R语言是一种流行的统计和数据分析语言，你可以使用它来编写复杂的程序。

下面是一个使用R语言实现线性回归的示例程序：

# Load the data
data <- read.csv("data.csv")

# Split the data into training and test sets
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

# Fit the model
model <- lm(y ~ x, data = train_data)

# Make predictions on the test set
predictions <- predict(model, test_data)

# Calculate the mean squared error
mse <- mean((predictions - test_data$y)^2)

# Print the results
print(paste("Mean squared error:", mse))

这个程序首先读取了一个名为data.csv的数据文件，然后将数据随机划分为训练集和测试集。然后，使用lm函数拟合线性模型，并使用该模型在测试集上进行预测。最后，计算并打印均方误差。

如果你想继续学习R语言，你可以参考以下资源：

1. 官方文档：R语言的官方文档是一个很好的起点，可以帮助你了解R语言的基础知识和语法。可以在https://cran.r-project.org/访问R语言的官方文档。

2. 在线教程：网上有很多免费的R语言教程，可以帮助你更好地了解R语言。例如，可以参考https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r或https://www.codecademy.com/learn/learn-r等。

3. 参考书籍：如果你喜欢纸质书，可以参考一些比较流行的R语言参考书籍，例如《R in Action》或《R Graphics Cookbook》等。

4. 加入社区：R语言有很多活跃的社区，你可以加入其中一个，与其他R语言用户交流经验和知识。例如，可以在Stack Overflow或R-bloggers等网站上加入社区。