Biologists Using R的基础与应用统计学

《多元统计学应用 R》教材提供目录索引，方便查阅特定内容。

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。

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。

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

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

数据挖掘的统计学基础 这本课件深入浅出地从统计学的视角探讨了数据挖掘的核心概念和方法。它将复杂的统计学理论与实际的数据挖掘应用相结合，为读者理解数据挖掘的本质提供了清晰的框架。 主要内容包括: 探索性数据分析 统计推断与假设检验 预测模型构建 模型评估与选择 适用人群: 对数据挖掘感兴趣，并希望了解其背后的统计学原理的学生、研究人员和从业者。

超越方差分析：应用统计学基础 本书深入探讨了统计学中一个重要的概念——方差分析（ANOVA），并介绍了超越基本 ANOVA 的进阶方法。从基础概念入手，本书逐步引导读者理解和应用更复杂的统计模型，以解决实际问题。

抽样与数据 描述性统计 概率主题 离散随机变量 连续随机变量 正态分布 中心极限定理 置信区间 单样本假设检验