我总是徘徊其他人对R帮助的看法。经过几年的使用后，我终于决定尝试做一些事情，因为咬牙的感觉并没有因多年的使用而消失。 :)此外，我认为这是R不会对其他统计软件进行评估的少数事情之一。所以，到了这一点：
我感觉（通过学习编程语言的一些经验，当我不是主要的程序员而是经济学家/统计学家）时，帮助的结构确实有帮助，我想让它顺其自然
我曾经使用过的最好的文档可能是Mathematica之一，在这里查看例子 - 好吧，因为我是新的它阻止我发布两个以上的链接，所以寻找参考wolfram for Fit命令（它是某种方式与下面的内容有关。）
所以我所做的是我为适合线性模型（http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/lm.html）提供了R帮助文件，并为我提供了一些更易读的形状。 所以我构建了一些其他版本（实际上是两个）看http://pinda.sifruje.cz/。 “原始”只是相同的文字，只有一些基本的东西解决了（在我的27英寸显示器上，如果我使浏览器全屏显示原始帮助几乎是不可读的，因为它从一端延伸到另一端。接下来我们已经有一些非常好的字体，所以为什么不使用它们，这里是Linux Biolinum，我做了一些对我的审美变化......）。 “习惯”更深入，试图实现我的一些想法。这些按钮非常快速，仅作为示例。此外，我并不认为代码是好的，我只花了一两个小时就看到了一些已经存在于网络中的部分。把它作为一些示范。
我希望您收到的是您对此主题的看法。我做的事情甚至算法很容易（一些解析器可能解析现有的帮助文件）。这里唯一的附加值是让重要的东西更加明显。我还添加了“假人”的例子。
所以请告诉我你的想法。我有点忙，如果我做任何事情，我想事先仔细考虑一下。如果有人有兴趣帮助，或者如果他正在运行类似的项目，请告诉我。
谢谢， 托马斯。
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R帮助系统没有＆＃34;踢屁股＆＃34;与其他统计软件包相比？
我们还在讨论哪些其他套餐？塔塔？ SAS！？什么是好的＆＃34;帮助系统非常主观。有些人会要求冗长，有些人会说简约。
事实上，很多R帮助条目看起来都很神秘。取自＆＃34;描述＆＃34; seq（）函数（一个相对简单的函数）：
＆＃34;生成常规序列。 'seq'是标准通用的a 默认方法。 'seq.int'是一个可以快得多的原语 但有一些限制。 'seq_along'和'seq_len'非常好 两种常见案例的快速原语。＆＃34;
第一句话描述了你需要知道的一切。其余部分非常神秘，直到您开始学习语言定义。此外，仅仅使用大多数功能，您无需了解此类信息。在开发新方法和类时，它变得相关。帮助条目不应完整阅读。这取决于你的目的。
"R Language Definition"手册是对这个术语的一个很好的介绍。
我不怀疑可以在官方文件中提供一些额外的例子。对于计量经济学家来说，统计学家的洞察力可能并非如此，反之亦然。