使用R应用的统计学习简介

《多元统计学应用 R》教材提供目录索引，方便查阅特定内容。

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

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。

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。

《使用 R 语言的入门统计学》(第二版)这本书挺适合想入门统计学和 R 语言的朋友。它从 R 的基础语法开始，逐步深入到各种统计方法，像回归、假设检验、聚类等等，都能让你了解如何用 R 来实现。书中有多实际案例，你更好地理解知识点。而且，即使你是初学者，也能跟得上，完全不会觉得难。作者 Peter Dalgaard 是生物统计学的专家，书中的内容也是他多年的教学经验的结晶。如果你正在找一本既实用又易懂的统计学教材，尤其是结合 R 语言的，这本书蛮合适的。它不止讲理论，还注重实践。你可以通过具体的代码示例和案例，快速掌握如何在 R 中进行统计。，这本书是学习 R 语言数据的一个不错的选择。

数据挖掘和数据分析是统计学习中不可或缺的组成部分，特别是在使用Python和SQL Server进行数据处理时。

如果你正在找一份靠谱的多元统计学资源，这份《多元统计学.ppt》绝对不容错过。它基于何晓群老师的第二版教材，内容涉及了多元统计的基础，适合从零开始学习的朋友。得清晰，理论和应用结合得挺好。如果你对 R 或 SPSS 感兴趣，相关的课程也有不少配套的学习资源，你更好地理解和掌握这些工具。值得一提的是，这份 PPT 不仅适合入门学习，还能作为复习和参考材料。喜欢统计的你不妨试试，内容还是蛮丰富的。

地统计学，即地质统计学，起源于20世纪50年代初，由法国统计学家Matheron在60年代大量理论研究的基础上形成。它以区域化变量理论为基础，利用变异函数作为主要工具，研究空间中呈现出一定随机性和结构性的自然现象。GS+是一种常用的地质统计软件，广泛应用于地质资源评价和环境监测等领域。

《ArcGIS地理统计学习手册》是一本专注于GIS（地理信息系统）中地理统计分析技术的教程。作为业界领先的GIS软件，ArcGIS提供强大的地理统计分析功能，为用户开辟了处理和理解空间数据的新途径。地理统计学是统计学的一个分支，专门研究地理现象的空间变异性。通过这种方法，我们可以更深入地了解空间模式、趋势和关系。地理统计分析的核心在于建立空间数据的随机性和空间依赖性模型。ArcGIS中的地理统计工具包括多种方法，如普通克里金、简单克里金和反距离加权法等插值方法，半变异函数用于评估空间依赖性，变程定义数据的空间结构范围，核函数处理随机噪声或非空间变异部分，方向性分析揭示特定方向上的空间模式，格网