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(tǒng)；
  
• 完整的程序設計語言，基于函數(shù)和對象，可以自定義函數(shù)，調入C、C++、Fortran編譯的代碼；
• 具有完善的數(shù)據(jù)類型，如向量、矩陣、因子、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析，支持復雜算法描述，圖形功能強;
• 實現(xiàn)了經典的、現(xiàn)代的統(tǒng)計方法，如參數(shù)和非參數(shù)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(tǒng)計科研工作者廣泛使用R進行計算和發(fā)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(shù)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?；趯ο蟮某绦蛟O計。
• 是動態(tài)類型語言，解釋執(zhí)行，運行速度較慢。
• 數(shù)據(jù)框是基本的觀測數(shù)據(jù)類型，類似于數(shù)據(jù)庫的表。
• 開源軟件（Open source software）。可深入探查，開發(fā)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(shù)值算法采用已廣泛測試和采納的算法實現(xiàn)，如排序、隨機數(shù)生成、線性代數(shù)（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(shù)據(jù)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(yōu)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(tǒng)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(zhàn)》，人民郵電出版社。
• 薛毅、陳立萍（2007）《統(tǒng)計建模與R軟件》，清華大學出版社。
• 湯銀才（2008），《R語言與統(tǒng)計分析》，高等教育出版社。
• 李東風（2006）《統(tǒng)計軟件教程》，人民郵電出版社。

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