r语言是基于s语言的一种开源实现。s语言是贝尔实验室最早开发的一种用于统计的工具，后来成为商业的s-plus软件，是一种与sas和spss齐名的统计软件。
r语言的一个重要的优势就是r的生态，有大量的高质量的第三方的统计和算法相关的包。
首先我们学习如何在r中获取函数帮助和函数的例子。
help(函数名)
例：比如我们想知道标准差函数sd的用法：
输出就是标准差函数的用法信息：
r对于很多函数都有非常详尽的例子，对于图形类的函数，还图文并茂。
格式：example(函数名)
例：
大家可以试试图形的函数，如：
写好的r文件，可以通过source("filename.r")的形式装载进来。
可以通过save函数将r的内存数据保存到一个rdata文件中。下次再通过load()函数读取出来。
我们在学习r的语法之前，就先学习如何下载扩展包，因为将来有很多任务，我们就是要靠扩展包来完成的。
命令：install.packages("包名")
下载了之后，还需要在使用之前通过library()函数将库装载进来：
比如我要使用timedate库：
既然要处理数据，肯定要先从数据源读取数据。我们选取最简单的方式，从csv文件中读取。
假设我们有这样一个csv文件：
我们使用read.csv函数将其读到gun
c()函数用于生成向量。r语言中没有标量，看着来像标量的，其实也是长度为1的向量。
读到gun_data中后，就可以通过行和列来访问数据了。
可以用下标访问：
可以用双括号加下标访问：
可以用列名访问
ls()函数
下面我们开始学一些短平快的做统计的方法吧。
最简单的就是平均值了。所有的数求和，再除以个数就是了。
r语言中用mean()函数来求均值。
均值的问题在于，如果异常值比较大，会把均值拉高或拉低。而中位数是排序后处于中间的数，不受异常值的影响。
r语言中用median函数求中位数：
所谓五数，就是最小值，25%分位值，中位数，75%分位值，最大值。
这五个数可以通过fivenum()函数一次性求出来。
连同均值，summary函数能一次将6个数都求出来：
方差是各样本值与均值的差值的平方的和，反映了数据的离散程度。
方差的平方根是标准差。r语言用sd()函数求标准差
标准差是方差的平方根，我们用r语言验证一下：
果然跟sd()的值是一样的
离差是r中提供的一个特殊功能，它是相对于中位数的偏差的绝对值和：
离差用mad()函数计算。
如果结果不符合正态分布，我们希望知道是向左偏还是向右偏，这个值用偏度skewness来表示。r中用skewness()函数来计算。如果值>0为右偏，反之为左偏。
求偏度的函数，首先要通过install.packages来下载fbasics库，然后引入timedate库：
从中可以看以，这两组数据都向右偏。gun_data4偏得更厉害。
峰度是判断这个分布是比正态分布的图更尖还是更平。
r中用kurtosis()函数来计算
上面的两个分布都>0，说明比正态分布都要尖。