掌握R语言:统计编程入门(第二版)
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更新于2024-07-21
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"Beginning R (Apress, 2ed, 2015)" 是一本面向初学者的R语言教程,作者是Dr. Joshua F. Wiley和Larry A. Pace。这本书采用实践操作的方式,教授如何使用R语言进行数据处理、脚本编写、自定义统计函数以及利用内置函数。第二版针对R版本3进行了全面更新,涵盖了最新的包和特性。书中通过具体的案例,如一元方差分析、线性回归、逻辑回归、数据可视化、并行处理和Bootstrap等,深入浅出地介绍了统计学概念。R语言作为强大的开源统计编程环境,已成为计算统计的标准工具,其易学易用且免费的特点,以及庞大的用户社区和丰富的包生态系统,使其在数据分析领域广受欢迎。
本书旨在帮助读者掌握R语言的基础,包括:
1. **R语言基础**:学习R的基本语法、对象类型(如向量、列表、数据框和矩阵)以及控制流结构(如循环和条件语句)。
2. **脚本编写**:了解如何编写和保存R脚本,这对于重复性任务和代码组织至关重要。
3. **数据输入与输出**:学习如何导入各种数据格式(如CSV、Excel或数据库)到R中,并导出分析结果。
4. **统计分析**:介绍一元方差分析(ANOVA)、线性回归和逻辑回归的基本概念和实现方法。
5. **数据可视化**:使用R中的ggplot2或其他可视化包创建有效的数据图表。
6. **自定义统计函数**:学习如何根据需求编写自己的统计函数,增强R的灵活性。
7. **并行处理**:利用R的并行计算功能加速大数据分析。
8. **Bootstrap方法**:理解Bootstrap抽样及其在估计参数和构建置信区间的应用。
9. **最佳实践**:提供统计分析的最佳实践,确保数据处理的准确性和可靠性。
此外,书中强调了对统计概念的清晰解释,鼓励读者在实际案例中应用R,从而加深对统计学的理解。同时,读者还可以通过社区和不断更新的R包来扩展其数据分析能力。
这本书适合希望学习R语言用于数据分析的初学者,以及需要进一步巩固R语言基础知识的统计学或数据科学学生。无论是在学术研究还是商业分析中,掌握R语言都能极大地提升数据处理和统计建模的能力。
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vanridin
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