R语言之统计进阶

资 源 简 介

R语言之统计进阶

详 情 说 明

R语言作为统计分析的利器，在进阶应用中展现出强大的数据处理和建模能力。

假设检验 从基础的t检验到复杂的方差分析，R内置的stats包提供了完整的检验工具链。非参数检验场景中，wilcox.test()和kruskal.test()可替代传统参数检验，应对非正态分布数据。

回归分析 线性模型(lm())是核心起点，而广义线性模型(glm())可扩展至分类变量分析。进阶技巧包括使用step()函数进行变量筛选，或通过caret包实现自动化模型调参。

可视化深化 ggplot2的图层语法支持多维统计图形绘制。密度曲线叠加直方图、箱线图分组比较等高级图表，能直观揭示数据分布规律。

扩展生态系统 lme4包处理混合效应模型，survival包胜任生存分析，这些专业扩展包使R在细分统计领域保持不可替代性。