R语言统计分析手册：初学者指南

"A Handbook of Statistical Analyses Using R" 是一本由Brian S. Everitt和Torsten Hothorn合著的，由Taylor & Francis Group LLC在2006年出版的教材。这本书专为初学者设计，旨在教授如何利用R语言进行统计分析。 该书涵盖了R语言在统计分析中的应用，包括基本概念、数据处理、统计模型建立以及结果解释等多个方面。R语言是一种广泛用于统计计算和图形绘制的开源软件，它提供了丰富的统计方法和强大的绘图功能，深受统计学界和数据分析人士的喜爱。 书中可能涉及的知识点包括但不限于： 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）以及基本操作，如读取和写入数据、数据清洗和预处理。 2. **统计描述性分析**：讲解如何使用R进行数据的描述性统计，如均值、中位数、方差、标准差等统计量的计算，以及频数分布、直方图和箱线图的绘制。 3. **概率与分布**：涵盖常见概率分布，如正态分布、二项分布、泊松分布等，以及如何在R中模拟这些分布。 4. **假设检验**：包括t检验、ANOVA（方差分析）、卡方检验、威尔科克森符号秩检验等，以及对应的R函数。 5. **回归分析**：讲解线性回归、逻辑回归、生存分析等模型的构建和评估，以及如何使用R中的`lm()`、`glm()`等函数。 6. **非参数统计**：介绍不依赖于数据分布假设的统计方法，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。 7. **多元统计分析**：包括主成分分析、因子分析、聚类分析等多变量方法，以及对应R包的使用，如`prcomp()`、`factanal()`等。 8. **时间序列分析**：介绍ARIMA模型、季节性分解等，以及`ts()`对象和`forecast`包的应用。 9. **图形制作**：教授如何利用R的强大绘图系统创建各种统计图表，包括散点图、线图、箱线图、热力图等，以及ggplot2包的使用。 10. **假设验证和结果解释**：教导读者如何正确解读统计分析结果，避免误解和错误推断。 此书不仅提供理论知识，还注重实践应用，通过实例来帮助读者理解并掌握R语言进行统计分析的方法。对于想要提升R语言统计分析技能的人来说，是一本非常有价值的参考书。