R语言统计分析实践：从基础到贝叶斯方法

"R语言与统计分析，汤银才主编，高等教育出版社，2008年5月出版，主要介绍了如何使用R语言进行统计分析，涵盖了统计学的基本概念、思想和方法，以及对应的R函数实现。书中包含探索性数据分析、参数估计、假设检验、非参数统计、多元统计和贝叶斯统计等内容，并通过实例讲解解决问题的思路和R编程技术。适合作为本科和研究生教材，以及数据统计分析人员和工程师的参考书。" 本书旨在帮助读者理解和掌握R语言在统计分析中的应用，首先，它强调统计学的基础知识，包括基本概念、思想和方法。例如，探索性数据分析是统计分析的起点，通过图形和描述性统计量来理解数据的分布特征和潜在关系；参数估计则是利用样本数据推断总体参数的过程，如均值、方差等；而假设检验则用于判断样本数据是否支持或否定某个关于总体的假设。 R语言作为统计分析的强大工具，书中详细讲述了如何使用R函数执行这些统计任务。非参数统计分析方法适用于不满足特定分布假设的数据，如Kruskal-Wallis检验和Mann-Whitney U检验。多元统计分析则探讨多个变量之间的复杂关系，如线性回归、主成分分析和判别分析。此外，贝叶斯统计提供了一种基于概率的框架来处理不确定性，通过贝叶斯公式更新先验知识，得到后验概率分布。 书中每个统计方法都配以实际案例，使读者能够直观地理解统计问题的解决过程，并学习如何编写R程序。这不仅有助于学习R语言的基础和核心功能，还能提升解决实际统计问题的能力，为更高级的统计分析打下坚实基础。 作为教材，本书适合不同专业背景的学生学习数理统计或应用统计，同时也适用于科研人员和工程师在实际工作中进行数据统计分析。与其他统计软件（如SAS、Matlab、SPSS）相比，R语言具有开源、免费、丰富的统计包和图形功能，使得复杂的数据处理和分析变得更为便捷。因此，学习R语言对于现代统计工作至关重要，本书为此提供了全面且实践性强的学习资源。