R语言数据统计计算入门经典：斯坦福教材

"Statistical Computing with R" 是一本专为学习者打造的权威教材，它属于 Chapman&Hall/CRC 的计算机科学与数据分析系列，旨在促进计算机科学与统计、数值和概率方法之间的融合。随着计算机技术的发展和统计分析在各个领域的广泛应用，本书对于那些希望利用R语言进行数据统计计算的专业人士来说，具有极高的参考价值。 本书深入讲解了如何通过R语言进行统计计算，涵盖了统计计算的核心概念和实践技巧。作为斯坦福大学的配套教材，它强调了计算机与统计学之间的接口，使读者能够掌握如何设计、执行和解释复杂的统计模型，以及如何利用R的高效工具进行数据清洗、预处理、可视化和建模。 系列编辑包括来自知名学府的学者，如 David Madigan（罗格斯大学）、Fionn Murtagh（皇家霍洛威大学）和 Padhraic Smyth（加州大学欧文分校），他们的专业知识确保了书籍内容的深度和质量。系列还包含了其他相关著作，如"Bayesian Artificial Intelligence"（Kevin B. Korban 和 Ann E. Nicholson 著）、"Pattern Recognition Algorithms for Data Mining"（Sankar K. Paladhi 和 Pabitra Mitra 著）等，体现了系列对统计计算领域广泛的关注。 "Exploratory Data Analysis with MATLAB®" 和 "Clustering for Data Mining: A Data Recovery Approach"（分别由 Wendy L. Martinez 和 Angel R. Martinez，以及 Boris Mirkin 著）展示了如何结合不同软件工具进行数据分析和挖掘，而"Fionn Murtagh"的 "Correspondence Analysis and Data Coding with Java and R" 则探讨了R语言在特定统计分析方法中的应用。 "Statistical Computing with R" 是一本实用且深入的教程，不仅介绍了R语言的基础操作，还提供了将统计理论转化为实际应用的策略，对于想要提升统计分析技能并熟练运用R的读者来说，是一本不可或缺的参考资料。通过阅读这本书，读者可以建立起坚实的统计计算基础，进而在这个高度依赖数据驱动的时代中取得竞争优势。