R軟件是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、繪圖和統(tǒng)計(jì)編程的強(qiáng)大工具。現(xiàn)在成千上萬(wàn)的人用它來(lái)進(jìn)行日常的重要統(tǒng)計(jì)分析。R是一個(gè)自由、開(kāi)源的軟件系統(tǒng)，它是許多聰明、勤奮工作的人的集體工作成果。R有超過(guò)10 000個(gè)軟件包插件，是其他商業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件包的強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
但是，剛開(kāi)始使用R軟件時(shí)可能感到無(wú)從下手。對(duì)許多人來(lái)說(shuō)，即便是一些基本的任務(wù)，R的實(shí)現(xiàn)也不是很明顯。當(dāng)了解了R的使用方法后，簡(jiǎn)單的問(wèn)題自然能得心應(yīng)手地解決，但學(xué)習(xí)“如何”使用R的過(guò)程有時(shí)會(huì)讓人感到發(fā)狂。
本書介紹了如何使用R軟件的一些方法，其中每一個(gè)方法對(duì)應(yīng)解決某個(gè)特定的問(wèn)題。介紹這些方法的途徑為：首先給出待解決的問(wèn)題，然后給出解決方案的簡(jiǎn)單介紹，之后再給出對(duì)解決方案的討論，深入剖析解決方案，給出該方案的原理。我們知道這些方法實(shí)用，也知道這些方法可行，因?yàn)槲覀円苍谑褂盟鼈儭?
這些方法所涉及的范圍較為廣泛。首先，從基本的任務(wù)開(kāi)始介紹，然后介紹數(shù)據(jù)的輸入和輸出、基本統(tǒng)計(jì)、圖形以及線性回歸。與R有關(guān)的工作都或多或少地涉及本書介紹的方法。
通過(guò)學(xué)習(xí)本書，初學(xué)者能快速了解R并上手。如果你對(duì)R軟件有一定的了解，那么本書也能幫助你鞏固已學(xué)的知識(shí)，拓寬你的思維（例如，“下一次我應(yīng)該怎么使用Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)”）。
從嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，本書并不是一本關(guān)于R軟件的教程，但你將會(huì)從中學(xué)習(xí)到許多R軟件的應(yīng)用技巧。本書也不是一本關(guān)于R的參考手冊(cè)，但它確實(shí)包含了許多實(shí)用的內(nèi)容。本書更不是一個(gè)R軟件的編程指南，但書中很多方法都可以應(yīng)用到R的編程腳本中。
最后，本書不是統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的參考書。本書假設(shè)讀者對(duì)統(tǒng)計(jì)理論和方法有一定的了解，想知道的是如何在R軟件中實(shí)現(xiàn)。
方法
本書介紹的大部分方法，都是由一兩個(gè)R函數(shù)或命令來(lái)解決某一特定問(wèn)題。需要注意的是，書中不會(huì)對(duì)某一函數(shù)的全部能力進(jìn)行詳細(xì)解釋，而是僅介紹那些與需要解決的問(wèn)題有關(guān)的函數(shù)能力。R軟件中幾乎所有的函數(shù)所具備的能力都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止本書中所介紹的，其中有的函數(shù)具有更強(qiáng)大的能力。因此強(qiáng)烈建議讀者閱讀這些函數(shù)的幫助頁(yè)面，你可能會(huì)從中得到不少收獲。
每個(gè)方法都為讀者提供了解決某個(gè)問(wèn)題的一條途徑。當(dāng)然對(duì)于每個(gè)問(wèn)題有可能存在多個(gè)正確的解決方案。在這種情況下，我們一般會(huì)選擇最為簡(jiǎn)單的方法。對(duì)于書中給出的任何問(wèn)題，你自己或許可以找到其他一些解決方案。本書著重介紹解決問(wèn)題的方法，類似“菜譜”書，而不是R軟件的大全書。
尤其是，R軟件有大量的添加包，這幾千個(gè)R添加包都可以從網(wǎng)絡(luò)下載。這些包中含有許多替代算法和統(tǒng)計(jì)方法。本書側(cè)重于R基礎(chǔ)發(fā)布版所帶的核心功能，以及幾個(gè)重要的放在一起統(tǒng)稱為tidyverse的添加包。
tidyverse最簡(jiǎn)潔的定義來(lái)自Hadley Wickham—tidyverse的創(chuàng)始人和它的核心維護(hù)者之一：
“tidyverse是一組協(xié)調(diào)工作的添加包，它們共享通用數(shù)據(jù)表達(dá)式和API設(shè)計(jì)。tidyverse包旨在使其易于通過(guò)單個(gè)命令安裝和加載核心包。了解tidyverse中的所有添加包以及它們?nèi)绾谓M合在一起的最佳方式是閱讀R for Data Science（http://r4ds.had.co.nz）一書�！�
對(duì)術(shù)語(yǔ)的說(shuō)明
每個(gè)方法旨在迅速地解決問(wèn)題，而非長(zhǎng)篇大論地進(jìn)行論述。因此我們有時(shí)候會(huì)采用一些術(shù)語(yǔ)來(lái)簡(jiǎn)化相關(guān)內(nèi)容的解釋，這些術(shù)語(yǔ)有時(shí)候可能不精確，但是正確的。比如，術(shù)語(yǔ)泛型函數(shù)。我們把函數(shù)print(x)和plot(x)稱為泛型函數(shù)，原因是它們能適當(dāng)?shù)靥幚矶喾N輸入?yún)��?shù)x。計(jì)算機(jī)科學(xué)家可能會(huì)質(zhì)疑這一術(shù)語(yǔ)，因?yàn)閲?yán)格來(lái)說(shuō)這些都不是簡(jiǎn)單的“函數(shù)”，它們是多態(tài)方法并且動(dòng)態(tài)調(diào)度。但是，如果我們仔細(xì)地精確定義所有這樣的技術(shù)細(xì)節(jié)，那么關(guān)鍵的解決方案將會(huì)埋沒(méi)于這些細(xì)枝末節(jié)的技術(shù)問(wèn)題中。所以為了便于閱讀，我們就將它們稱為函數(shù)。
另一個(gè)例子是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的假設(shè)檢驗(yàn)術(shù)語(yǔ)。若使用概率論的嚴(yán)格定義，就會(huì)使讀者難以清晰理解這些檢驗(yàn)的實(shí)際應(yīng)用，所以我們以更通俗的語(yǔ)言來(lái)描述各個(gè)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。更多有關(guān)假設(shè)檢驗(yàn)方法的細(xì)節(jié)，請(qǐng)查看第9章的簡(jiǎn)介部分。
我們的目標(biāo)是用通俗易懂而非嚴(yán)格的正式語(yǔ)言，讓R軟件能被更多的讀者所理解和接受。因此希望各個(gè)領(lǐng)域的專家對(duì)于我們所給出的某些并不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男g(shù)語(yǔ)與定義予以諒解。
軟件及平臺(tái)說(shuō)明
雖然R軟件時(shí)常進(jìn)行有計(jì)劃的版本更新，但其語(yǔ)言定義和核心實(shí)現(xiàn)是穩(wěn)定的。本書所介紹的方法適用于基礎(chǔ)發(fā)布版的任何最新版本。
有些方法對(duì)于操作平臺(tái)有特殊的要求，我們會(huì)在文中對(duì)其加以標(biāo)注，這些方法大多數(shù)是一些軟件本身的問(wèn)題，如程序的安裝和配置。據(jù)我們所知，書中的所有其他方法在R的三個(gè)主要平臺(tái)（即Windows、macOS和Linux/Unix）上都能運(yùn)行。
其他資源
如果你想進(jìn)行更深入的閱讀，下面是一些進(jìn)一步閱讀的建議。
網(wǎng)絡(luò)
R項(xiàng)目網(wǎng)站（http://www.r-project.org）匯集了所有R軟件的相關(guān)資源，從中可以下載R程序代碼、R添加包、文檔、源代碼等。
除了R項(xiàng)目網(wǎng)站以外，我們建議使用一個(gè)針對(duì)R軟件的搜索引擎，比如Sasha Goodman開(kāi)發(fā)的RSeek搜索引擎（http://rseek.org），也可以使用谷歌這樣的通用搜索引擎，但在搜索“R”關(guān)鍵詞時(shí)可能會(huì)得到許多無(wú)關(guān)的搜索結(jié)果。更多有關(guān)網(wǎng)絡(luò)搜索的細(xì)節(jié)參見(jiàn)1.11節(jié)。
瀏覽博客也是一種學(xué)習(xí)R軟件和