R语言多元统计分析实践指南

数据对象和属性类型 数据的基本统计描述 数据可视化 数据正态性 测量数据相似性和差异性

黑白配色的文档结构清爽利落，挺适合新手入门多元统计的。R 语言的安装流程写得还蛮清楚，从下载到安装一路带着你走，尤其是镜像站选择和 Windows 平台的细节，基本不会踩坑。快捷键那一部分我挺推荐你多看两眼，像Tab补全、Ctrl+C终止这些，在控制台里用得老频繁了，效率提升挺的。R 包的安装也有提到两种方式，命令行和图形界面，这就贴心。你用install.packages("ggplot2")安装包，library(ggplot2)直接调用就行。向量操作部分算是精华了。像length、min、%%这些常用函数，新手看一眼就能用起来，逻辑运算也有示例，适合边看边练。如果你对可视化、机器学习这些

R语言统计分析 作者: John M. Quick 出版商: Packt Publishing 出版日期: 2010年10月26日 页数: 300 语言: 英语 格式: PDF

汤银才所著《R语言与统计分析》深入浅出地介绍了R语言在统计分析中的应用，涵盖数据处理、统计建模、可视化等方面。

数据的世界：类型与属性 揭秘数据：不同类型与属性的深入解析 数据画像：统计描述 用数字描绘数据：基本统计指标的应用与解读 数据可视化：洞察数据之美 数据之舞：运用图表展现数据内在规律 数据间的秘密：相似性与相异性度量 探索数据关系：相似性和相异性度量方法解析 回顾与展望：多元统计分析的基石

R 语言是一个强大的工具，用来搞统计和数据可视化都挺拿手的。如果你对数据感兴趣，又想要开源免费的工具，R 绝对值得一试。它的社区活跃，插件也多，基本上你能想到的方法，它都有现成的方案。嗯，用它来画图，效果也蛮炫酷，适合多元统计、建模之类的场景。如果你喜欢折腾，还可以搭配 GIS 做地理可视化，或者用经典的数据集，比如 Iris 来试手。，玩数据，R 可以算是老司机推荐的“必备神器”了。

R语言统计分析入门 语法基础 数据类型：数值型、字符型、逻辑型等 运算符：算术运算符、逻辑运算符、关系运算符等 控制流：if语句、for循环、while循环等 函数：自定义函数和内置函数 统计分析 数据导入与导出 数据清洗与整理 描述性统计 假设检验 线性回归 时间序列分析 可视化 基础图形：散点图、折线图、直方图等 高级图形：箱线图、热图、3D图等 图形定制：颜色、标签、标题等 常用R包 dplyr: 数据处理 ggplot2: 数据可视化 tidyr: 数据整理 lubridate: 日期和时间处理 stringr: 字符串处理

统计分析利器：R语言 R语言，作为一门强大的统计分析语言，为数据科学家和统计学家提供了丰富的工具和资源。本教程将引导你学习R语言的核心概念，并运用其实现数据分析。 学习内容: R语言基础语法 数据导入与处理 描述性统计分析 统计推断与假设检验 数据可视化 常见统计模型 通过学习本教程，你将掌握使用R语言进行数据分析和统计建模的技能，并能将其应用于实际问题。

R 的统计能力是真的强，是做那种 meta，简直不要太顺手。你只要稍微会点 R 语法，套个包跑下模型就行，速度还挺快的，结果也直观。和 SPSS、SAS 那种点来点去比起来，R 的灵活性高太多了，数据量大也不怕。哦对了，它还是开源的，白嫖党的福音。 开源的 R 语言，在统计圈子里挺吃得开，不管你是做社会科学的，还是生物医药的，都能用上。比如你要做个多组研究的综合，用meta或metafor包就行，建模也方便。 想深入点？R 语言统计软件实用指南这篇文章不错，多基础操作讲得挺清楚的。入门别怕，看几次就能上手。 要是你偏重教程风格，推荐你去看看R 语言统计软件教程概述，内容蛮系统的，适合边学边练。