R语言实战:多元统计分析指南
《应用多元统计分析:R语言实践指南》是一部由Daniel Zelterman编著的实用教材,专为生物与健康领域的统计分析而设计。本书是Statistics for Biology and Health系列的一部分,该系列由Mitchell Gail、Jonathan M. Samet、Anastasios Tsiatis和Wing Wong共同编辑,旨在提供针对特定学科领域深入且实用的统计学习资料。作者以其在耶鲁大学公共卫生学院的深厚背景,将复杂的多元统计理论融入到R语言的实际操作中,帮助读者掌握在实际问题中运用这一工具进行数据分析的能力。 本书主要关注的是如何利用R语言进行多元统计分析,涵盖了诸如主成分分析(PCA)、因子分析、聚类分析、回归分析、判别分析、生存分析等多变量方法。它不仅介绍了统计原理,还提供了丰富的R代码示例,使得学习者能够在实践中理解和掌握各种技术。读者不仅能学到理论知识,还能通过实例了解到如何处理实际数据集中的复杂性,如变量间的关联性、多重共线性和缺失值等问题。 本书适合对R语言有基本了解的统计学或应用科学专业人员,以及希望在生物医学研究、公共卫生、经济学、社会科学等领域应用多元统计分析的工作者。此外,对于研究生、教师和数据分析师而言,这本书也是一个不可或缺的参考资料,因为它提供了一个将理论知识转化为实战技能的桥梁。 《应用多元统计分析:R语言实践指南》的ISBN号码为978-3-319-14092-6和978-3-319-14093-3,电子版可以通过DOI 10.1007/978-3-319-14093-3获取。版权方面,所有权利归Springer International Publishing所有,强调了对内容复制、分发和电子形式的保护。如果你是一位对R语言的多元统计分析感兴趣的读者,这本书将为你打开一扇深入探索这一领域的大门。
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