这《R语言统计入门(第2版)》以最恰当的方式向初学者介绍了R的全貌，内容涵盖基本的R语言编程方法、基本数据处理和一些高级数据操作的技巧，有助于读者理解R向量化编程的特点。此外，作者在本书中还详细描述了包含回归分析、假设检验、广义线性模型、非线性拟合等常用统计方法的原理。虽然本书以实际案例解析居多，但是并非不重视理论，作者恰当而到位地描述了理论方面的内容，既不晦涩，也非浅白，而是向读者打开了一扇窗。作者希望这本书可以作为一道“开胃菜”引导更多的人投入到对统计和R的研究之中。

本书通过三个精心挑选的例子，深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。书中涵盖R语言编程的方方面面，内容涉及R对象的类型、R的记号体系和环境系统、自定义函数、if else语句、for循环、S3类、R的包系统以及调试工具等。本书还通过示例演示如何进行向量化编程，从而对代码进行提速并最大化地发挥R的潜能。本书适合立志成为数据科学家的R语言初学者阅读。

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本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的日函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。 本书注重统计的思想性、方法的实用性和计算的可操作性。在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数估计与假设检验，还包括了非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法及贝叶斯统计分析方法。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在日中的实现过程。 通过本书，读者不仅可以快速学会日的基本原理与核心内容，而且可以根据书中的例子与例子中的日程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术，为解决更为复杂的统计问题奠定扎实的基础。

这是一本专门为语言研究撰写的统计学入门书籍，使用开源R软件，撰写方式通俗易懂，配有练习题、思考题、警告和建议等，适合任何水平的语言学学习者：本科生、研究生、讲师、教授。 本书介绍了定量研究的基本逻辑、R软件的基础知识、用R生成汇总统计频率、平均数和相关性的方法以及如何用绘图表示研究结果；还介绍了如何用R执行统计检验和汇总检验结果、多因子研究方法以及聚类研究的探究性方法。与绝大多数同类书籍不同的是，本书非常清晰地循序渐进地介绍了每一种研究方法的使用。

在强调统计思维的归纳性本质基础上，钱松所著的这本书把应用统计学跟环境与生态领域关联到一起。本书遵循解决统计建模问题的一般方法，内容覆盖了模型界定、参数估值和模型评估。作者用了很多实例来阐述统计学模型以及如何用R语言来实现模型。 本书首先为开展简单的数据分析任务提供了基础知识。例如探索性数据分析和线性回归模型拟合。接下来重点介绍了统计建模，包括线性和非线性模型、分类和回归树以及广义线性模型。书中还讨论了用于模型检验的模拟，为开发出的模型提供评估工具，同时探讨了多层回归模型这类会对环境和生态学数据分析产生广泛影响的模型。 本书重点针对的是环境和生态学问题的统计建模和数据分析。通过引导读者理解解决科学问题和开发统计模型的过程，轻松地从科学假设过渡到统计模型。

《基于R的语言学统计方法》是一本实践性很强的工具书，介绍如何在语言学研究中用R实现各种统计方法，目标读者为语言学界拟进行量化研究，尤其是需要运用统计解决实际问题的学者和研究者。《基于R的语言学统计方法》旨在介绍R软件的基本使用方法，定位明确、内容丰富、逻辑连贯、结构清晰，且注重讲解R软件的具体使用方法，实用性较强，对于在外语界介绍和普及这一语言研究的统计工具和方法具有一定的学术价值和意义。

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本书借鉴数据科学家Jared P Lander在R语言上丰富的教学经验，通过大量实例，详细讲解R语言的核心功能。对于刚接触统计程序和模型的人，本书的内容组织结构使得学习R语言相当简单和直观。本书主要介绍R语言中20%的核心功能，但是这20%的功能足以让你解决80%的现代数据分析。 书中每一章都是从基础知识开始，提供大量的实例和代码。你将学习下载和安装R语言；设置和使用R语言环境；掌握基本的程序编写，数据导入、操作和可视化；完成几个测验。然后在此基础上，你将构建几个完整的模型，包括线性和非线性模型，学习数据挖掘技术。接着你将在代码中学习使用LaTeX，RMarkdown和Shiny等R语言包。