)計(jì)功能！

現(xiàn)如今，在R的隊(duì)伍中，已經(jīng)存在了超過(guò)12000個(gè)擴(kuò)展包，這些擴(kuò)展包來(lái)自不同領(lǐng)域的牛人之手。所以，只要你想得到，沒(méi)有R做不到！因?yàn)槟阆氲降?，人家早就已?jīng)替你想過(guò)了。4、R語(yǔ)言編程工具

    R語(yǔ)言安裝時(shí)會(huì)自帶一個(gè)GUI工具，當(dāng)然還有其他眾多集成開發(fā)工具，如：Rstudio、Rattle、Rattle、Red-R、Deducer、RKWard、JGR、R Commander、Tinn-R等。其中Rstudio可能是最受歡迎的。

5、為什么使用R ?

數(shù)據(jù)科學(xué)正在塑造企業(yè)運(yùn)營(yíng)的方式，毫無(wú)疑問(wèn)，遠(yuǎn)離人工智能和機(jī)器將導(dǎo)致公司的失敗，最大的問(wèn)題是應(yīng)該使用哪種工具/語(yǔ)言？

市場(chǎng)上有很多工具可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，學(xué)習(xí)一門新語(yǔ)言需要一些時(shí)間。下圖描述了與一種語(yǔ)言提供的業(yè)務(wù)能力相比的學(xué)習(xí)曲線，這種消極的關(guān)系意味著沒(méi)有免費(fèi)的午餐。如果你想從數(shù)據(jù)中獲得最好的見(jiàn)解，那么你需要花一些時(shí)間學(xué)習(xí)合適的工具，也就是R。

在圖的左上角，您可以看到Excel和PowerBI。這兩個(gè)工具學(xué)習(xí)起來(lái)很簡(jiǎn)單，但是沒(méi)有提供出色的業(yè)務(wù)功能，特別是在建模方面。在中間，您可以看到Python和SAS。

情景應(yīng)用程序是一個(gè)專門用于運(yùn)行業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析的工具，但它不是免費(fèi)的。SAS是一個(gè)點(diǎn)擊并運(yùn)行的軟件，然而，Python是一種學(xué)習(xí)曲線單調(diào)的語(yǔ)言。Python是部署機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的理想工具，但缺乏通信功能。由于具有相同的學(xué)習(xí)曲線，R是實(shí)現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析之間的一個(gè)很好的權(quán)衡。

說(shuō)到數(shù)據(jù)可視化(DataViz)，您可能聽說(shuō)過(guò)Tableau。Tableau無(wú)疑是通過(guò)圖形和圖表發(fā)現(xiàn)模式的好工具，另外，學(xué)習(xí)Tableau也不是很耗時(shí)。數(shù)據(jù)可視化的一個(gè)大問(wèn)題是，您可能永遠(yuǎn)找不到一個(gè)模式，或者只是創(chuàng)建大量無(wú)用的圖表。Tableau是快速可視化數(shù)據(jù)或商業(yè)智能的好工具，當(dāng)涉及到統(tǒng)計(jì)和決策工具時(shí)，R更合適。

Stack Overflow是一個(gè)很大的編程語(yǔ)言社區(qū)，如果您有編碼問(wèn)題或需要了解模型，Stack Overflow可以提供幫助。一年來(lái)，與其他語(yǔ)言相比，R語(yǔ)言的提問(wèn)率大幅上升。這種趨勢(shì)當(dāng)然與數(shù)據(jù)科學(xué)蓬勃發(fā)展的時(shí)代高度相關(guān)，但也反映了R語(yǔ)言對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的需求。

在數(shù)據(jù)科學(xué)中，有兩種工具相互競(jìng)爭(zhēng)，R和Python可能是定義數(shù)據(jù)科學(xué)的編程語(yǔ)言。

簡(jiǎn)而言之，R是探索和研究數(shù)據(jù)的好工具。使用R進(jìn)行復(fù)雜的分析，例如聚類，相關(guān)性和數(shù)據(jù)縮減。這是最關(guān)鍵的部分，如果沒(méi)有良好的特征工程和模型，則機(jī)器學(xué)習(xí)的部署將不會(huì)產(chǎn)生有意義的結(jié)果。

6、R語(yǔ)言學(xué)習(xí)路線圖

1.初級(jí)入門

《An Introduction to R》，這是官方的入門小冊(cè)子。其有中文版，由丁國(guó)徽翻譯，譯名為《R導(dǎo)論》?！禦4Beginners》，這本小冊(cè)子有中文版應(yīng)該叫《R入門》。除此之外，還可以去讀劉思喆的《153分鐘學(xué)會(huì)R》。這本書收集了R初學(xué)者提問(wèn)頻率最高的153個(gè)問(wèn)題。為什么叫153分鐘呢？因?yàn)樽畛踝髡邔懥?53個(gè)問(wèn)題，閱讀一個(gè)問(wèn)題花費(fèi)1分鐘時(shí)間，全局下來(lái)也就是153分鐘了。有了這些基礎(chǔ)之后，要去讀一些經(jīng)典書籍比較全面的入門書籍，比如《統(tǒng)計(jì)建模與R軟件》，國(guó)外還有《R Cookbook》和《R in action》。

2.高級(jí)入門

讀了上述書籍之后，你就可以去高級(jí)入門階段了。這時(shí)候要讀的書有兩本很經(jīng)典的。《Statistics with R》和《The R book》。之所以說(shuō)這兩本書高級(jí)，是因?yàn)檫@兩本書已經(jīng)不再限于R基礎(chǔ)了，而是結(jié)合了數(shù)據(jù)分析的各種常見(jiàn)方法來(lái)寫就的，比較系統(tǒng)的介紹了R在線性回歸、方差分析、多元統(tǒng)計(jì)、R繪圖、時(shí)間序列分析、數(shù)據(jù)挖掘等各方面的內(nèi)容，看完之后你會(huì)發(fā)現(xiàn)，哇，原來(lái)R能做的事情這么多而且如此簡(jiǎn)潔。

3.繪圖與可視化

亞里斯多德說(shuō)，“較其他感覺(jué)而言，人類更喜歡觀看”。因此，繪圖和可視化得到很多人的關(guān)注和重視。那么，如何學(xué)習(xí)R畫圖和數(shù)據(jù)可視化呢？再簡(jiǎn)單些，如何畫直方圖？如何往直方圖上添加密度曲線呢？我想讀完下面這幾本書你就大致會(huì)明白了。

首先，畫圖入門可以讀《R Graphics》，個(gè)人認(rèn)為這本是比較經(jīng)典的，全面介紹了R中繪圖系統(tǒng)。該書對(duì)應(yīng)的有一個(gè)網(wǎng)站，google之就可以了。更深入的可以讀《Lattice：Multivariate Data Visualization with R》。上面這些都是比較普通的。當(dāng)然，有比較文藝和優(yōu)雅的——ggplot2系統(tǒng)，看《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》。還有數(shù)據(jù)挖掘方面的書：《Data Mining with Rattle and R》，主要是用Rattle軟件，個(gè)人比較喜歡Rattle!當(dāng)然，Rattle不是最好的，Rweka也很棒！再有就是交互圖形的書了，著名的交互系統(tǒng)是ggobi，這個(gè)我已經(jīng)喜歡兩年多了，關(guān)于ggobi的書有《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis With R and GGobi》，不過(guò)，也只是適宜入門，更多更全面的還是去ggobi的主頁(yè)吧，上面有各種資料以及包的更新信息！

4.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

關(guān)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，首先推薦一本很薄的小冊(cè)子:《Econometrics In R》，做入門用。然后，是《Applied Econometrics with R》，該書對(duì)應(yīng)的R包是AER，可以安裝之后配合使用，效果甚佳。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中很大一部分是關(guān)于時(shí)間序列分析的，這一塊內(nèi)容在下面的地方說(shuō)。

5.時(shí)間序列分析

時(shí)間序列書籍的書籍分兩類，一種是比較普適的書籍，典型的代表是：《Time Series Analysis and Its Applications ：with R examples》。該書介紹了各種時(shí)間序列分析的經(jīng)典方法及實(shí)現(xiàn)各種經(jīng)典方法的R代碼，該書有中文版。如果不想買的話，建議去作者主頁(yè)直接下載，英文版其實(shí)讀起來(lái)很簡(jiǎn)單。時(shí)間序列分析中有一大塊兒是關(guān)于金融時(shí)間序列分析的。這方面比較流行的書有兩本《Analysis of financial time series》，這本書的最初是用的S-plus代碼，不過(guò)新版已經(jīng)以R代碼為主了。這本書適合有時(shí)間序列分析基礎(chǔ)和金融基礎(chǔ)的人來(lái)看，因?yàn)闀嘘P(guān)于時(shí)間序列分析的理論以及各種金融知識(shí)講解的不是特別清楚，將極值理論計(jì)算VaR的部分就比較難看懂。另外一個(gè)比較有意思的是Rmetrics推出的《TimeSeriesFAQ》，這本書是金融時(shí)間序列入門的東西，講的很基礎(chǔ)，但是很難懂。對(duì)應(yīng)的中文版有《金融時(shí)間序列分析常見(jiàn)問(wèn)題集》，當(dāng)然，目前還沒(méi)有發(fā)出來(lái)。經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的時(shí)間序列有一種特殊的情況叫協(xié)整，很多人很關(guān)注這方面的理論，關(guān)心這個(gè)的可以看《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R》。最后，比較高級(jí)的一本書是關(guān)于小波分析的，看《Wavelet Methods in Statistics with R》。

6.金融

金融的領(lǐng)域很廣泛，如果是大金融的話，保險(xiǎn)也要被納入此間。用R做金融更多地需要掌握的是金融知識(shí)，只會(huì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)意義寥寥。我覺(jué)得這些書對(duì)于懂金融、不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人比較有用，只懂?dāng)?shù)據(jù)分析技術(shù)而不動(dòng)金融知識(shí)的人看起來(lái)肯定如霧里看花，甚至有人會(huì)覺(jué)得金融分析比較低級(jí)。這方面比較經(jīng)典的書籍有：《Advanced Topics in Analysis of Economic and Financial Data Using R》以及《Modelling Financial Time Series With S-plus》。金融產(chǎn)品定價(jià)之類的常常要用到隨機(jī)微分方程，有一本叫《Simulation Inference Stochastic Differential Equations：with R examples》的書是關(guān)于這方面的內(nèi)容的，有實(shí)例，內(nèi)容還算詳實(shí)!此外，是風(fēng)險(xiǎn)度量與管理類。比較經(jīng)典的有《Simulation Techniques in Financial Risk Management》、《Modern Actuarial Risk Theory Using R》和《Quantitative Risk Management：Concepts, Techniques and Tools》。投資組合分析類和期權(quán)定價(jià)類可以分別看《Portfolio Optimization with R》和《Option Pricing and Estimation of Financial Models with R》。

7.數(shù)據(jù)挖掘

這方面的書不多，只有《Data Mining with R:learing with case studies》。不過(guò)，R中數(shù)據(jù)挖掘方面的包已經(jīng)足夠多了，參考包中的幫助文檔就足夠了。

7、R語(yǔ)言參考資料

相關(guān)書籍推薦：
《R in Action》(R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn))
《The Art of_R Programming》(R語(yǔ)言編程藝術(shù))
《An Introduction to R》(R導(dǎo)論)
《R Cookbook》
《R in a Nutshell》
《Statistics with R》

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