随着计算机技术的迅速发展，现代统计方法解决问题能力的深度和广度都有了很大的拓展。而统计软件正是我们应用统计方法不可或缺的工具。统计软件随着计算机技术和统计技术的发展不断推陈出新，名目繁多，各具特色，令人有无所适从之感。随着全球对知识产权保护要求的不断提高，而开放源代码逐渐开始形成另一种市场，R语言正是在这个大背景下发展起来的，以S语言环境为基础的R语言由于其鲜明的特色一出现就受到了统计专业人士的青睐，成为国外大学里相当标准的统计软件。本书是一本介绍R语言软件基础应用的统计教科书，要求读者有一定的统计知识，并准备应用R语言解决实际问题。本书内容详实、结构清楚、实例丰富、图文并茂，并第一次在国内统计教学中引入大量随机模拟技术。其突出的特点是实用性强，既可作为高校统计学各专业的本科及研究生的教学用书，又可作为研究人员及各类数据分析人员学习的参考书。

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。

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。

本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要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R函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。 本书注重思想性、实用性和可操作性；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、参数的估计与假设检验，还包含非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法；此外还安排了在R新生态下数据治理与可视化的拓展性内容。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R中的实现过程。 阅读本书，读者不仅可以快速学会R的基本原理与核心内容，还可以根据提供的例子与相应的R程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术，为解决更复杂的统计问题奠定扎实的基础。 本书可作为各专业本科生、研究生数理统计或应用统计课程的基础教材或实验教材，也可作为从事数据统计分析研究人员、工程技术人员的工具书或参考...(展开全部)

《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》共分15章，主要内容有：多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还参考国内外大量文献，系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法，可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程教材。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还可作为非统计学专业研究生的量化分析教材。

本书重点介绍R语言在多元数据分析和统计建模方面的应用技巧，内容涉及多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流多元统计分析方面的内容。本书内容丰富、图文并茂、可操作性强且便于查阅，能有效地帮助读者提高数据处理与统计分析的水平和工作效率。作者还建立了学习博客(Rstat.leanote.com)，书中的例子数据、习题数据及R语言代码都可直接在上面下载使用。 本书适合各个层次的多元数据分析用户，既可作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册。同时也可作为各大中专院校和培训班的多元数据分析教材。

本书是在“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材——《多元统计分析及R语言建模》（第二版）的基础上连续修订而成的，系统论述多元统计分析的基本理论和方法并结合R语言分析运算，力求理论与实际应用并重，具有基本统计知识的读者就可阅读本书。本书旨在介绍多元统计分析的基础知识、基本理论及其软件应用。本书主要内容是：多元统计分析概述、多元数据的数学表达、多元数据图示法、多元线性相关与回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和综合评价方法等，所有数据都使用R语言进行分析。本书对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导，又注重数据分析方法的多样性，对各方法从背景、程序的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系，都有较详细的阐述，包括近期的一些新发展。书中给出一些有启发性的案例和习题，书末附录给出了许多补充知识。

《多元统计分析及R语言建模（第2版）》共分14章，主要内容有：多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。《多元统计分析及R语言建模（第2版）》还参考国内外大量文献，系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法，可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程教材。

《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》共分15章，主要内容有：多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还参考国内外大量文献，系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法，可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程教材。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还可作为非统计学专业研究生的量化分析教材。