深入学习R语言：统计分析与图形绘制实战

"这是一本关于R语言在统计分析和作图方面的专业书籍，由Nicholas J. Horton和Ken Kleinman撰写，他们分别来自Smith College的数学与统计系和哈佛医学院的人口医学系。该书由CRC Press（Taylor & Francis Group的一个印记）出版，出版年份为2011年。书中内容可能涉及了从基础到高级的R语言统计分析技巧和图形制作方法，适合有一定R语言基础并希望深入学习统计分析的读者。尽管是英文版，可能会对非英语母语者构成阅读挑战，但书中的信息来源于权威来源，力求提供可靠的数据和信息。" 在统计分析方面，R语言提供了广泛且强大的工具，包括描述性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析、生存分析等。这本书可能会详细解释如何使用R的内置函数以及如`ggplot2`、`lme4`、`dplyr`等流行包来执行这些分析。描述性统计可以帮助我们理解数据的基本特征，如均值、中位数、标准差等；假设检验则用于测试两个或更多样本间是否存在显著差异；回归分析用于研究变量之间的关系；时间序列分析处理按时间顺序排列的数据，预测未来趋势；生存分析则在生物统计学和医学研究中尤为常见，用来分析事件发生的时间。 在作图部分，R语言的`ggplot2`库是数据可视化的重要工具，它遵循Grammar of Graphics理论，允许用户构建复杂美观的图表，如散点图、线图、箱线图、直方图等。此外，书中可能还会介绍如何自定义图形元素，如颜色、标签、图例等，以满足不同报告和展示的需求。 对于R语言的学习，本书可能不仅包含理论知识，还会有实例代码和练习，帮助读者提升实际操作能力。虽然没有获得所有复制材料的版权许可，但作者和出版社已尽力追溯并道歉，如果书中有任何未被承认的版权材料，请联系他们进行修正。 这本书是R语言使用者深入理解和应用统计分析及作图的宝贵资源，特别是对于那些在学术研究、数据分析或数据科学领域工作的专业人士来说，它能提供必要的理论指导和技术支持。