语言统计

统计编程里的老牌选手 R 语言，适合搞数据的你。它不光是免费开源的，还能应付各种统计图和模型，扩展性也不错。语法有点像数学公式，逻辑清晰。用 R 缺失值、做图、时间序列，真的是挺方便的。如果你是 Python 用惯了的，刚上手 R 会有点不适应，但慢慢来，就发现它的图形输出真香！

本幻灯片深入解析R语言在多元统计中的应用。

统计里的 R，真的是个好用到爆的小工具，尤其配上《统计建模与 R 软件》这本书，用起来简直事半功倍。书的结构比较贴近熟悉的数理统计课程，基础打得挺牢，还挺系统地讲了建模怎么搞，怎么用 R 来跑数据、画图、做检验。每一章都不是干讲概念，而是直接结合 R 来演示，比如用lm()做线性回归，或是用ggplot2画出各种炫酷图表，代码量不大，上手也不难。R 的包多得让人眼花，但书里挑的都是比较实用的，比如car、MASS、forecast，讲得也比较接地气，有种“老司机带你飞”的感觉。你要是之前用 Excel 数据，换成 R 之后会发现灵活多了，图也清晰，逻辑也顺。更妙的是它还结合了不少实际应用场景，

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。

R 语言的开源特性和灵活性，确实挺吸引人的，是做数据可视化和统计建模的时候，用起来就一个字：爽。你要是平时也和我一样，得跑点回归、画点图，那这篇《R 与其他统计软件比较》还蛮值得一看。讲得直接，谁快、谁贵、谁难用，基本都点到了。 SAS 的模块挺全，跑起来快，就是扩展性差点意思，而且买起来真不便宜；SPSS嘛，新手友好，图形界面清爽，就是你真要写点逻辑复杂的东西，容易卡壳；Splus支持 S 语言，跟 R 基本兼容，挺高级的，但也挺贵。这么一比，R 真的是香啊，社区活跃，扩展包丰富，而且最重要——免费！ 要是你正纠结学哪个，不妨看看这几篇文章：探索数据科学：统计软件与 R 语言这篇挺适合新手理

在控制台中键入如下命令2 + 2 a

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。