R语言实战：探索与分析

"R in Action" 是一本由Robert I. Kabacoff编写的关于R语言实战应用的书籍，旨在帮助读者深入理解和应用R语言进行数据分析。书中包含了大量的编程实例，覆盖了从数据预处理到高级统计分析的多个方面。 本书分为三个主要部分，详细介绍了R语言在数据分析中的应用： 1. 第一部分：准备数据 - 第1章介绍R语言，包括R的历史、安装和基本使用，以及R Studio等开发环境的设置。 - 第2章讲解如何创建数据集，包括数据输入、数据结构（如向量、列表、数据框和因子）以及数据导入导出的技巧。 - 第3章和第4章涉及基础和进阶的数据管理，如数据清洗、子集选取、排序、合并与重塑数据，以及处理缺失值和异常值的方法。 2. 第二部分：基础统计和图形 - 第5章介绍了统计学的基础概念，如描述性统计、中心趋势度量、变异度量以及假设检验。 - 第6章讲解如何使用R绘制基本图形，包括散点图、直方图、箱线图等，并讨论了如何定制图形的外观和进行统计图形的解释。 3. 第三部分：中级统计和图形 - 第7章探讨了多元线性回归，包括模型构建、参数估计、诊断和预测。 - 第8章介绍了方差分析(ANOVA)，用于比较多个组间的差异，同时涵盖了单因素和多因素的ANOVA。 - 第9章讲解了重采样统计和自助法（bootstrapping），这是估计统计量的不确定性和评估模型稳健性的非参数方法。 - 第10章关注功效分析，帮助读者理解实验设计时如何确定样本大小以确保足够的检测力。 - 第11章可能涉及更高级的统计主题，但具体内容未给出。 通过这些章节，读者将能够熟练掌握R语言进行数据探索、建模和可视化的基本技巧，以及如何运用这些工具解决实际数据分析问题。此外，书中提供的在线论坛链接（http://www.manning-sandbox.com/forum.jspa?forumID=5782）为读者提供了一个讨论和获取帮助的平台，有助于深化学习和交流。