"Introductory Statistics with R (Statistics and Computing) 第二版" 是一本面向非统计学专业人士和统计学学生的基础R语言统计学教材。本书通过丰富的代码示例和详尽的注释来讲解统计学概念，同时兼顾计算和统计理论的理解。书中涉及的数据集可通过配套的R包下载。
本书在统计学与计算领域内提供了一个全面的入门指南，旨在帮助科学家和学生掌握R语言进行数据分析的基本技能。作者以实际操作为导向，强调理论与实践的结合，使读者能够理解并应用统计方法解决实际问题。书中涵盖的统计主题可能包括但不限于：
1. 数据探索与描述性统计：学习如何使用R来探索数据集的基本特征，如均值、中位数、方差、标准差以及各种图形（如直方图、箱线图）的绘制。
2. 推断统计：涵盖假设检验（例如t检验、卡方检验、F检验等）、置信区间估计、回归分析和相关性分析等，以了解样本数据对总体参数的推断。
3. 抽样分布和置信区间的理解：通过R实现抽样分布的模拟，帮助读者理解不同样本量下的抽样波动及其对置信区间的影响力。
4. 非参数统计：介绍非参数方法，如Mann-Whitney U测试、Kruskal-Wallis H测试以及Wilcoxon秩和检验，这些方法不依赖于数据的特定分布假设。
5. 回归分析：包括线性回归、逻辑回归和生存分析，以及如何使用R进行模型构建、评估和预测。
6. 分类与聚类：探讨分类算法如K-means聚类和决策树，以及R中的相关包如`cluster`和`caret`的使用。
7. 随机变量和蒙特卡洛模拟：介绍随机数生成和利用蒙特卡洛方法解决统计问题，包括模拟实验和近似计算。
8. 时间序列分析：讨论ARIMA模型、自回归分布滞后模型（ARDL）等，以及R中的`ts`和`forecast`包的应用。
9. 多元统计方法：涉及主成分分析、因子分析和多元线性回归等，帮助处理多个变量之间的关系。
10. 杂项统计主题：可能包括假设检验的调整、缺失数据处理、方差分析（ANOVA）、协方差分析等。
通过配套的R包，读者可以实际操作这些统计方法，加深理解和应用能力。此外，书中引用的其他相关书籍（如Chambers的"Software for Data Analysis: Programming with R"和Gentle的"Numerical Linear Algebra for Applications in Statistics"等）进一步拓展了统计计算的深度和广度，为读者提供了丰富的学习资源。
"Introductory Statistics with R"第二版是一本实用且全面的教材，它不仅教授基本的统计概念，还教会读者如何用R语言高效地执行统计分析，是R语言初学者和希望提升统计技能的科学家的理想选择。
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