R是一种广泛应用于统计学计算的编程语言，在科学计算领域颇受欢迎。它是由Ross Ihaka和Robert Gentleman开发的，作为S编程语言的开源实现。R语言及其相应的软件，提供了丰富的功能以满足各种应用和研究领域的需求，几乎可以实现任何统计计算任务。
R的运行方式与Minitab或SPSS等统计软件不同，它没有图形用户界面（GUI），这意味着操作完全基于文本命令输入，而非点击按钮或下拉菜单。这种命令行交互方式虽然初看可能有些让人望而却步，但它的灵活性远超GUI，用户可以根据需要编写和执行自定义脚本，无需依赖预设的功能。
选择R作为统计分析工具的三大原因包括：易用性、功能丰富和社区支持。R拥有庞大的在线支持社区和广泛使用的软件包，能够支持几乎所有应用和研究领域的统计需求。相比其他统计软件，R提供了更多的自定义可能性，更适合追求个性化分析或深入探索数据的用户。
要开始使用R，首先需要下载R软件和图形界面工具RStudio。R可以从CRAN（The Comprehensive R Archive Network）获取，而RStudio则需从其官方网站下载。使用RStudio作为R的图形化前端，能够提供一个集成环境，方便访问脚本、数据、帮助资源以及预览图表。
在RStudio中，用户可以创建R脚本文件，通过控制台运行代码，或在脚本编辑器中编写、运行和保存代码。脚本文件不仅允许用户组织代码，还能记录分析过程，方便未来回顾和修改。在编写脚本时，使用注释（以井号#开头的文本）来描述代码的功能，有助于代码的可读性和维护。
R中的控制台（console）是执行命令、查看输出和交互操作的主要界面。用户可以在这里直接输入命令并立即获得结果。通过在控制台中执行简单的数学运算、字符串操作或变量定义，用户可以逐步熟悉R的语法和功能。
理解R中的变量类型对熟练使用R至关重要。变量在R中有多种类型，包括整数、字符串、实数、逻辑变量等。实数类型用于表示连续数值，逻辑变量用于存储真或假的信息。通过使用逻辑运算符（如大于、小于、等于等），用户可以进行条件判断和数据筛选。
在学习R的过程中，编写脚本是一个关键步骤。用户可以从创建项目文件夹开始，组织数据、脚本和输出。使用特定的包（如dplyr）进行数据处理，通过安装和加载包来引入额外的功能。脚本的结构清晰、逻辑性强，有助于提高代码的可读性和维护性。
数据导入是分析过程中的重要环节。R能够直接读取CSV文件，用户需要确保数据文件格式正确（使用逗号分隔值）。在导入数据后，通过检查数据结构和内容，确保数据的完整性和准确性。R提供多种函数（如str()）来预览数据，确保数据能够按预期使用。
在实际应用中，分析爱丁堡不同分类群的物种丰富度是一个典型的例子。通过R脚本，用户可以轻松地导入数据、计算物种丰富度并可视化结果。通过使用dplyr包中的filter()函数，用户可以针对特定分类群进行分析。使用unique()和length()函数结合计算不同分类群中的物种数量，然后通过绘图函数（如barplot()）将结果可视化。
创建数据框用于存储多变量数据，使用户能够有效地处理不同类型的数据，如数值、字符或逻辑值。数据框的二维结构使其成为管理和分析复杂数据集的理想工具。通过将数据组织为数据框，用户可以进行更高级的数据操作，如排序、分组和聚合。
最后，理解几个重要术语对于深入掌握R语言至关重要。这些术语涵盖了数据结构、操作符、函数等，为用户提供了一个基础框架，以便在R环境中进行高效编程和数据分析。
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