R

以R的真实运行模型为主线，覆盖基础语法、核心抽象、工程边界和长期维护所需的迁移判断。

阅读起点

学习前先阅读：统计学 学习路线。

全书顺序

本书按知识依赖组织。主线先建立可运行的共同模型，再进入机制、工程边界和生产约束；维护与前沿内容明确标注，不改变主线的学习顺序。

第1章｜向量、数据框与索引

理解本章向量、数据框与索引的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. 安装 R 与 RStudio：理解安装 R 与 RStudio的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. 向量：创建、索引与向量化操作：理解向量：创建、索引与向量化操作的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. 数据框：行列结构与数据类型：理解数据框：行列结构与数据类型的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. 因子：分类变量与水平：理解因子：分类变量与水平的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第2章｜函数、控制流与 apply 家族

理解本章函数、控制流与 apply 家族的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. 函数：定义、参数与返回值：理解函数：定义、参数与返回值的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. 控制流：if、for 与向量化替代：理解控制流：if、for 与向量化替代的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. apply 家族：lapply、sapply、tapply：理解apply 家族：lapply、sapply、tapply的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. 环境与作用域：词法作用域与闭包：理解环境与作用域：词法作用域与闭包的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第3章｜tidyverse：管道与数据整理

理解本章tidyverse：管道与数据整理的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. 管道操作符：%>% 与原生 |>：理解管道操作符：%>% 与原生 |>的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. dplyr：filter、select、mutate、summarize：理解dplyr：filter、select、mutate、summarize的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. 分组与聚合：group_by 与 summarise：理解分组与聚合：group_by 与 summarise的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. tidyr：pivot_longer、pivot_wider 与整洁数据：理解tidyr：pivot_longer、pivot_wider 与整洁数据的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
5. 连接：left_join、inner_join 与关系数据：理解连接：left_join、inner_join 与关系数据的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第4章｜可视化：ggplot2 与图形语法

理解本章可视化：ggplot2 与图形语法的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. ggplot2 基础：aes、geom 与图层：理解ggplot2 基础：aes、geom 与图层的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. 几何对象：散点图、折线图、柱状图与箱线图：理解几何对象：散点图、折线图、柱状图与箱线图的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. 分面与多图：facet_wrap、facet_grid：理解分面与多图：facet_wrap、facet_grid的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. 主题与定制：theme、scale 与颜色：理解主题与定制：theme、scale 与颜色的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
5. 交互式可视化：plotly 与 htmlwidgets：理解交互式可视化：plotly 与 htmlwidgets的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第5章｜统计建模与假设检验

理解本章统计建模与假设检验的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. 描述性统计：mean、sd、quantile 与分布：理解描述性统计：mean、sd、quantile 与分布的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. 假设检验：t.test、wilcox.test 与 p 值：理解假设检验：t.test、wilcox.test 与 p 值的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. 线性回归：lm、summary 与模型解释：理解线性回归：lm、summary 与模型解释的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. 方差分析：aov 与多因素实验：理解方差分析：aov 与多因素实验的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
5. 模型诊断：残差、影响点与多重共线性：理解模型诊断：残差、影响点与多重共线性的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第6章｜包管理、项目与可重复研究

理解本章包管理、项目与可重复研究的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. 包管理：install.packages、library 与 renv：理解包管理：install.packages、library 与 renv的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. R 项目：.Rproj 与工作目录：理解R 项目：.Rproj 与工作目录的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. R Markdown：代码与文档融合：理解R Markdown：代码与文档融合的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. 可重复研究：版本控制与依赖锁定：理解可重复研究：版本控制与依赖锁定的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第7章｜机器学习、Shiny 与生态（第1段）

理解本章机器学习、Shiny 与生态的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. 机器学习：caret、tidymodels 与交叉验证：理解机器学习：caret、tidymodels 与交叉验证的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. 分类与回归：随机森林、xgboost 与调参：理解分类与回归：随机森林、xgboost 与调参的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. Shiny：响应式 Web 应用：理解Shiny：响应式 Web 应用的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. 生物信息：Bioconductor、DESeq2 与基因分析：理解生物信息：Bioconductor、DESeq2 与基因分析的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
5. 时间序列：ts、forecast 与 ARIMA：理解时间序列：ts、forecast 与 ARIMA的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
6. 向量化操作：理解向量化操作的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第8章｜机器学习、Shiny 与生态（第2段）

理解本章机器学习、Shiny 与生态的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. apply 家族：理解apply 家族的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. 索引与子集：理解索引与子集的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. 因子水平：理解因子水平的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. 环境作用域：理解环境作用域的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
5. 管道操作符：理解管道操作符的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
6. dplyr 动词：理解dplyr 动词的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第9章｜机器学习、Shiny 与生态（第3段）

理解本章机器学习、Shiny 与生态的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. 整洁数据原则：理解整洁数据原则的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. ggplot2 图层：理解ggplot2 图层的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. 几何对象选择：理解几何对象选择的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. 分面：理解分面的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
5. 主题系统：理解主题系统的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
6. 交互式可视化：理解交互式可视化的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第10章｜机器学习、Shiny 与生态（第4段）

理解本章机器学习、Shiny 与生态的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. 线性回归：理解线性回归的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. 方差分析：理解方差分析的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. 模型诊断：理解模型诊断的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. 机器学习交叉验证：理解机器学习交叉验证的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
5. 代码块选项：理解代码块选项的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
6. renv 依赖锁定：理解renv 依赖锁定的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第11章｜机器学习、Shiny 与生态（第5段）

理解本章机器学习、Shiny 与生态的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. 版本控制：理解版本控制的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. Shiny 响应式：理解Shiny 响应式的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. R 项目：理解R 项目的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
4. Bioconductor 基因分析：理解Bioconductor 基因分析的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
5. 时间序列预测：理解时间序列预测的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
6. NSE 与 tidyeval：理解NSE 与 tidyeval的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

第12章｜机器学习、Shiny 与生态（第6段）

理解本章机器学习、Shiny 与生态的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

1. tidymodels 声明式建模：理解tidymodels 声明式建模的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
2. Shiny 与交互式报告：理解Shiny 与交互式报告的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。
3. ggplot2 扩展包：理解ggplot2 扩展包的核心模型、常见操作和适用边界，并能据此判断下一步该查什么或如何验证。

阅读边界

本页是学习路线和专题入口，不替代专题笔记中的机制解释、可运行示例和练习。笔记尚未完成的专题会先显示为占位页；已有经验的读者可以跳到具体章节，再按前置关系回补。

路线状态

本路线的目录已完成本轮架构审查；专题笔记的内容质量和来源审查另行进行。