1 Introduction

1.1 Why do we need to learn R

SPSS、Jamovi 不香么？为什么还要花时间去学一门新的编程语言？

理由：R 在业界和学界都有广泛的运用，对于未来打算从事任何与数据的分析和处理有关的岗位，学习和掌握 R 都是一个不错的选择，可以成为你的武器库中的一把趁手的兵器。

学术用途示例：

业界示例，数据分析师岗位：

字节跳动

腾讯

学界示例，科研助理招聘、研究员：

科研助理

保研\直博

研究员（亚马逊 research scientist）

实习生

1.2 What & How & Grading

1.2.1 What to learn

教学内容分为两大块，基础和进阶。基础部分介绍 R 语言的基本要素和语法结构，进阶部分学习如何运用基础部分学到的知识完成不同领域中复杂但通用的任务类型。详细课程内容见目录。

1.2.2 How to learn

1.2.2.1 Learning programming is just like leaning a new language

例如以下语句：

exam_1st <- read.table(file = "exam_1st.txt")  # 读取第 1 次考试的数据
exam_2nd <- read.table(file = "exam_2nd.txt")  # 读取第 2 次考试的数据
rank_1st <- order(exam_1st$scores, decreasing = TRUE)  # 第 1 次考试的成绩降序排列
rank_2nd <- order(exam_2nd$scores, decreasing = TRUE)  # 第 2 次考试的成绩降序排列
rank_change <- rank_2nd - rank_1st  # 计算排名变化
stu_improved <- exam_1st$ID[rank_change > 0]  # 找出排名变化为正的同学
stu_retrogressed <- exam_1st$ID[rank_change < 0]  # 找出排名变化为负的同学
stu_improvement_largest_three <- exam_1st$ID[order(
  rank_change,
  decreasing = TRUE
)][1:3]  # 找出排名变化最大的三位同学

看起来很复杂对不对，但其实就是一个很简单的目标任务：现有一个班前后两次考试的数据，现在需要依次找出进步的同学、退步的同学和进步最大的三位同学。这件任务如果不借助 R ，而是通过手动的方式来完成，相信每一位同学都会做，因为任务可以很清晰地分解以下几个步骤：

拿到两次考试的数据，里面应该包括学生的身份识别信息（学号、姓名等）和成绩；
分别将两次考试中学生的成绩由高到低排序；
将第二次考试中每一位同学的排名减去 Ta 在第一次考试中的排名，获得排名变化；
将排名变化是正数和负数的同学分别找出来，分别代表进步和退步的同学；
将排名变化最大的前三位找出来。

而只要懂得 R 的基本语法，就能够很轻松地写出上面这些代码。

学习英语相信大家都有经验，学习 R 的过程本质上就是 记忆知识点 + 阅读理解 + 任务分解 + 翻译，和学英语其实是十分类似的。每一句 R 代码就好比一个基本结构只有谓语和宾语的句子，句子的意思都是“操作了object（s），给操作产生的结果object起了个名字叫做xxx”。 - 记忆知识点（输入）：体现在要能够记住诸如操作（<-、-、$、[]）、函数（read.table() order()）等基本知识点； - 阅读理解（输入）：体现在要能在储备了一定基本知识点的基础上，能够开始学习一些相对更复杂的代码，读懂每一句代码代表的意思，究竟是操作了什么object，有什么样的结果，为自己写代码打下基础； - 任务分解：体现在要能在前两点的基础上，面临一个新的目标任务（如上面的例子），要能够把任务分解为清晰的步骤； - 翻译（输出）：把分解好的每一步骤翻译成 R 代码。

1.2.2.2 The fundamental learning path

理解 R 代码的基本结构x <- value，以及该基本结构的结果，对象（object）；
掌握name和value的基本知识，特别是value的元素类型和结构类型；
掌握与object互动的方法（取子集，操作，使用函数，控制流等等）;
将需要完成的目标任务分解成清晰的步骤，然后用前 3 点中学到的知识将这些步骤翻译成 R 代码即可。

最后，实现给 R 提供一些信息（输入object），使用 R 处理这些信息（与输入的object交互），然后给出想要的结果（输出处理完毕的object），完成目标任务。

1.2.3 Grading

课堂表现：20%
课程作业：30%
期末考核：50%

总成绩 = 课堂表现 + 课程作业 + 考试

课程作业都发布在头歌（Educoder.com）上，请自行注册账号并加入指定班级。

1.3 Introduction of R

R is a language and environment for statistical computing and graphics. It is a GNU project which is similar to the S language and environment which was developed at Bell Laboratories (formerly AT&T, now Lucent Technologies) by John Chambers and colleagues. The current R is the result of a collaborative effort with contributions from all over the world. R was initially written by Robert Gentleman and Ross Ihaka—also known as “R & R” of the Statistics Department of the University of Auckland. Since mid-1997 there has been a core group, the R Core Team, with write access to the R source.

R provides a wide variety of statistical (linear and nonlinear modelling, classical statistical tests, time-series analysis, classification, clustering, …) and graphical techniques, and is highly extensible.

节选自：

R 语言官网: About R
R 语言官网: Contributors

更多有关 R 的前世今生参见：R : Past and Future History

R includes

a suite of operators for calculations on arrays, in particular matrices,
a large, coherent, integrated collection of intermediate tools for data analysis (regression, factor analysis, etc.),
graphical facilities for data analysis and display either on-screen or on hardcopy, and
a well-developed, simple and effective programming language which includes conditionals, loops, user-defined recursive functions and input and output facilities.

R, like S, is designed around a true computer language, and it allows users to add additional functionality by defining new functions. For computationally-intensive tasks, C, C++ (Rcpp) and Fortran code can be linked and called at run time (for advanced user).

Many users think of R as a statistics system. We prefer to think of it as an environment within which statistical techniques are implemented. R can be extended (easily) via packages. There are about eight packages supplied with the R distribution and many more (18095) are available through the CRAN family of Internet sites covering a very wide range of modern statistics.

节选自 R 语言官网: About R

1.4 Installation

1.4.1 R

下载 R，打开 CRAN 官网 CRAN
切换至中国境内的镜像（mirrors），如清华大学

双击打开下载的安装包

注意事项：

安装目录中不要有中文：在R中使用中文可能存在的问题。
不要安装在 C 盘：

1.4.2 Rtools (optional)

当碰到诸如创建 R 包、下载一些尚处在开发阶段的 R 包等情况时，会要求使用者的电脑安装了 Rtools。

下载和系统位数（32 或 64）匹配的 Rtools

tips：如何确定电脑是 32 位还是 64 位？

桌面->此电脑->右键->属性

双击打开下载的安装包

1.4.3 Rstudio

为什么要用 Rstudio？集成开发环境（integrated developing environment, IDE）。Rstudio 集成了很多便利的设定和功能，能够获得更好的 R 语言编程体验。好比都是做截图这同样的一件事（R 语言编程），windows 自带的截图工具（R 自带的图形界面编辑器：RGui）就是没有 QQ 截图（Rstudio）好用。

当然还有其他的泛文本编辑器，如 Visual Studio Code, Visual Studio, Atom, Eclipse, 等等，都可以作为 R 的编辑器，但最常用的、最好上手的是还是 Rstudio。