R语言实战：数据处理与统计分析指南

"R in Action MEAP" 《R in Action》是一部深入浅出的R语言教程，专注于数据管理和统计分析。MEAP（Manning Early Access Program）版本意味着这是一本正在开发中的书籍，读者可以在正式出版前获取并参与到内容的讨论与完善中。作者是Robert I. Kabacoff，他邀请读者在特定论坛上发表评论或更正。 本书分为四个部分，全面覆盖了R语言的基础到高级应用： 1. **准备数据**： - **介绍R语言**：这部分可能涵盖了R语言的基础知识，包括安装、环境设置、基本语法和R的交互式工作方式。 - **创建数据集**：涉及如何在R中创建、导入和导出数据集，可能包括数据结构如向量、列表、数据框等。 - **基础数据管理**：涵盖了数据清洗、排序、选择子集、合并和重塑数据的基本操作。 - **高级数据管理**：可能涉及更复杂的数据操作，如非标准的数据处理、时间序列分析和空间数据操作。 2. **基本统计和图形**： - **基础统计**：讲解基本的统计概念，如描述性统计、概率、假设检验等。 - **基础图形**：教授如何使用R创建各种图表，如直方图、散点图、箱线图等，以及自定义图形的技巧。 3. **中级统计和图形**： - **多元（线性）回归**：深入讲解线性模型，包括回归分析的原理、模型诊断和预测。 - **方差分析**：介绍单因素和多因素方差分析，用于比较不同组间差异。 - **重采样统计和 bootstrapping**：探讨统计推断的非参数方法，如Bootstrap抽样和交叉验证。 - **功效分析**：讲解如何确定实验设计的样本大小以确保统计功效。 - **中级图形**：可能包含更复杂的统计图形，如热图、主成分图和网络图等。 4. **高级统计和图形**： - **广义线性模型**：扩展了线性模型，包括逻辑回归、泊松回归等非线性模型。 - **主成分和因子分析**：介绍降维方法，用于分析高维数据和提取主要变量。 - **其他多变量方法**：可能包括聚类、判别分析等多元统计技术。 - **缺失数据的高级方法**：讲解如何处理不完整数据，如多重插补和缺失值分析。 - **高级方法**：可能涵盖更专业的统计主题，如非参数方法、贝叶斯分析等。 这本书对于R初学者和希望提升统计分析技能的读者来说是一份宝贵的资源，提供了实践案例和逐步指导，帮助读者掌握R语言在数据科学领域的应用。