下面内容摘录自《用R探索医药数据科学》专栏文章的部分内容（原文5206字）。
2章1节：R和RStudio的下载和安装（Windows 和 Mac）_rstudio macos下载不需安装直接用?-CSDN博客
R语言是一种专门为统计计算和图形显示设计的编程语言环境，由贝尔实验室的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks共同开发的S语言的一种实现。它提供了一系列强大的统计和图形显示工具，已成为数据分析和科研领域的重要工具之一。作为面向对象的编程语言，R是一套开源的数据分析解决方案，由一个庞大且活跃的全球性研究型社区维护。本文将深入探讨R语言在医学数据分析中的优势与应用，并介绍R语言和RStudio的下载和安装。
R语言的一个重要特点是其开放源码的性质。这意味着任何人都可以免费下载、使用和修改R语言。这种开放性不仅降低了使用成本，还促进了全球研究社区的合作和创新。许多研究人员和开发者为R语言贡献了大量高质量的扩展包，使得R语言能够应对各种复杂的数据分析任务。
同时，R语言的语法简洁明了，编程只要求熟悉一些函数的参数和用法，不需要掌握程序实现的细节。此外，R语言包括条件语句、循环语句、用户自定义的递归函数以及输入输出接口，使得编程变得更加灵活和实用。对于没有编程背景的非计算机研究人员来说，R语言相对容易上手。
另外，R语言的安装文件体积轻便，系统负担小。R语言的大部分功能都存在于扩展包中，这些扩展包涵盖了各行各业中数据分析的前沿方法。用户可以根据需要安装和使用不同的扩展包，为数据分析提供了一个庞大、连贯和集成的工具集合。这种模块化的设计使得R语言具有很高的灵活性和可扩展性。
R语言可以在多种操作系统平台上使用，包括Windows、macOS、各种版本的Linux和UNIX等。个别用户甚至可以在浏览器和手机操作系统上运行R语言。这种跨平台的兼容性使得R语言能够在不同的计算环境中无缝使用，满足了不同用户的需求。
1、建议在官网点击下载 R
上图，打开您的浏览器，访问R项目的官方网站：https://www.r-project.org/。该网站是R的官方资源中心，提供了R软件、文档、扩展包以及社区资源。在R项目官方网站的首页，您会看到一个导航栏。点击“CRAN”链接，这将带您到CRAN（Comprehensive R Archive Network）页面，这是R的官方软件分发网络。
2、选择需要下载的镜像（国内选择 China 的镜像更快）
上图，访问CRAN镜像站点列表。
R语言是一个开源的数据分析和统计编程语言，其安装包和更新可能会相当大。如果所有用户都从R官方网站的同一个服务器下载，可能会导致服务器过载，影响用户的下载速度。通过设置多个镜像服务器，可以将下载负载分散到不同的地区和服务器上，减轻官方服务器的负担。另外， 用户从离他们所在地区较近的镜像服务器下载，往往能够获得更快的下载速度。这可以大大提高用户的体验，尤其是在一些网络条件不佳的地区。
在镜像站点列表页面上，找到中国（China）区域的镜像站点。以下是一些常用的中国镜像站点：
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北京大学 (Peking University)
- URL: https://mirrors.pku.edu.cn/cran/
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清华大学 (Tsinghua University)
- URL: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/
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中国科技大学 (University of Science and Technology of China)
- URL: https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/
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中科院软件研究所 (Institute of Software, Chinese Academy of Sciences)
- URL: http://mirrors.iscas.ac.cn/cran/
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《用 R 探索医药数据科学》专栏每周至少定期推出三篇文章，每篇文章篇幅长达 5000 字以上。目前，该专栏已更新超过 100 篇文章，并且我们会持续更新。其内容广泛，涵盖临床试验统计、临床预测模型、学术科研绘图、公共数据库挖掘、机器学习等热点领域。此外，对于已发表的知识点，我们会依据新的技术或理解及时进行更新，这是纸质版图书难以企及的优势。温馨提示各位，随着章节的逐步完成，折扣力度会逐渐降低。所以，当下正是订阅此专栏的最佳时机！
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第一章：认识数据科学和R
1章1节：数据科学的发展历程，何 R 备受青睐及我们专栏的独特之处（更新20240822）-CSDN博客
1章2节：关于人工智能、机器学习、统计学连和机器学习、R 与 ChatGPT 的探究 (更新20240814)-CSDN博客
1章3节：R 语言的产生与发展轨迹（更新2024/08/14）-CSDN博客
1章4节：数据可视化， R 语言的静态绘图和 Shiny 的交互可视化演示（更新20240814）-CSDN博客
第二章：R的安装和数据读取
2章1节：R和RStudio的下载和安装（Windows 和 Mac）_rst语言选择哪个镜像-CSDN博客
2章2节：RStudio 四大区应用全解，兼谈 R 的代码规范与相关文件展示_rstudio的console和terminal-CSDN博客
2章3节：RStudio的高效使用技巧，自定义RStudio环境（更新20240823）_rstudio如何使用-CSDN博客
2章4节：用RStudio做项目管理，静态图和动态图的演示，感受ggplot2的魅力-CSDN博客
2章5节：认识和安装R的扩展包，什么是模糊搜索安装，工作目录和空间的区别与设置（更新20240807 ）-CSDN博客
2章6节：R的数据集读取和利用，如何高效地直接复制黏贴数据到R（更新20240807 ）_r语言 复制数据集-CSDN博客
2章7节：读写RDS，CSV，TXT，Excel，SPSS、SAS、Stata、Minitab等的数据文件（更新20240807）_r语言读取rds文件-CSDN博客
2章8节：一文学会 R Markdown 的文档核心操作，切记文末有R资源的分享_r markdown文件(.rmd)-CSDN博客
2章9节：认识R与数据库连接和网络爬虫，学会在R中使用SQL语言_sql和r语言-CSDN博客
2章10节：用 R 直接下载并分析 NHANES 数据库的数据，文末示例自创便捷下载函数（更新20240807）_nhanes数据分析-CSDN博客
第三章：认识数据
3章1节：数据的基本概念以及 R 中的数据结构、向量与矩阵的创建及运算-CSDN博客
3章2节：继续讲R的数据结构，数组、数据框和列表-CSDN博客
3章3节：R的赋值操作与算术运算_r里面的赋值-CSDN博客
3章4节：R的逻辑运算和矩阵运算-CSDN博客
3章5节：R 语言的循环与遍历函数全解析-CSDN博客
第四章：数据的预处理
4章1节：全面了解 R 中的数据预处理，通过 R 基本函数实施数据查阅_r数据预处理-CSDN博客
4章2节：从排序到分组和筛选，通过 R 的 dplyr 扩展包来操作-CSDN博客
4章3节：处理医学类原始数据的重要技巧，R语言中的宽长数据转换，tidyr包的使用指南-CSDN博客
4章4节：临床数据科学中如何用R来进行缺失值的处理_临床生存分析缺失值r语言-CSDN博客
4章5节：数据科学中的缺失值的处理，删除和填补的选择，K最近邻填补法-CSDN博客
4章6节：R的多重填补法中随机回归填补法的应用，MICE包的实际应用和统计与可视化评估-CSDN博客
4章7节：用R做数据重塑，数据去重和数据的匹配-CSDN博客
4章8节：用R做数据重塑，行列命名和数据类型转换-CSDN博客
4章9节：用R做数据重塑，增加变量和赋值修改，和mutate()函数的复杂用法_r语言如何在数据集中添加变量-CSDN博客
4章10节：用R做数据重塑，变体函数应用详解和可视化的数据预处理介绍-CSDN博客
4章11节：用R做数据重塑，数据的特征缩放和特征可视化-CSDN博客
4章12节：R语言中字符串的处理，正则表达式的基础要点和特殊字符-CSDN博客
4章13节：R语言中Stringr扩展包进行字符串的查阅、大小转换和排序-CSDN博客
4章14节：R语言中字符串的处理，提取替换，分割连接和填充插值_r语言替换字符串-CSDN博客
4章15节：字符串处理，提取匹配的相关操作扩展，和Stringr包不同函数的重点介绍和举例-CSDN博客
4章16节：R 语言中日期时间数据的关键处理要点_r语言 时刻数据-CSDN博客
第五章：定量数据的统计描述
5章1节：用R语言进行定量数据的统计描述，文末有众数的自定义函数-CSDN博客
5章2节：离散趋势的描述，文末1个简单函数同时搞定20个结果-CSDN博客
5章3节：在R语言中，从实际应用的角度认识假设检验-CSDN博客
5章4节：从R语言的角度认识正态分布与正态性检验-CSDN博客
5章5节：认识方差和方差齐性检验（三种方法全覆盖）-CSDN博客
5章6节：R语言中的t检验，独立样本的t检验-CSDN博客
5章7节：单样本t检验和配对t检验-CSDN博客
5章8节：方差分析（ANOVA）及其应用-CSDN博客
5章9节：组间差异的非参数检验，Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验-CSDN博客
第六章：定性数据的统计描述
6章1节：定性数据的统计描述之列联表，文末有优势比计算介绍-CSDN博客
6章2节：认识birthwt数据集，EpiDisplay和Gmodels扩展包的应用-CSDN博客
6章3节：独立性检验，卡方检验，费希尔精确概率检验和Cochran-Mantel-Haenszel检验-CSDN博客
6章4节：相关关系和连续型变量的Pearson相关分析-CSDN博客
6章5节：分类型变量的Spearman相关分析，偏相关分析和相关图分析-CSDN博客
6章6节：相关图的GGally扩展包，和制表的Tableone扩展包-CSDN博客
第七章：R的传统绘图
7章1节：认识R的传统绘图系统，深度解析plot()函数和par()函数的使用-CSDN博客
7章2节：R基础绘图之散点图、直方图和概率密度图-CSDN博客
7章3节：R基础绘图之条形图和堆积条形图-CSDN博客
7章4节：饼图，箱线图和克利夫兰点图-CSDN博客
7章5节：散点矩阵图，与小提琴图、Cleveland 点图、马赛克图和等高图-CSDN博客
7章6节：用R进行图形的保存与导出，详细的高级图形输出，一文囊括大多数保存的各种问题，和如何批量保存不同情况的图形-CSDN博客
第八章：R的进阶绘图
8章1节：认识 ggplot2 扩展包，深度解析 qplot() 函数的使用-CSDN博客
8章2节：深度讲解 ggplot2 的绘图步骤，理解其核心逻辑， 和 ggplot()函数-CSDN博客
8章3节：用R来绘制医学地理图，文末有具体完整代码-CSDN博客
8章4节：维恩图的认识与应用，和使用UpSet图-CSDN博客
8章5节：用R绘制平行坐标图-CSDN博客
8章6节：雷达图及RadViz图-CSDN博客
8章7节：词云图，矩形树状图和三维散点图-CSDN博客
8章8节：绘制自定义的高质量动态图和交互式动态图-CSDN博客
第九章：临床试验的统计
9章1节：初步认识临床试验（约7500字）-CSDN博客
9章2节：样本量估计的初步介绍-CSDN博客
9章3节：用R进行样本量估计的统计学参数-CSDN博客
9章4节：两组例数相同的均数比较的样本量估计和绘制功效曲线-CSDN博客
9章5节：两组的例数不等的均数比较的样本量估计和可视化-CSDN博客
9章6节：自身配对设计的均数比较临床试验的样本量估计和可视化-CSDN博客
9章7节：与总体均数比较的样本量估计和可视化-CSDN博客
9章8节： 两、三组试验组率比较的样本量估算和可视化-CSDN博客
9章9节：试验的随机分组认识，用R做简单随机化-CSDN博客
9章10节：用R实现分层随机化-CSDN博客
9章11节：用R实现区组随机化和置换区组随机化-CSDN博客
9章12节：动态随机化方法介绍，和用R绘制随机化卡片-CSDN博客
第十章：Meta分析攻略
10章1节：认识循证医学中的Meta分析，并予代码演示分析绘图-CSDN博客
10章2节：Meta分析的7大步骤的扼要解读-CSDN博客
10章3节：二分类变量的Meta分析模型，分析公式构建和结果解读-CSDN博客
10章4节：二分类变量的Meta分析模型，绘制漏斗图和应用剪补法，最后绘制和解读轮廓增强漏斗图-CSDN博客
10章5节：二分类变量的Meta分析模型，敏感性分析和亚组分析，绘制森林图-CSDN博客
10章6节：连续型变量的Meta分析和可视化分析全解-CSDN博客
10章7节：用R进行单个率Meta分析-CSDN博客
10章8节：用R进行网状Meta分析细解-CSDN博客
第十一章：主成分分析
11章1节：深度讲解用R进行主成分分析（上）-CSDN博客
11章2节：深度讲解用R进行主成分分析（中）-CSDN博客
11章3节：深度讲解用R进行主成分分析（下）-CSDN博客
11章4节：学会用R进行因子分析（上）-CSDN博客
11章5节：学会用R进行因子分析（中）-CSDN博客
11章6节：学会用R进行因子分析（下）-CSDN博客
第十二章：常见类型回归分析
12章1节：认识回归分析的历史背景及应用-CSDN博客
12章2节：构建一元和多元的线性回归模型-CSDN博客
12章3节：回归模型中哑变量的应用和设置-CSDN博客
12章4节：深度解读构建回归模型表达式的九个关键符号-CSDN博客
12章5节：深度剖析回归模型结果的相关函数-CSDN博客
12章6节：深度解读线性回归模型的绘图判断-CSDN博客
12章7节：构建因变量为分类变量的二分类Logistic回归模型-CSDN博客
12章8节：详解不同逻辑回归模型的比较，和如何进行变量优化-CSDN博客