复杂数据统计方法-基于R的应用（第三版）

专题介绍：R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R的学术性开发比较早，适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

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我们在做数据分析工作的时候，经常会利用统计学里面的知识。比方说，数据的数字化特征，数据的分布，假设验证的思想，回归方法的应用等。这些知识都可以非常方便地用R语言来实现。了解R语言历史的朋友，都会清楚R语言最初是有两位统计学家设计和实现的。因此，R语言非常适合和擅长做统计学相关的事情。

市面上，关于统计学和R语言结合的书籍，琳琅满目。我有幸也阅读了一些，也从中吸收了一些对自己有帮助的知识。吴喜之老师这本《复杂数据统计方法-基于R的应用》的书，更是让我受益良多。吴老师，首先在引言中开篇就介绍了科学的统计和数据分析实践，并对数据的形式和相应的方法做了归纳和概述，同时，简要介绍了R语言软件以及国内统计学课本的若干误区，读来让人耳目一新，接下来，他详细总结了横截面数据分析的情形和方法，包括横截面数据回归的经典方法和机器学习方法，横截面数据分类的经典方法和机器学习方法以及横截面数据-计数或有序因变量的情形和方法，这些内容是本书花了大的篇幅在讲解，具有很强的实用性。第三，描述了纵向数据（多水平模型、面板数据）的情形和方法，最后，介绍了多元分析、多元数据的关联规则分析以及结构方程建模的PLS分析、贝叶斯网络、多元时间序列数据等内容。书中的知识，不仅可以指导学术研究，也可以指导实际的数据分析工作实践。感谢吴老师付出和分享。

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