一、r语言是低级语言么

首先R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。

掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。其他还有《R语言实例》《R语言核心技术手册》也都是很好的书！如果需要可视化的话，强烈不推荐学习R本身的作图系统，实在是太不友好了.....还是用ggplot2吧。

掌握了上面的，就可以深入一些了，如果是做数据分析和可视化，推荐《ggplot2：数据分析与图形艺术》，这个才是作图的神器啊.....如果是空间分析相关的，推荐《Applied Spatial Data Analysis with R》，这个如果可以的话看英文版，而且要有地学的一些知识背景，中文版翻译的太次了，尽量不要看。数据挖掘机器学习之类的，可以看看比如《数据挖掘与R语言》、《机器学习——实用案例解析》，不过我觉得这几本书没上面的那几本好，但是可以大概看看是咋回事，最好还是看看专门的相关书籍，熟悉各种算法和流程，到时候搜索R的package，照着文档和例子搞定，不是特别难。

最后，强烈推荐统计之都、R-bloggers，统计之都以及谢益辉、肖凯、刘思喆等人的博客（自行Google以及到上面的网站找链接），订阅一下，会很有帮助，RStudio是个很棒的IDE，用起来很爽，功能很强大。

总之，你可以从《R语言实战》开始出发吧！

二、R语言。。。求解释code

Q1

1. 将Fib2加到Fibonacci 里

2. 存Fib2

3. 算新的Fib2

4. 把Fib1变成循环刚开始的Fib2

Q2.

while (Fib1+Fib2 < 300) {

    Fibonacci <- c(Fibonacci, Fib1+Fib2)

    Fib1 = Fib2

}Q3

Fibonacci <- c(1,1)

while (tail(Fibonacci, n=1) < 300) {

    Fibonacci <- c(Fibonacci, sum(tail(Fibonacci, n=2)))

}

三、R语言，求解释code....

我逐行给你解释

>U2 <- runif (1000) #生成1000个服从0，1上均匀分布的数，同理U1

> U1 <- runif (1000) #runif 是 random uniform的缩写，你只给了1000的个数没有指定范围，那么默认是0，1上的均匀分布 比如说 U3 <- runif (1000，1，2) 那就是1，2上均匀分布

> X <- U1 +U2

> Y <- U1- U2 #这两句很直观，X是U1 U2的和，Y是U1 U2的差

Q1：plot ( Y~X) 就是打出(x,y)的图 ，效果和plot(x,y)一样。为什么是菱形？你比如说X=0.5小于1的时候，由于U1和U2都是非负数，且U1 +U2=0.5. U1 U2的取值范围都是在0到0.5之间，所以U1- U2就在正负0.5之间，所以X是多少，那么Y的范围就是正负X，这不就是菱形嘛。当然在X=1.5大于1的时候呢，U1+U2=1.5但是U1和U2都是0，1之间的，所以U1-U2又是在正负0.5之间，既Y在正负1-X之间。

Q2：X 和Y 是随机independent 吗？当然不是，求解联立方程得X+Y=2U1，有关系的。

切忌用cor(x,y)=0来判断x,y是否独立，这是不成立的。独立-->相关系数为0，反过来不成立。

Q3：U1 和U2 也是随机independent 吗? #那图都没plot U1,U2,那怎样知道啊？

可以理解是随机的，这要涉及的到随机数怎么产生的。没plot你自己plot一下不就好了

plot(U1,U2),肯定是在单位正方形里面随机分布，完全没有规律

Q4: X 和 Y 是 linearly dependent 吗？必须线性独立啊，除非X是Y的某个倍数，这怎么可能。

Q5： U1 和 U2 linearly dependent吗？ 同Q4

四、用R语言估计参数值 请帮忙解释下面这段R语言程序每句的含义，谢谢！

从第一行开始，N直到pai，都是赋值语句。其中x1和x2是长度为N，类型为十进制小数的向量。

runif是生成一个随机数，取值在-1到1之间。for循环语句生成具体的两个向量，即x1和x2，其中的每个数都用runif来生成。

紧接之后的if语句用来计数n，其条件为如果对于数值x1[i]和x2[i]，如果点（x1[i]，x2[i]）位于单位圆内，n就加1。一共循环N次。

最后就得出值pai = 4*n/N。

看下来不像是一个参数值估计程序。