1.介绍
R的历史
R语言来自S语言，是S语言的一个变种。S语言由Rick Becker, John Chambers等人在贝尔实验室开发， 著名的C语言、Unix系统也是贝尔实验室开发的。
S语言第一个版本开发于1976-1980，基于Fortran； 于1980年移植到Unix, 并对外发布源代码。 1984年出版的“棕皮书”
Becker, Richard A. and John M. Chambers (1984), “S: An Interactive Environment for Data Analysis and Graphics”, Wadsworth Advanced Books Program, Belmont CA
总结了1984年为止的版本, 并开始发布授权的源代码。 这个版本叫做旧S。与我们现在用的S语言有较大差别。
1989–1988对S进行了较大更新， 变成了我们现在使用的S语言，称为第二版。 1988年出版的“蓝皮书”做了总结：
Becker, Richard A., John M. Chambers and Allan R. Wilks (1988), “The New S Language”, Chapman and Hall, New York.
1992年出版的“白皮书”描述了在S语言中实现的统计建模功能， 增强了面向对象的特性。软件称为第三版，这是我们现在用的多数版本:
Chambers, John M. and Trevor Hastie, eds. (1992), “Statistical Models in S”, Chapman and Hall, New York.
1998年出版的“绿皮书”描述了第四版S语言，主要是编程功能的深层次改进。 现行的S系统并没有都采用第四版，S-PLUS的第5版才采用了S语言第四版:
John M. Chambers (1998), “Programming with Data,” New York: Springer
S语言商业版本为S-PLUS, 1988年发布，现在为Tibco Software拥有。 命运多舛，多次易主。
R是一个自由软件，GPL授权， 最初由新西兰Auckland 大学的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman于1997年发布， R实现了与S语言基本相同的功能和统计功能。 现在由R核心团队开发，但全世界的用户都可以贡献软件包。 R的网站: http://www.r-project.org/
R的特点
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2017年8月有一万一千多个)。
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
- R.L. Kabacoff(2012)《R语言实战》，人民邮电出版社。
- Hadley Wickham and Garrett Grolemund(2017) “R for Data Science”，http://r4ds.had.co.nz/, O’Reilly
- Hadley Wickham(2014) “Advanced R”, http://adv-r.had.co.nz/, Chapman & Hall/CRC The R Series
- 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.
- 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。
R的下载与安装
R的下载
以MS Windows操作系统为例。R的主网站在https://www.r-project.org/。 从CRAN的镜像网站下载软件，其中一个镜像如http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/。 选“Download R for Windows-base-Download R 3.4.1 for windows” (3.4.1是版本号，应下载网站上给出的最新版本）链接进行下载。 在“Download R for Windows”链接的页面， 除了base为R的安装程序， 还有contrib为R附加的扩展软件包下载链接（一般不需要从这里下载）， 以及Rtools链接， 是在R中调用C、C++和Fortran程序代码时需要用的编译工具。
RStudio（https://www.rstudio.com/）是功能更强的一个R图形界面， 在安装好R的官方版本后安装RStudio可以更方便地使用R。
R软件安装
下载官方的R软件后按提示安装。 安装后获得一个桌面快捷方式，如“R i386 3.4.1”(这是32位版本)。 如果是64位操作系统，可以同时安装32位版本和64位版本， 对初学者这两种版本区别不大。
重要步骤：在C盘或D盘建立一个文件夹（也叫做子目录），如c:\work 。 把R的快捷方式拷贝入此文件夹， 在Windows资源管理器中， 右键单击此快捷方式，在弹出菜单中选“属性”， 把“快捷方式”页面的“起始位置”的内容变成空白。 启动在work文件夹中的R快捷方式，出现命令行界面。 R主要依靠命令行执行功能。
安装官方的R软件后， 可以安装RStudio。 平时使用可以使用RStudio， 其界面更方便。
用R进行数据分析， 不同的分析问题需要放在不同的文件夹中。 如果仅使用官方的R软件， 只要每个文件夹放置一个“起始位置”为空的R快捷方式图标， 从对应的快捷图标启动。 如果使用RStudio， 每个分析项目需要单独建立一个“项目”（project）， 每个项目也有一个工作文件夹。
辅助软件
R可以把一段程序写在一个以.r或.R为扩展名的文本文件中， 如“date.r”, 称为一个_源程序_文件， 然后在R命令行用
source('date.r')运行源程序。 这样的文件可以用记事本生成和编辑。
在MS Windows操作系统中建议使用notepad++软件， 这是MS Windows下记事本程序的增强型软件。 安装后，在MS Windows资源管理器中右键弹出菜单会有“edit with notepadpp”选项。 notepad++可以方便地在不同的中文编码之间转换。
R扩展软件包的安装
R扩展软件包提供了特殊功能。 以安装sos包为例。sos包用来搜索某些函数的帮助文档。 在R图形界面选菜单“程序包-安装程序包”， 在弹出的“CRAN mirror”选择窗口中选择一个中国的镜像如“China (Beijing 2)”， 然后在弹出的“Packages”选择窗口中选择要安装的扩展软件包名称， 即可完成下载和安装。
还可以用如下程序制定镜像网站(例子中是位于清华大学的镜像网站)并安装指定的扩展包：
options(repos=c(CRAN='http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/'))
print(.libPaths())
## [1] "D:/R/R-3.3.1/library"
install.packages('sos', lib=.libPaths()[1]).libPaths()的结果如果仅有R软件主目录下的library文件夹， 则install.packages()函数用lib参数指定安装在该位置即可。 如果.libPaths()的结果有多个位置，用户可以选择是安装在R主文件夹还是自己的私有文件夹中， 有时因为权限的关系可能无法安装在R的主文件夹。
在RStudio中用“Tools”菜单的“Install Packages”安装软件包。
练习1
- 下载R安装程序，安装R，建立work文件夹并在其中建立R的快捷方式。 Windows用户还需要下载RTools软件并安装。
- 下载RStudio软件并安装。
- 下载安装notepad++软件。
- 在R图形界面中下载安装sos扩展软件包。
