我正在使用R语言，R网站上的手册非常有用。但是，我想看一些R的例子和实现，它可以帮助我更快地发展我的知识。有什么建议吗？
答案 0 :(得分：9)
答案 1 :(得分：8)
我会提到一些我认为是优秀资源但我没有在SO上提到的。它们都是免费的，可以在网上免费获得（提供链接）。
<强> Data Analysis Examples 您可以按主要类别（例如，“计数模型”，“多变量分析”，“功效分析”）浏览加州大学洛杉矶分校统计部门的个别示例集合，然后在任何这些规则下下载完整R代码的示例（例如，“计数模型”下的是“泊松回归”，“负二项回归”等。
Verzani: SimpleR: Using R for Introductory Statistics 超过100页，非常出色。它很容易遵循，但非常密集。它已经有几年了，我在这篇文章中只发现了一个不赞成使用的函数。这是一个全新的R用户的资源;它也恰好是一次出色的统计复习。本文可能包含20多个针对基本统计的例子（包括R代码和解释）（例如，假设检验，线性回归，简单模拟和描述性统计）。
Statistics with R （Vincent Zoonekynd）您可以在线阅读或以PDF格式打印。印刷它超过1000页。作者显然通过阅读他讨论的各种函数的源代码获得了大量信息 - 这里有很多信息，我没有在任何其他来源中找到。此资源包含有关图形，基本统计，回归，时间序列的大部分内容 - 所有内容均为小例（R代码+说明）。最后三个部分包含最具代表性的代码 - 非常全面的财务应用部分（似乎是作者的专业领域），遗传学和图像分析。
答案 2 :(得分：4)
所有the packages on CRAN都是开源的，因此您可以从那里下载所有源代码。我建议从那里开始，查看您经常使用的软件包，看看它们是如何实现的。
除此之外，Rosetta Code有很多R例子。您可能需要关注R-Bloggers。
答案 3 :(得分：2)
教程之类的书通常以PDF的形式传播。其中许多都可以在R-project主页上找到：
http://cran.r-project.org/other-docs.html#english
（此链接包括其他人提到的许多文本）
这些通常出现在博客中。我所知道的最大的R博客名单就在这里：
这里列出了许多博客文章（其中许多是教程）：
http://www.r-bloggers.com/archive/
（尽管每篇博客内部通常都有更多教程）。