有哪些学习 R 的好书、网络资源和项目？ [关闭]

Posted 2023-02-14

【中文标题】有哪些学习 R 的好书、网络资源和项目？ [关闭]

【英文标题】：What are some good books, web resources, and projects for learning R? [closed]

【发布时间】：2010-09-30 00:51:57

【问题描述】：

我有一本名为《计算机科学家统计》的书以及我的工程统计教科书，所以我正在考虑使用其中的各种问题和示例来学习 R，这可能是一个好的开始。但是任何人都可以推荐包含 R 信息的书籍和网站，特别是如果它们是为具有一定统计学知识的人设计的？作为一名学习软件工程的大学生，是否有任何大中型项目或实际情况可以使用 R 来感受它？

另见

Understandable documentation about R，其中有一些指向 R 文档的链接。还有一些基本信息/教程网站。 Books for learning the R language，专注于学习R的书籍。

【参考方案1】：

哥伦比亚大学的 Andrew Gelman 撰写了这本出色的书，其中包含许多示例和可下载的数据文件，供您根据书中提出的概念进一步学习。 link text

【讨论】：

您好，链接的内容好像变了？您能否更新它，因为我想了解更多有关它的信息。谢谢。

这就是为什么只有链接的答案不好，谢谢！

【参考方案2】：

这实际上是我的书签以及我办公桌上的东西的转储。

开始：

R 上的tutorial video John Cook 的 introduction 致 R 程序员 Rreference card 互动教程：Introduction to R

高级：

R-Gallery R Wiki Quick-R 高级统计

书籍：

The R Book（涵盖基础知识、经典统计检验、基本统计建模（ANOVA、ANCOVA、GLM、非线性模型等）、高级统计建模（树模型、时间序列分析、空间统计、生存分析、模拟） )，并玩弄图形输出。 R Graphics（如何使 R 图形看起来清晰）

【参考方案3】：

我发现本教程以图形方式呈现，易于访问且快速：

http://www.statmethods.net/index.html

【参考方案4】：

这是一本来自普林斯顿大学的真正的 R 基础书籍，免费

https://sites.google.com/site/undergraduateguidetor/

【参考方案5】：

我发现 Patrick Burns 的 The R Inferno 非常有助于了解 R

来自R Inferno：

摘要：如果您正在使用 R 并且您认为自己在地狱中，这是一个 地图给你。

http://lib.stat.cmu.edu/S/Spoetry/Tutor/R_inferno.pdf

【讨论】：

实际上 R-inferno 在（有问题的链接）另一个 SO 线程中被提及：Books for learning the R language。但仍然值得一提，+1。

【参考方案6】：

irc.freenode.net 的#R 频道是提问的好地方。 rseek.org 也很方便，因为 google 否则会将 R 与其他内涵混为一谈

【参考方案7】：

我刚刚发现了Rosetta Code 网站，它同时使用多种不同的语言发布问题和解决方案。它包括 R 示例。

【参考方案8】：

我最喜欢的 R 书籍是 R Programming for Bioinformatics，作者是 Robert Gentlemen。它不会在你学习语言的同时教你统计学，而是从程序员的角度呈现语言。我认为这本书提供的背景比任何在线资源都好。这是从第一次学习 R 时并不太了解统计数据的生物学家/程序员的角度来看的。

【参考方案9】：

几年前，我在一门本科统计课程中使用 R，该课程使用 Modern Applied Statistics with S-PLUS 作为其文本（该版本现已绝版，但 this book 似乎等效）。

一般来说，R 与 S 足够兼容，因此您可以使用大量的 S 资源。

【参考方案10】：

这是 Brendan O'Connor 今天刚写的一篇博文，里面有一些学习 R 的技巧。Love it and hate it, R has come of age

另外，我赞同 Jason 对“The R Book”的推荐。它很贵，但比买其他几本书然后对它们都感到失望要便宜。

【讨论】：

R Book 比大多数教科书便宜，老实说，考虑到评论，我敢肯定大多数教科书都比 R Book 差。

【参考方案11】：

Comprehensive R Archive Network 看起来很有希望。这是两个链接之外的R book list。也许一些S-plus information 也可以推广到R。