书籍介绍
这本书最大的特点，是它不满足于把R当成一门编程语言来教，而是坚持从统计学的内在逻辑出发来组织内容：参数估计、假设检验、回归、方差分析，统计学的核心模块就是全书的主干，R只是承载这些思想的工具。正因如此，它更像一本“用R重新讲一遍统计”的书，而不是一本操作手册。读者最看重的，是书中大量贴近实际的建模案例——它们被公认为全书的亮点，作者确实用心，让抽象方法有了落点。但它的取舍也引发争议：统计理论讲得偏重，第一章对数理统计底子薄的人相当吃力，有人因此望而却步；也有人觉得它在“懂的人嫌浅、不懂的人嫌深”之间摇摆。它适合已经学过统计、想系统掌握如何用R落地建模的人，也适合把这本书当作长期参考而非速成入门的人。
AI导读
核心看点
- 本书严格遵循数理统计教材章节逻辑，将概率统计基础、参数估计、假设检验等理论与R软件编程紧密结合，旨在解决统计计算难题，帮助读者深刻理解统计精髓及R语言的高效使用技巧，实现从理论到实践的跨越。
- 书中涵盖工程技术、经济管理、社会生活等领域的丰富统计建模案例，通过R软件进行模型求解与结果分析，提供从实际问题建模到软件求解的全面训练，强调应用导向，避免繁琐的数学证明，注重实际问题的解决能力培养。
- 作为中文R语言教材中的稀缺优质资源，本书提供了大量实用示例和代码片段，涵盖数据描述、回归分析、方差分析及多元分析等核心内容，虽然部分理论讲解较为简略，但其提供的完整建模流程和代码参考对初学者极具实战价值。
读者共识
- 读者普遍认为这是中文R语言教材中难得的优秀之作，尽管存在统计理论讲解过于简略或晦涩的争议，但其提供的完整建模流程和大量实用案例深受好评。许多读者将其作为入门首选，认为其应用导向明确，能有效帮助初学者跨越从统计理论到软件实现的障碍。
- 多数读者指出本书不适合零基础学习统计，必须先修过数理统计课程才能顺利阅读。对于统计基础薄弱的读者，阅读体验较差，容易因理论障碍而放弃。但对于有统计背景且想学R的人，本书被评价为“用心之作”，示例丰富，有助于理解统计方法在计算机上的实现。
- 部分读者批评书中内容过于基础，且存在代码错误或排版问题，认为其深度不足以支撑高级数据分析需求。然而，主流观点仍肯定其作为入门教程的价值，认为其填补了中文R语言统计建模教材的空白，建议读者将其作为参考书，配合其他资源共同学习。
精彩摘录
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- "可以用attr(object,name)的形式存取对象object的名为name的属性，例如， > attr(x,"names") [1] "apple" "orange""
- "> A<-array(1:24,dim=c(2,3,4)) > B<-aperm(A,c(2,3,1)) B[i,j,k]=A[j,k,i]"
- "矩法（method of moments）是由英国统计学家K Pearson在20世纪初提出来的，它的中心思想就是用样本矩去估计总体矩。"
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用户评论
氣死了!!!!連個偏最小二乘法的教程都木有!!!!!!!!!!!枉我還一大早坐了校巴去東風路校區的圖書館借!!!!!!!!!!!!!!!
R做统计建模最基本的一些东西里面都有了。不过也有点太基本了。
花樣作死大比拼的一學期…
没有看R的部分 数学渣的小福音
Dr. X 先生发来邮件曰， I am thinking of using a RA for the coming fall semester, it involves some basic data management. what software you are using now? Stata? R?
我是个不学无术的人
算是一行一行地把这本书读完了，手把手教你怎么从爬到走，最后你还能走到自己想去的方向。我对这本书有近似于母亲的感情……
内容很实用，统计学原理也讲得很清楚
说什么呢
我的数理统计的基础太薄弱了..基本上后边完全看不懂....太难了....
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