R语言的特点总结

R语言一般特点

  • 自由软件,免费、开放源代码,支持各个主要计算机系统;
  • 完整的程序设计语言,基于函数和对象,可以自定义函数,调入C、C++、Fortran编译的代码;
  • 具有完善的数据类型,如向量、矩阵、因子、数据集、一般对象等,支持缺失值,代码像伪代码一样简洁、可读;
  • 强调交互式数据分析,支持复杂算法描述,图形功能强;
  • 实现了经典的、现代的统计方法,如参数和非参数假设检验、线性回归、广义线性回归、非线性回归、可加模型、树回归、混合模型、方差分析、判别、聚类、时间序列分析等。
  • 统计科研工作者广泛使用R进行计算和发表算法。R有上万软件包(截止2019年7月有一万四千多个)。

R语言和R软件的技术特点

  • 函数编程(functional programming)。R语言虽然不是严格的functional programming语言,但可以遵照其原则编程,得到可验证的可靠程序。
  • 支持对象类和类方法。基于对象的程序设计。
  • 是动态类型语言,解释执行,运行速度较慢。
  • 数据框是基本的观测数据类型,类似于数据库的表。
  • 开源软件(Open source software)。可深入探查,开发者和用户交互。
  • 可以用作C和C++、FORTRAN语言编写的算法库的接口。
  • 主要数值算法采用已广泛测试和采纳的算法实现,如排序、随机数生成、线性代数(LAPACK软件包)。

推荐参考书

  • Hadley Wickham and Garrett Grolemund(2017) “R for Data Science”,https://r4ds.had.co.nz/, O'Reilly, 讲基本的数据整理、汇总。
  • Hadley Wickham(2019) “Advanced R”, 2nd ed., https://adv-r.hadley.nz/, Chapman & Hall/CRC The R Series,高级R编程,属于对R高级编程技术的讲解。
  • Hadley Wickham(2016) ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis, 2nd ed., https://ggplot2-book.org/, Springer,优雅易用的R作图功能。
  • Susan Holmes, Wolfgang Huber(2020) Modern Statistics for Modern Biology, https://www.huber.embl.de/msmb/index.html, R的统计功能在生物学中的应用

其它参考书

  • R网站上的初学者手册“An Introduction to R”和其它技术手册。
  • 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语言实战》,人民邮电出版社。
  • 薛毅、陈立萍(2007)《统计建模与R软件》,清华大学出版社。
  • 汤银才(2008),《R语言与统计分析》,高等教育出版社。
  • 李东风(2006)《统计软件教程》,人民邮电出版社。

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