R for beginners
该手册是关于R的一个入门教材.由于主要针对初学者，我将重点放在了对R的工作原理的解释上。R涉及广泛，因此对于初学者来讲，了解和掌握一些基本概念及原理是很有必要的。在打下扎实的基础后，进行更深入的学习将会变得轻松许多。本着深入浅出的宗旨，本手册将大量配合图表等形式，尽可能使用通俗的语言，使读者容易理解而并不失细节。
R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由Ross Ihaka和Robert Gentleman1共同创立。R语言可以看作是由AT&T贝尔实验室所创的S语言发展出的一种方言1。因此，R即是一种软件也可以说是一种语言。S语言现在主要内含在由Insightful2公司经营的S-PLUS软件中。R和S在设计理念上存在有着许多不同：关于这方面的详细内容大家可以参考Ihaka &Gentleman (1996) 或R-FAQ3，该文档同时随R一起发布。
R是在GNU协议General Public Licence4下免费发行的，它的开发及维护现在则由R开发核心小组R Development Core Team具体负责。
R的安装文件有多种形式，有在Unix 或Linux系统下所需的一些源代码(主要用C及Fortran 编写)，及在Windows, Linux及Macintosh上使用的预编译二进制码。这些安装文件以及安装说明都可以在Comprehensive R Archive Network (CRAN)5 网站上下载。该网站提供的关于Linux的安装文件只适用于较新版本的Linux。详情请参考CRAN网站。
R内含了许多实用的统计分析及作图函数。作图函数能将产生的图片展示在一个独立的窗口中，并能将之保存为各种形式的文件(jpg, png, bmp, ps,pdf, emf, pictex, xˉg; 具体形式取决于操作系统)。统计分析的结果也能被直接显示出来，一些中间结果(如P-值，回归系数，残差等)既可保存到专门的文件中，也可以直接用作进一步的分析。在R语言中，使用者可以使用循环语句来连续分析多个数据集，也可将多个不同的统计函数结合在一个语句中执行更复杂的分析。R使用者还可以借鉴网上提供的用S编写的大量程序6,而且大多数都能被R直接调用。
非专业人员起初可能觉得R相对比较复杂。其实，R的一个非常突出的优点正是它的灵活性。一般的软件往往会直接展示分析的结果，而R则将这些结果都存在一个对象\object"里面，所以常常在分析执行结束后并不显示任何结果。使用者可能会对此感到困惑，其实这样的特点是非常有用的，因为我们可以选择的从结果中只抽出我们感兴趣的部分。例如，我们要运行20个回归分析而只想比较其回归系数，在R中就可以选择只显示所有分析得出的回归系数，这样结果仅仅占了一排，而用有些软件可能会一下打开20个窗口。而在下面的章节中，我们会看到更多能展示R相比传统软件更为灵活优越的例子。


统计建模与R软件
薛毅、陈立萍编著的《统计建模与R软件》以统计理论为基础，按照数理统计教材的章节顺序，在讲明统计的基本概念的同时，以R软件为辅助计算手段，介绍统计计算的方法，从而有效地解决统计中的计算问题。
书中结合数理统计问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解该软件的精髓和灵活、高效的使用技巧。此外，还介绍了在工程技术、经济管理、社会生活等各方面的丰富的统计问题及其统计建模方法，通过该软件将所建模型进行求解，使读者获得从实际问题建模入手，到利用软件进行求解，以及对计算结果进行分析的全面训练。
本书可作为理工、经济、管理、生物等专业学生数理统计课程的辅导教材或教学参考书，也可作为统计计算课程的教材和数学建模竞赛的辅导教材。

第1章概率统计的基本知识
1.1随机事件与概率
1.1.1随机事件
1.1.2概率
1.1.3古典概型
1.1.4几何概型
1.1.5条件概率
1.1.6概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式
1.1.7独立事件
1.1.8n重Bernoulli试验及其概率计算
1.2随机变量及其分布
1.2.1随机变量的定义
1.2.2随机变量的分布函数
1.2.3离散型随机变量
1.2.4连续型随机变量
1.2.5随机向量
1.3随机变量的数字特征
1.3.1数学期望
1.3.2方差
1.3.3几种常用随机变量分布的期望与方差
1.3.4协方差与相关系数
1.3.5矩与协方差矩阵
1.4极限定理
1.4.1大数定律
1.4.2中心极限定理
1.5数理统计的基本概念
1.5.1总体、个体、简单随机样本
1.5.2参数空间与分布族
1.5.3统计量和抽样分布
1.5.4正态总体样本均值与样本方差的分布
习题
第2章R软件的使用
2.1R软件简介
2.1.1R软件的下载与安装
2.1.2初识R软件
2.1.3R软件主窗口命令与快捷方式
2.2数字、字符与向量
2.2.1向量
2.2.2产生有规律的序列
2.2.3逻辑向量
2.2.4缺失数据
2.2.5字符型向量
2.2.6复数向量
2.2.7向量下标运算
2.3对象和它的模式与属性
2.3.1固有属性：mode?
2.3.2修改对象的长度
2.3.3attributes（）和attr（）函数
2.3.4对象的class属性
2.4因子
2.4.1factor（）函数
2.4.2tapply（）函数
2.4.3gl（）函数
2.5多维数组和矩阵
2.5.1生成数组或矩阵
2.5.2数组下标
2.5.3数组的四则运算
2.5.4矩阵的运算
2.5.5与矩阵（数组）运算有关的函数
第3章数据描述性分析
第4章参数估计
第5章假设检验
第6章回归分析
第7章方差分析
第8章应用多元分析（Ⅰ）
第9章应用多元分析（Ⅱ）
第10章计算机模拟
附录索引
参考文献