最近有些R爱好者想要寻求R语言相关资料，以下为小编平常经常使用的免费开源的R语言资料，和大家分享。 其他统计，R语言书籍小编这也搜集了很多，但是由于版权等问题，不能直接分享，需要可后台联系，或者加小编微信。
基础教程 R语言教程 网页版：https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/index.html
Cookbook for R（中文版） 网页版：https://openbiox.github.io/Cookbook-for-R-Chinese/
An Introduction to R（英文） 网页版：https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html 中级教程 R语言数据科学导论 网页版开源地址（英文）：https://r4ds.had.co.nz/
配套的课后答案： https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions/
幻灯片及教程https://ds-r.leovan.tech/
guithub地址：https://github.com/hadley/r4ds
统计计算 网页版： https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/statcomp/html/_statcompbook/index.html
金融时间序列分析讲义 网页版： https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/course/fts/ftsnotes/html/_ftsnotes/index.html
R机器学习（最新版含数据和代码） R机器学习（最新版含数据和代码）: https://pan.baidu.com/s/1M6Gu1HA-9PEZvuPmlLdp3g 提取码：私聊后台
高级教程 Efficient R programming（英文） 网页版： https://bookdown.org/csgillespie/efficientR/
R (BGU course) PDF及网页版： http://www.john-ros.com/Rcourse/ Big Book of R 网页版：https://www.bigbookofr.com/
Writing R Extensions 网页版： https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-exts.html
简介 最近电脑电池坏了，拿到店里维修了，自己也没有备用机。要不是有 ddl，小编就会以此为借口放个小长假😇。玩笑可以开，但是活还是要干的。所以就打算用图书馆的自习室电脑学习了（题外话：poly u 自习室的电脑真香）。由于学校电脑，下载 app 比较麻烦，所以主要是通过一些不下载应用的方法进行办公。这里跟大家分享下，这几天使用的“云”办公。
最近主要需求： 用 R 跑代码，用 latex 写论文。所以这里介绍两个不错的网站。
RStudio Cloud：https://rstudio.cloud/ overleaf： https://www.overleaf.com/ 1. Rstudio Cloud RStudio Cloud 是 RStudio 的网页版，通过注册登录，可以在不同电脑上对自己的云端RStudio数据进行操作，还可以使用 Google 或 github 账号登录。网站首页如下：
你可以通过点击New Project来新建Project，界面如下：
打开 Project，RStudio Cloud与桌面版 RStudio 界面完全一致。你可以通过 upload 、export 上传和下载对应的代码或数据。另外，由于是网页版，每次使用都需要加载project内全部数据，故不建议存储较大数据（上百兆甚至上G），否则会降低体验。对于我这种应急而言，非常nice！
当然如果你想用ipad，手机写代码跑代码？这网站非常适合你！
这篇文章：如何使用RStudio Cloud 给出了一个简单的使用教程。
RStudio Cloud 的优点是：
随时同步 由于是云端软件，所以有网的地方就能登录账号同步自己的RStudio
安装包、下载数据无压力 最近清华和中科大的镜像先后挂掉，安装包可能会遇到error，使用RStudio Cloud，不需要翻墙，不需要更改镜像，无论是CRAN、Bioconductor还是github里的包，都可以轻松安装和使用。
分享 默认情况下，你创建的任何 project 都只能自己访问。要与他人共享一个项目，单击项目设置按钮(右上角的齿轮)，将“谁可以查看该项目”更改为“所有人”。然后在浏览器中复制项目地址并发送链接。注意，任何有链接的用户都可以查看你的项目。
此外，RStudio Cloud还提供多个R包的cheat sheet,如关联R和Python之间的reticulate包、处理因子类型数据的forcats包等。
手机查看和操作 2.
如何复现大佬论文的代码？ 简介 今天赵小编给大家推荐一个非常实用的网站 papers with code
在这个网站上你可以检索论文并且还能获得该论文对应的代码，这样就可以通过复现他人的实验结果来加深对论文方法的理解，赶紧收藏链接吧~
详细介绍 网站首页 包含了最新趋势的研究论文，以及菜单栏包含了数据集、方法等。
下面给出每篇文章的标题，摘要，年份，使用的语言以及红色框框给出了 papar 原文和 code 源代码。
点击文章标题，得到下面界面 相应代码都被存储在 github 上，获取也非常方便。网站还会把部分论文的数据集和结果一起提供，非常人性化。后面给出 Results from the Paper，你可以直接查看论文的结果，不需要翻开文章阅读。
小编觉得最有趣的事，还给出了 paper 中的结果以及和其他模型的比对结果，如下图所示：
点击 Paper 即可快速得到对应的论文原件（免费噢！）点击进入代码对应的 github，你会得到下面界面，如果没有使用过github，可以直接下载 ZIP 格式到本地，然后对里面的代码进行研究！
当然，有的文章代码会出现报错的问题（年份久了，自己电脑配置不同），这时你可以通过必应，谷歌查询解决方案，甚至可以在该 github 仓库的 issues 中给作者留言寻求帮助。
简介 四月开始啦！每个月开头都会逛一逛“统计之都”，因为每月的统计月读更新啦！
三月的统计月读有一个内容真的让人心动，而且非常实用！推荐人是：孔令仁，网址链接为：https://www.connectedpapers.com/
在此，小编尝试使用了这个网站，并且做了简单的教程分享给大家。
注：适合任何方向的科研人员！
使用教程 这一个很好用的免费论文关系网络可视化网站，网址封面如下：
你可以根据输入的论文名称或 doi，甚至 arXiv 网址来构建论文的关联图，例如：我输入一篇文章的DOI，这时会自动跳出对应的文章，选中即可。或者直接点击Build a graph。
这时会得到以下界面：
中间界面是与该文章相关的网络图，颜色深浅表示年份大小，越深表示文章越新。网络图是可以交互的，点击不同节点，右边的文章详细信息也会发生变化。
右边界面是对应节点的文章详细信息，包括：文章标题，作者，年份，期刊，引用数，参考文献等。你也可以根据这一篇文章继续构建新的网络图。
左边界面是网络图节点的预览模式，值得一提的是：展开之后可以下载所有文章对应的引用文献bibi格式！这个真的很方便
注：小编尝试了下，发现bib格式内只包含作者，标题，年份，doi信息，可能还缺少其他的信息。
左上角的Prior works 和 Derivative works 可以查看本篇章之前的工作和之后的工作。例如，点击Prior works 得到以下界面，你也可以点击Download下载所有文章引用文献的bib格式。
小编有话说 该网站特点：
关联图可以交互，支持分享，而且可以导出引文。 关联图使用的相似度算法采用共引用和文献耦合，而不是仅限于简单的直接引用关系。 网站使用的数据库范围比较广，包含了各个学术领域。 推荐大家都可以试一试，尤其是根据一篇Review来构建网络图，感觉通过交互式可视化形式可以让你对整篇文章/这个领域了解的更清晰。