R语言入门统计学教程

"Introductory_Statistics_with_R_2nd" 是一本关于使用R语言进行统计学入门的书籍，主要涵盖了R语言的基础知识和统计分析方法。 本书旨在引导读者熟悉R语言，并利用R进行有效的统计计算和数据分析。在“1. 基础”章节中，作者首先介绍了R语言的基本操作，包括： 1.1.1 首先步骤：将R视为一个功能强大的计算器，可以执行基本的数学运算。 1.1.2 分配语句：学习如何在R中创建和修改变量。 1.1.3 向量化的算术：R支持向量化的操作，这意味着你可以对整个向量或矩阵进行运算，而不仅仅是单个数值。 1.1.4 标准程序：介绍R中的内置函数和命令，如统计函数和数据处理工具。 1.1.5 图形：R的强大之处在于其图形系统，可以生成各种统计图表。 接着，作者深入探讨了R语言的关键要素： 1.2.1 表达式和对象：R中的所有都是对象，包括函数调用和变量。 1.2.2 函数和参数：理解如何定义和调用函数，以及如何传递参数。 1.2.3 向量：R中的基本数据类型之一，可以存储同类型的数据。 1.2.4 引用和转义序列：学习如何引用和转义特殊字符。 1.2.5 缺失值：R中的NA表示缺失数据，了解如何处理这些值。 1.2.6 创建向量的函数：如seq()用于生成序列，rnorm()等用于生成随机数。 1.2.7 矩阵和数组：用于存储二维或多维数据的结构。 1.2.8 因子：用于表示分类数据，通常用于分类变量。 1.2.9 列表：R中的通用容器，可以存储不同类型的数据。 1.2.10 数据框：类似于电子表格的数据结构，适合存储异构数据。 1.2.11 索引：学习如何通过索引来访问和修改数据。 1.2.12 条件选择：如if/else语句和逻辑运算符，用于基于条件执行代码。 1.2.13 数据框的索引：如何在数据框中选择特定的行和列。 1.2.14 分组数据和数据框：处理分组数据的方法，这对于统计分析尤其重要。 这本书不仅适用于初学者，也适合那些希望加深对R语言和统计分析理解的读者。通过阅读本书，读者能够掌握R语言的基本语法，学会使用R进行统计计算，绘制图形，以及处理和分析各种类型的数据。此外，书中可能还会涉及更高级的主题，如假设检验、回归分析、方差分析等，这些都是统计学中的核心概念。 标签“R language statistics”表明这本书专注于R语言在统计学中的应用，是学习统计学和R编程的理想资源。书中的例子和练习可以帮助读者巩固所学知识，使其能够熟练地运用R解决实际的统计问题。