多元统计学基础与应用学习资料

《多元统计学应用 R》教材提供目录索引，方便查阅特定内容。

基础统计学笔记详细记录了数据的收集、分析和解释过程。通过对数据的整理和分析，帮助我们理解数据背后的规律和特征，从而做出准确的决策。笔记涵盖了数据类型、抽样方法、概率论、统计量和参数估计等关键知识点，总共78页，为学习统计学的学生提供了一份完整的学习资料。

1904年，Spearman发表的《对智力测验得分进行统计分析》一文标志着因子分析的开端。因子分析广泛应用于经济学、社会学、考古学、生物学、医学、地质学和体育科学等领域，取得显著成就。

Ken A. Aho编写的R语言统计分析教程，为生物学家提供了基础与应用统计学的理论和实践指导。

多元统计学中，主成分分析是一种通过数学原理解析经济指标综合评价的方法。它利用方差来衡量数据的信息量，越大的方差代表着更多的信息含量。主成分分析不仅仅是统计分析的工具，更是经济研究中不可或缺的重要手段。

统计学习基础 这本资源深入探讨了统计学习的核心概念，涵盖数据挖掘和机器学习的各个方面。

对于初学者而言，这些内容应该能够提供一定的支持。

第一章 统计学与数据收集 第二章 基本统计分析 第三章 SPSS的简单应用 第四章 数理统计的基本概念 第五章 假设检验 第六章 方差分析 第七章 回归分析 第八章 时间序列分析 目录

统计学的入门难不难？说实话，概念有点绕，工具也不少。但如果你刚好在学 R 语言，那这份《统计学与 R 笔记》真的挺值得一看。写得比较细，尤其适合一边学 R 一边搞明白统计怎么回事的那种场景。 R 语言的包管理讲得蛮清楚，像怎么安装、怎么升级、怎么删包，全都有操作例子。你要是经常切换项目环境，这一节内容用得上，节省不少踩坑时间。 环境变量的配置也说到了，不只是设置，还有查看、修改啥的。举个例子，你想让 R 在输出小数的时候保留更多位，直接调参数就行。实用的小技巧。 面向对象的那一块，比如类和泛型函数，其实 R 也支持 OOP。像查看泛型函数支持哪些类、怎么自定义方法，笔记里都有操作指南。虽然不是