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专题介绍：R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R的学术性开发比较早，适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

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1 R入门

R入门会告诉你R语言是什么，为什么要学习和使用R语言，R软件工作环境的构建，R包的管理，R数据类型，R数据结构，R数据管理和R基础图形设计和实现。读完这一部分，可以让你入门R语言。

2 基本方法

第二部分介绍R语言基本方法，用于基本图形的设计和实现，基本的统计分析，例如：描述性统计分析，频数表和列联表，相关，t检验，组间差异的非参数检验，组间差异的可视化等。

3 中级方法

第三部分介绍一些统计分析方法，例如：回归分析，方差分析，功效分析，以及一些典型的可视化图形（散点图、折线图、相关图等）和抽样技术（重抽样和自助法）。

4 高级方法

第四部分介绍了一些典型的机器学习方法，包括广义线性模型，聚类分析算法，分类算法，降维算法，时间序列分析，以及处理数据缺失值的思路和方法。

5 技能拓展

最后一部分介绍了基于ggplot2包和lattice包的高级绘图，以及R包的设计和创建方法，动态报告生成的方法。

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