本书由浅入深、全面系统地介绍了R语言的编程和统计知识，为读者了解现代数据科学的计算方法奠定了比较坚实的基础。
本书包括语言、编程、统计学和概率、统计检验和建模、绘图共5个部分，基本涵盖了国外大学一、二年级的统计学课程。在讲授知识的同时，本书注重学以致用，每章穿插了许多练习，方便读者动手操作；每章结尾提供了本章讲述的代码汇总，方便读者快速查阅。通过对本书循序渐进的学习，读者可以逐步构建自己的知识体系，同时培养程序员的思维方式。本书适合R语言初学者从头开始学习，有编程经验的读者也可以挑选自己感兴趣的内容阅读。
本书既可以用作R语言编程的社会培训教材、自学教材，也可以用作高校师生，特别是统计学专业师生的辅导教材。
作者介绍蒂*曼·M. 戴维斯是新西兰奥塔哥大学的讲师，教授统计数据课程。他使用R语言编程已经有10年之久，并在他的所有课程上教授R语言编程。蒂*曼·M. 戴维斯因对空间点模式建模的研究，被授予新西兰统计协会的Worsley奖。新西兰huang家学会授予他Marsden Fast-Start奖，表彰他解决了相关的问题。他组织了*个为期3天的R语言讲*班，这鼓励他写出这本面向R语言初*的使用指南。
编辑推荐
本书是一本指导你如何掌握并灵活运用目前世界上流行的统计分析编程语言——R语言的图书。即使你没有编程背景，或者只有少量的数学基础知识，也可以通过本书中丰富的实际案例，高效地学习统计学和R语言。
本书从基础知识，如处理数据、编写简单程序开始讲起，然后介绍了样本数据的统计概要、统计建模等。此外，你还将通过R语言的基本作图工具和贡献包（如ggplot2和ggvis）学习令人耳目一新的数据可视化，并使用rgl贡献包做出交互式3D图。
本书包括以下主要内容：
- R语言编程的基本原理，包括如何编写数据框、创建函数以及使用变量、语句和循环；
- 有关统计的知识，如探索性数据分析、概率、假设检验和回归模型等，并如何用R语言实现它们；
- 获得R语言的数千个贡献包和数据集的方法；
- 从数据中获取有意义的结论的方法；
- 画出高质量的图形。
目录:
第 1章 新手入门 3
第 2章 数值、运算、赋值和向量 13
第3章 矩阵和数组 30
第4章 非数值型数据 47
第5章 列表和数据框 70
第6章 特殊值、类型和转换 82
第7章 基本绘图 102
第8章 读写文件 119
第9章 调用函数 135
第 10章 条件和循环 145
第 11章 编写函数 175
第 12章 异常值、计时和可见性 196
第 13章 初级统计学 213
第 14章 数据可视化基础 233
第 15章 概率 248
第 16章 常见的概率分布 263
第 17章 抽样分布和置信度 291
第 18章 假设检验 304
第 19章 方差分析 340
第 20章 简单线性回归 352
第 21章 多元线性回归 377
第 22章 线性模型选择和诊断 409
第 23章 自定义高级绘图 447
第 24章 进一步了解图形 474
第 25章 在更高维上定义颜色和图形 490
第 26章 交互式3D图形 537
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