R语言助你学习单变量、双变量和多变量统计

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。

【R语言】开通了R语言群，大家相互学习和交流，请扫描下方二维码，备注：R群，我会邀请你入群，一起进步和成长。

在实际数据分析工作时，我经常会用到统计学的知识与方法，比方说，一段时间内业务核心指标的均值、标准差和变异系数（标准差/均值）；利用假设检验的方法对实验组和对照组的效果进行评价；探索指标之间的关系，线性相关或者非线性相关等。在做学术研究的时候，我同样会用到统计学知识，包括单变量的统计、双变量的统计以及多变量的统计。统计，是我们洞见数据的一把利器。统计的思想、方法、理论，可以帮助我们去认识数据、理解数据、挖掘数据以及应用数据。

R语言，天生就适合去学习和应用统计。一来，它是由两位统计学家基于S语言设计和开发的，并且在开源文化和精神下，不断成长和壮大起来；二来，利用R语言学习和应用统计学，可以让我们紧密地把理论与实践结合起来，在学中做、做中学的迭代过程里不断进步与成长；三来，R语言是一个活跃的生态和组织，一直处在不断更新和成长中，对于我们每个学习者，这是一件好事情，也有利我们的更新和上升。

关于单变量统计、双变量统计和多变量统计，朋友们，可以先自我思考下。

“它会有哪些内容呢？它会有哪些理论和方法呢？它可以解决那些问题呢？它可以服务于那些应用场景呢？”等等。

我们如何来认识一个单变量？有哪些方法和理论？我们可以通过可视化来观察，也可以通过数学化来理解；我们可以从描述性统计的角度来解读，也可以从推断性统计的角度来定论。推而广之，双变量，多变量，我们又怎么认识和应用？

写到这里，我更多是抛出了一系列问题。而这问题的求解和答案，大家可以去各抒己见。正如“八仙过海，各显神通”。我为了解决这些问题，会去查找资料，翻阅书籍，积极实践。一方面，大家可以结合自己的实况，去琢磨下这些问题；另一方面，这里有本书籍，或许可以提供一些帮助和启发。

作者是一位定量分析的专家，想必也是一位R语言和统计学高手。书中的内容，一定程度上可以解答我前面所谈到的问题集。至于对问题集的具体方法和知识，你若是感兴趣，可以获取这本电子书（PDF格式），看一看，同时，也写一写对应的R代码，理论和实践相辅相成，效果才更显著和上乘。

资源的获取方式，请识别下方二维码，进入R语言公众号，回复“20210313”，就可以获得资源领取的方式。

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