✍ Scribed by Paul Teetor
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【编辑推荐】
“本书不仅是一本解决方案手册，也提供了一种真正令人愉悦的学习R的方法——每次给出一个实际的例子，非常容易阅读！”
——Jeffrey Ryan 软件咨询专家和R添加包作者
“带着95%的信心，我不能拒绝 ‘本书是学习、应用R中的统计功能的最好的教材’这一结论。”
—— JD Long CerebralMastication.com上的R博客作者
【内容简介】
本书涵盖200多个R语言实用方法，可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析的一切工具，但是R本身的结构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言方法包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你马上应用R高效地工作。
每一个R语言方法都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并...
【编辑推荐】
“本书不仅是一本解决方案手册，也提供了一种真正令人愉悦的学习R的方法——每次给出一个实际的例子，非常容易阅读！”
——Jeffrey Ryan 软件咨询专家和R添加包作者
“带着95%的信心，我不能拒绝 ‘本书是学习、应用R中的统计功能的最好的教材’这一结论。”
—— JD Long CerebralMastication.com上的R博客作者
【内容简介】
本书涵盖200多个R语言实用方法，可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析的一切工具，但是R本身的结构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言方法包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你马上应用R高效地工作。
每一个R语言方法都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户，本书将帮助你步入R的殿堂；对于R的资深用户，本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书，你可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。
本书主要内容：
■ 建立向量，处理变量，以及执行其他基本函数。
■ 数据的输入和输出。
■ 处理矩阵、列表、因子和数据框等数据结构。
■ 分析概率、概率分布和随机变量。
■ 计算统计量和置信区间，进行统计检验。
■ 创建各种图形。
■ 构建线性回归和方差分析（ANOVA）等统计模型。
■ 探索高级统计技术，如聚类分析等。
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