Understanding_and_Applying_Basic_Statistical_Methods_Using_R

资 源 简 介

Understanding_and_Applying_Basic_Statistical_Methods_Using_R

详 情 说 明

R语言作为统计分析的强大工具，为数据科学工作者提供了丰富的函数库和灵活的编程环境。其核心优势在于内置了基础统计方法所需的一切功能，从数据整理到结果呈现形成完整工作流。

在描述性统计层面，summary()函数能快速生成数据的五数概括（最小值、四分位数、中位数、均值等），配合hist()直方图或boxplot()箱线图实现数据分布可视化。假设检验方面，t.test()处理双样本均值检验，chisq.test()适用于卡方检验，函数参数设计直观，输出包含p值和置信区间等关键指标。

回归分析中，lm()函数通过公式接口建立线性模型，如y~x1+x2表示多元线性回归。模型诊断可通过plot()直接生成残差图等四类可视化结果。进阶应用时，管道操作符%>%与dplyr包能优雅地完成数据预处理，ggplot2则提供出版物级统计图表绘制能力。

掌握这些基础方法后，配合RMarkdown可实现动态报告生成，使得统计分析过程具有完全可复现性。值得注意的是，R社区贡献的各类扩展包（如broom用于整理模型输出）持续丰富着基础统计的分析维度。