R语言统计分析与图形绘制指南

"这本电子书《R的统计分析与作图》由Nicholas J. Horton和Ken Kleinman合著，旨在介绍如何使用R语言进行统计分析和图形制作。两位作者分别来自Smith College的数学与统计系和哈佛医学院的群体医学系，为读者提供了权威的指导。此书由CRC Press（Taylor & Francis Group的印记）出版，版权于2011年，强调了对原始美国政府作品无任何所有权声明，并在美国采用酸性纸张印刷。书中的信息来源于可靠且备受尊重的来源，但作者和出版社不承担所有材料的准确性或使用后果的责任。如果在未经许可的情况下复制了任何版权材料，作者和出版社表示歉意，并鼓励版权持有者联系以获得确认。" 本书的核心内容围绕R语言在统计分析和图形制作方面的应用展开，对于学习和使用R进行数据处理的读者来说具有很高的参考价值。R是一种开源的统计计算和图形软件，它为用户提供了丰富的统计分析工具和可视化功能。以下是本书可能涵盖的一些关键知识点： 1. **R语言基础**：介绍R的安装、基本语法、数据类型（如向量、矩阵、数据框和列表）以及控制流（如条件语句和循环）。 2. **数据操作**：讲解如何加载和保存数据、数据清洗、数据转换和子集提取等，包括使用`dplyr`和`tidyverse`包进行数据操作。 3. **统计分析**：涵盖描述性统计、推断性统计（如t检验、ANOVA、回归分析、方差分析等）、假设检验和置信区间计算，以及非参数方法。 4. **概率论**：介绍概率分布理论，如正态分布、二项分布、泊松分布和卡方分布，以及如何在R中模拟这些分布。 5. **图形制作**：深入讲解R的图形系统，包括基础图形和ggplot2包的使用，如何创建各种统计图表，如散点图、直方图、箱线图、线图和热力图等。 6. **高级统计主题**：可能涉及时间序列分析、生存分析、主成分分析、聚类分析、判别分析和因子分析等复杂统计方法。 7. **模拟和随机化**：通过R进行模拟实验，理解统计方法背后的随机过程。 8. **编程和脚本**：教授如何编写R脚本，进行函数定义和调试，以及如何利用R进行项目管理。 9. **实际应用**：通过实例展示如何将统计分析和作图应用于生物统计学、社会科学、经济学等领域。 10. **数据可视化原则**：讲解有效的数据可视化原则，如颜色选择、标签设计和图例使用，以帮助读者创建清晰、有影响力的图形。 通过阅读这本书，读者不仅可以掌握R语言的基本技能，还能深入理解统计分析的原理，并学会用R进行高效的数据分析和可视化。对于科研工作者、数据分析师、统计学学生等，这是一本实用且全面的参考书。