R 4编程入门与数据科学实战（数据科学与大数据技术）

学习如何使用R 4，编写和保存R脚本，读入和写出数据文件，使用内置函数，并了解常用的统计方法。这本深入浅出的教程介绍了R 4的主要功能，包括图表的新调色板、可用于大数据的增强的参考计数系统，以及文本的新数据导入设置和对基于文本的分类数据进行建模的统计方法。

书中每一章都以知识点清单开始，最后是对该章介绍的R函数的总结，以及用于测试新知识的练习。本书开篇介绍了R和CRAN软件包在Windows和macOS上的实践安装，大部分内容是对统计方法的介绍（非验证性的、应用性的统计），主要依靠R和R可视化来理解、激励和进行统计测试和建模。本书展示了R在具体案例中的使用，如方差分析、多元回归和调节回归、数据可视化、假设检验等，并采取了一种基于实例的实践方法，将最佳实践与对所做统计的清晰解释结合起来。

主要内容

◆ 获取并安装R和RStudio

◆ 从多种文件格式导入和导出数据

◆ 分析数据并生成图形（包括置信区间）

◆ 互动式地进行假设检验

◆ 对多元回归和调节回归解决方案进行编码

Matt Wiley领导维多利亚大学的机构有效性、研究和评估部门，同时负责促进战略和单位规划、数据知情决策、州/地区/联邦问责制度的发展。作为一名终身数学副教授，他曾在数学教育(加利福尼亚州)和学生参与(得克萨斯州)活动中获奖。此外，Matt拥有加利福尼亚大学和得克萨斯A&M系统的计算机科学、商业和纯数学学位。

除了学术成就，他还参与合著了三本关于流行的R编程语言的图书，并担任一家统计咨询公司的管理合伙人近10年。他还拥有使用R、SQL、C++、Ruby、FORTRAN、JavaScript语言的编程经验。

作为一名程序员、出版作家、数学家和变革型领导者，Matt总是将写作的热情同解决逻辑和数据科学问题的乐趣融为一体。无论是在会议室，还是在教室，他都喜欢采用动态的方式与跨学科和多元化的团队进行合作，使复杂的想法和项目变得易于解决。

Joshua F....

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