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多元统计分析及R语言建模(第4版) 王斌会 “多元统计分析及R语言建模（第4版）”图书介绍 在当前数据科学、统计学与应用统计研究迅猛发展的时代，多元统计方法在各类科研与工程问题中成为不可或缺的分析工具。《多元统计分析及R语言建模（第4版）》（王斌会，暨南大学出版社，2016年）正是一本兼具理论与实践、数学严谨性与软件实现导向的教材/参考书，适合统计学、生物统计、经济统计、工程统计、社会科学等多个领域的研究生、本科高年级学生，以及对数据分析与建模有较高要求的科研人员作为研习资料。

R语言：大数据分析中的统计方法及应用 薛薇 📘 「书名」 ：《R语言：大数据分析中的统计方法及应用》  「作者」 ：薛薇（中国人民大学统计学院副教授，应用统计科学研究中心副主任）  「出版社」 ：电子工业出版社，2018 年出版。  「页数」 ：约 229 页（纸本），电子版字数约 14.2 万字。

ggplot2：数据分析与图形艺术 哈德利·威克姆 引言 在现代数据科学与统计分析中，图形可视化不仅仅是“报告”结果的工具，更是探索数据、检验假设、发现规律的重要手段。一本能够系统阐述可视化原则与实用技术并重的书，对于科研人员、数据工程师、统计学家、生物信息学 /生物科学工作者都极具价值。《ggplot2：数据分析与图形艺术》（中文译名，“数据分析与图形艺术”）便是这样一本将美学、统计学、可视化与编程融合起来的佳作。👍

The Shape of Data-2023 After reading this post, we strongly recommend you read  Guidance  to understand our purpose. If you need proxy tools, please browse  this URL If you need VPN Provider, please browse  this URL 📘 「Exploring the Geometry of Data: An Introduction to The Shape of Data 」 In the evolving landscape of data science, understanding the intrinsic structure of data is paramount. The Shape of Data: Geometry-Based Machine Learning and Data Analysis in R by Colleen M. Farrelly and Yaé Ulrich Gaba offers a comprehensive exploration into how geometric and topological concepts can enhance machine learning and data analysis.

R for The Rest of Us a Statistics-free Introduction After reading this post, we strongly recommend you read  Guidance  to understand our purpose. If you need proxy tools, please browse  this URL If you need VPN Provider, please browse  this URL 「📘 Discover the Power of R Without the Jargon: Introducing R for the Rest of Us – A Statistics-Free Introduction (2024) 」 In the ever-evolving landscape of data science and computational research, the capacity to manipulate, visualize, and understand data has become indispensable—not just for statisticians and computer scientists, but for scholars and students across virtually every discipline. Yet for many, the perceived complexity of coding languages like R, compounded by statistical jargon and abstract mathematical concepts, acts as a significant barrier to entry. Fortunately, a groundbreaking publication is poised to change that: 「R for the Rest of Us: A Statistics-Free Introduction (2024)」 , authored by 「David Keyes」...

机器学习与数据科学(基于R的统计学习方法) After reading this post, we strongly recommend you read  Guidance  to understand our purpose. If you need proxy tools, please browse  this URL If you need VPN Provider, please browse  this URL 「摘要：」 本书由美籍学者 Daniel D. Gutierrez 编著，2017 年由人民邮电出版社出版，ISBN 9787115452405，全面介绍了基于 R 环境的统计学习方法，涵盖数据获取、预处理、探索性分析、监督学习、非监督学习以及模型评估等模块，既具理论深度，又兼具实践案例，适合数据科学和机器学习领域的学生与研究人员深入研习🔍。