前    言

本书内容在某种程度上严格符合本科生的数学课程要求，也可以将此称为本书的“核心”。在这方面，本书可能适合添加到初级或中级统计方法课程中)。此外，根据最后几章的内容，它也可能适用于社会科学(例如心理学或社会学)的高年级本科课程。

除了以上这些目标，本书旨在让读者通过R编程语言的实际应用，亲自体验统计思维。理论是难以被忽视的，技术和理论将通过模型、视觉效果和其他直观的方法来呈现。本书真正的目的是以容易理解的方式分享复杂的数字构造语言。这种实际应用——有时也可称为经验和定量分析能力——旨在使读者能够批判性地思考和探索日益复杂的数据集，更准确地描述和总结大量信息，然后进行分析、建模，最后将结果清楚地传达给专业和非专业人士。

本书由两部分构成。第一部分旨在有效地逐步引导读者安装R编程语言，并了解其所需的基本计算机环境。本书将尽量避免“技术用语”，坚持使用日常用语，在最初阶段尽可能快地引导读者并灵活地转向研究实际的统计数据。第二部分介绍统计学，依次为总体、样本、描述性统计、概率、分布、相关性、回归、置信区间、假设检验和方差分析(ANOVA)。本书在不回避技术数学理论的同时，首先引入统计学思想的概念。本书的内容将从读者阅读阶段到帮助读者亲自参与学习中的实践操作，目标是建立一个坚实的、真实的、连贯的上下文关系，从而使理论更具有相关性。作者的目的是写一本使读者“能在日常生活中使用统计学”的书，而不是写一本完成考试之后很快就被遗忘的书。

最后，虽然本书适用于本科课程，但也将提高读者使用R编程语言的能力，并为使用R语言进行研究、数据科学、机器学习、动态报告和可视化定制奠定基础，因此，本书也非常适合希望掌握R语言的有一定经验的数据分析师、希望获得更强的技能和掌握统计学知识的研究生，以及任何喜欢学习数据和统计相关知识的人。

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