学习R

很多 R 语言书一上来就讲统计模型，新手往往连向量和数据框都还没摸清就陷入了公式。这本书的选择恰恰相反：先把 R 当成一门语言来讲透。作者用“科学计算器”这样朴素的例子切入，把向量、矩阵、数组、列表、数据框、因子、函数、循环这些概念一章一章拆开，每章末尾配小测验和需要敲代码的练习题，读一章、练一章，节奏非常清楚。 更难得的是它的后半部分。第十一章之后，作者带着读者走完一条完整的数据分析链路：取数、清洗转换、可视化探索、建模、把分析写成可复用的程序，最后甚至教你把代码打包成能给同事使用的 R 包。这条“从数据到交付”的路线，正是自学的人最容易缺失的一环。作者本人开发过 assertive、sig 等 R 包，做过统计学顾问，所以书中不少细节带着实战味道，例如如何检查变量状态、如何排查报错、如何设计清晰的函数接口。 译文出自刘军之手，术语处理稳妥，代码与正文对照阅读基本无碍。作为十多年前出版的书，它讲的核心语法和思维至今仍然适用，只是在 tidyverse、RStudio 新版本等生态上需要读者自行补充。如果你希望系统地、一步一步地真正学会 R，而不是照抄几段代码跑出图，这本书依然值得放在案头。