Using R for Statistics.2014(非正式)

资 源 简 介

Using R for Statistics.2014(非正式)

详 情 说 明

R语言作为一款强大的统计分析工具，在2014年已经展现出其数据科学领域的潜力。作为开源统计计算环境，R不仅提供基础的统计函数库，还通过CRAN扩展包体系支持各类前沿分析方法。

该时期R的核心优势在于其向量化计算能力，使得数据操作和统计分析可以高效完成。典型的应用场景包括线性回归、假设检验、方差分析等经典统计方法实现。同时，R的可视化系统（如基础绘图和ggplot2）已能生成出版级统计图表。

值得注意的是，2014年正是Hadley Wickham提出"整洁数据"理念的时期，这为后续tidyverse生态系统的形成埋下伏笔。虽然当时dplyr等包还未完全成熟，但data.frame操作和reshape2包已为数据预处理提供有效支持。

在统计建模方面，R此时已内置广义线性模型(GLMs)、时间序列分析(ARIMA)等高级功能，并通过第三方包支持机器学习算法实现。这些特性使R成为学术界和工业界统计工作的重要选择。