现代统计学简介

现代统计学简介
Introduction to Modern Statistics

原始链接: https://openintro-ims2.netlify.app/

这本指南旨在为初学者介绍使用R编程语言进行数据分析。这个全面的资源提供了清晰的解释，涵盖了数据管理、数据清洗、可视化和统计分析等所有基本主题。通过利用R的强大功能和库，如dplyr和ggplot2，读者将学会如何有效地处理和分析数据集。该指南还包含实践练习、代码片段和故障排除提示，以帮助学习者自信地应用他们的知识。无论是需要处理调查回答、进行假设检验、构建统计模型还是创建有用的图表和图形——这本指南都涵盖了这些内容。通过掌握这些技能，用户将能够通过统计方法更有效地管理和探索数据，同时提高对基本概念的理解。

总体而言，统计、数据科学、基因组学等相关领域的专家似乎在R编程语言方面达成共识：R语言继续占据主导地位，成为进行统计计算和分析的首选平台。尽管存在关于易用性和潜在依赖问题的批评，但R提供的包和功能的全面集合使其在这些领域处理复杂统计挑战成为首选。然而，就像任何软件或平台一样，最终取决于个人偏好、实际应用和特定领域要求。尽管如此，Python仍然是一个强大的竞争对手，是进行统计计算和分析的可行替代方案，特别是对于数据处理、处理和机器学习目的。

This is the website for Introduction to Modern Statistics, Second Edition by Mine Çetinkaya-Rundel and Johanna Hardin. Introduction to Modern Statistics, which we’ll refer to as IMS going forward, is a textbook from the OpenIntro project.

Second Edition.

Version date: October 12, 2023.

This textbook and its supplements, including slides, labs, and interactive tutorials, may be downloaded for free at
openintro.org/book/ims.

This textbook is a derivative of OpenIntro Statistics 4th Edition and Introduction to Statistics with Randomization and Simulation 1st Edition by Diez, Barr, and Çetinkaya-Rundel, and it’s available under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported United States License. License details are available at the Creative Commons website:
creativecommons.org.

Source files for this book can be found on GitHub at
github.com/OpenIntroStat/ims.

现代统计学简介 Introduction to Modern Statistics

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