本书主要内容提示
《R语言与统计学：基于R的应用》——深度解析统计学的R语言实现
作者：Rex A. Russell，Michael Friendly，Paul M. McNeil
出版社：CRC Press
出版时间：2010年
《R语言与统计学：基于R的应用》是一本全面介绍R语言在统计学中应用的权威书籍，作者Rex A. Russell、Michael Friendly和Paul M. McNeil都是统计学和R语言领域的专家，他们在本书中深入浅出地讲解了R语言在统计学中的应用，为广大读者提供了丰富的实践案例。
《R语言与统计学：基于R的应用》旨在帮助读者掌握R语言在统计学领域的应用，使其能够利用R语言解决实际问题，本书内容丰富，结构清晰，适合统计学、数据科学、计算机科学等相关领域的读者阅读。
本书共分为12章，涵盖了R语言的基本语法、数据输入与输出、数据处理、图形绘制、统计建模、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、生存分析、假设检验、数据挖掘等内容，以下是本书的大纲：
第一章：R语言简介
本章介绍了R语言的发展历程、特点以及R语言环境的基本操作。
第二章：R语言基础
本章讲解了R语言的基本语法、数据结构、函数、控制流等基础知识。
第三章：数据处理
本章介绍了R语言在数据处理方面的应用，包括数据清洗、数据转换、数据汇总等。
第四章：图形绘制
本章介绍了R语言在图形绘制方面的应用，包括基础图形、统计图形、自定义图形等。
第五章：统计建模
本章介绍了R语言在统计建模方面的应用，包括线性回归、逻辑回归、非线性回归等。
第六章：回归分析
本章深入讲解了R语言在回归分析方面的应用，包括线性回归、多元回归、广义线性模型等。
第七章：时间序列分析
本章介绍了R语言在时间序列分析方面的应用，包括时间序列的平稳性检验、自回归模型、移动平均模型等。
第八章：多元统计分析
本章介绍了R语言在多元统计分析方面的应用，包括主成分分析、因子分析、聚类分析等。
第九章：生存分析
本章介绍了R语言在生存分析方面的应用，包括生存函数、Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型等。
第十章：假设检验
本章介绍了R语言在假设检验方面的应用，包括t检验、方差分析、非参数检验等。
第十一章：数据挖掘
本章介绍了R语言在数据挖掘方面的应用，包括关联规则挖掘、分类与预测等。
第十二章：案例研究
本章通过实际案例展示了R语言在统计学中的应用，帮助读者更好地理解理论知识。
《R语言与统计学：基于R的应用》是一本实用性很强的书籍，它将R语言与统计学相结合，为广大读者提供了丰富的实践案例，通过学习本书，读者可以掌握R语言在统计学领域的应用，提高自己的数据分析能力。