R是一種語言，它為高級數據分析人員提供個性化分析的程序編寫方式；R是一款統計軟件，它為中級數據分析人員提供大量的工具包和函數，直接使用它們就可以實現分析目標；R是一本教科書，它為初學者提供十分豐富而便捷的幫助信息，簡單學習，就可以做初步的數據分析；R是一種文化，使用后你會感到傳授或學習統計學知識的方式應當改變。
本書是一本基于R語言實現全部例題計算與分析的統計學教材，書中例題的解答和圖表均給出了R的詳細代碼和結果。本主內容共11章，包括數據的可視化等描述性分析方法、推斷方法以及實際中常用的一些統計方法等，可作為高等院校統計學專業本科生的基礎課程教材，也可作為經濟管理類專業及部分理、工、農、林、醫藥等專業的統計學教材使用，對實際數據分析人員也有參考價值。
賈俊平，中國人民大學統計學院副教授。多年從事統計學教學和研究，著有統計學《統計學》、《統計學—基于R的應用》、《統計學—基于SPSS》、《統計學—基于Excel》、《應用統計學》等多部著作。曾先后獲得過教學成果二等獎、北京市教學成果一等獎、寶鋼教育獎、北京市經濟技術創新標兵等多個獎項。
第 1章數據與 R
第 2章數據的可視化
第 3章數據的描述統計量
第 4章隨機變量的概率分布
第 5章參數估計
第 6章假設檢驗
第 7章類別變量分析
第 8章方差分析
第 9章一元線性回歸
第 10章多元線性回歸
在保留及時版內容框架的基礎上 ,第二版多數章節做了重新做了編寫 ,刪除了每章的開篇案例和主要術語 ,刪除了思考與練習中的思考題 ,只保留了習題 ,更換了大部分習題數據 ,并增加了一些新的習題 .各章均增加了一些新內容 ,書中所有的示意圖均使用 R重新繪制 ,優化了例題的 R代碼 ,并給出了部分統計方法和原理的 R模擬 .各章的主要變化如下:
第 1章更名為數據與 R. 1.1節簡要介紹統計學的概念、數據及其來源 , 1.2節 ～ 1.5節介紹 R的使用 ,包括 R的初步使用、創建 R數據、編寫 R函數、圖形的控制和布局等.
第 2章更名為數據的可視化 . 2.1節更名為數據的頻數分布 ,介紹類別數據的頻數分布和數值數據的類別化 ,增加了多維列聯表的制作方法 . 2.2節更名為類別數據的可視化 ,新增了作為條形圖變種的帕累托圖、脊形圖和馬賽克圖 ,以及作為餅圖變種的扇形圖 . 2.3節更名為數值數據的可視化 ,在展示數據分布的圖形中 ,增加了點圖、核密度估計曲線等 ;在展示變量間關系的圖形中增加了模擬的散點圖和氣泡圖 ;在比較多樣本相似性的圖形中增加了星圖和臉譜圖;并新增了時間序列圖和洛倫茨曲線等.
第 3章更名為數據的描述統計量 .增加的內容主要有 :加權平均數、百分位數及其 R實現、極差和四分位差的 R實現、偏度和峰度的 R模擬 ,重新編寫了數據的綜合描述案例.
第 4章 (隨機變量的概率分布 )增加了正態分布和標準正態分布的概率密度函數、中心極限定理的 R模擬、樣本比例分布的模擬、樣本方差分布的模擬等 ,刪掉了 4.2.2小節中的 “數據的正態性評估”,其內容放在第 6章假設檢驗中介紹.
第 5章 (參數估計 )增加了估計量無偏性、有效性和一致性的 R模擬 ,更換了部分例題 ,增加了大樣本估計的 z.test函數、一個總體方差估計的 sigma.test函數和兩個總體方差比估計的 var.test函數的使用等.
第 6章 (假設檢驗 ) 6.1節更名為假設檢驗的原理 ,并對內容作了大量精簡 ,同時增加了效應量的介紹 .介紹了正態分布的檢驗方法 ,如圖示方法和檢驗方法 ,包括 Q-Q圖和 P-P圖、 Shapiro-Wilk和 Kolmogorov-Smirnov正態性檢驗 ,增加了一些常用的非參數檢驗方法,如 Wilcoxon符號秩檢驗、 Mann-Whitney檢驗等.
第 7章 (類別變量分析)增加了數據為列聯表情形下檢驗的 R代碼.
第 8章 (方差分析 )大部分內容進行了重新編寫 ,增加的內容包括效應量分析、多重比較的 HSD方法 .新增了 8.4節,介紹方差分析的假定及其檢驗方法 ,包括方差齊性檢驗的圖示方法和檢驗方法 ,如 Bartlett和 Levene方差齊性檢驗等 .增加了單因子方差分析的非參數方法.
第 9章 (一元線性回歸)增加了繪制回歸擬合圖的 R代碼和結果.
第 10章 (多元線性回歸 )增加了自變量相對重要性的評價 ,給出了標準化回歸系數的計算及其解釋;增加了啞變量回歸的圖示.
第 11章 (時間序列預測 )更換了例題數據 ,增加了 HoltWinters函數格式及參數的介紹,增加了 11.5節,介紹時間序列的平滑,即移動平均的應用.
此外 ,還增加了附錄 2:本書使用的 R函數 ,列出了本書使用的主要 R函數的名稱及其功能描述.
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