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  以前人的烦恼是没有书可读,现在人的烦恼是书太多了。关于R语言的书已经出版很多了,博主大约读过其中的四十多本,但是书在精,而不在多,学在透, 而不在速。把有限的时间放到无限的书海中,这不是阅读的真意。本着造福学习者的角度,博主精选出十二本R书。什么是好书的标准?我以为是:有案例,有代 码,有习题,有讲解,逻辑清楚,排版精良,体系完备,互有补充,内容千锤百炼,值得反复揣摩。书单均为英文版,都可以从网上找到。当然这份书单的选择是有 主观偏见的。

附:快速入门:《153分钟学会R》
一、初学入门:
《R in Action》
《The Art of_R Programming》
入门者可首选两本,前者从统计角度入手,分高中低三部分由浅入深的讲解了如何用R来实现统计分析,另外此书已经有中文版面世。后者从程序编写的角度入手,对R的本身特点进行了清晰的介绍。中文版应该快有了。

二、统计进阶:
《A Handbook of Statistical Analyses_Using_R》
《Modern Applied Statistics With S》
这两本书基本上涵盖了统计的一些高阶内容,例如多元分析、多层回归模型、荟萃分析、生存分析等内容。案例丰富,公式不多,值得反复学习参考。

三、科学计算:
《Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R》
除了统计分析外,此书独特之处在于使用R来做数值分析,如求根,最优化,数值积分。还包括了一些常见的模拟技术。书后的习题和最后的案例非常有用。该书的中文版据说还在翻译。

四、数据挖掘:
《Data Mining with R_ Learning with Case Studies》
《Machine Learning for Hackers》
两本侧重于数据挖掘的R书,全是以案例为线索,示范的代码量很大。跟一遍下来会有很大的收获。

五、数据绘图:
《ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis》
ggplot2还有什么好说的呢,R中最优秀的绘图包,但由于近期该包升级很快,这书显得有些过时。好在中文版进行了大幅更新,即将面世。

六、参考手册:
《R Cookbook》
《R in a Nutshell》
有时候我们需要类似词典的案头参考手册,以方便随时查阅。又或者可以通读一遍以查漏补缺。上面两本书虽然有些厚度,但仍然推荐之。后者的中文版也在翻译状态。

七、高级编程:
《R Programming for Bioinformatics》
《software for data analysis programming with R》
如果你是初学者,不要去看上面两本书。如果你想进阶为专家级R用户,那你需要精读它们。前者讲解了R少为人知的一面,例如字符处理、正则表达和XML,还有报错处理以及与其它语言的交互。后者更是编写生产级代码的圣经指南

 
 
 

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