书籍摘要

《R Statistical Application Development by Example Beginner's Guide》是一本面向初学者的R语言统计应用开发指南，由Prabhanjan Narayanachar Tattar撰写，于2013年7月由Packt Publishing出版。本书旨在通过实际案例，帮助读者掌握R语言在统计分析中的应用，适合对R语言有一定基础但希望深入学习统计建模的读者。

内容概述

本书共分为10章，内容涵盖了从基础数据处理到高级统计模型的构建与评估，逐步引导读者深入理解R语言在统计分析中的应用。

第1章：数据特性

介绍了数据的基本类型（如分类变量、连续变量等），并通过问卷示例展示了数据收集的过程。此外，还讨论了R语言的安装、R包的使用以及如何处理离散和连续随机变量。

第2章：数据导入与导出

详细讲解了如何在R中处理不同类型的数据结构（如向量、矩阵、数据框等），并介绍了如何从外部文件（如CSV、XLS、MySQL数据库）导入数据，以及如何将R对象导出为图形或其他格式。

第3章：数据可视化

探讨了针对分类数据和连续数据的可视化技术，包括条形图、点图、箱线图、直方图、散点图等，并简要介绍了ggplot2包的使用。

第4章：探索性数据分析

介绍了探索性数据分析（EDA）的基本方法，如百分位数、四分位数、中位数、箱线图、茎叶图、字母值等，并通过实际数据展示了如何使用这些工具进行初步数据分析。

第5章：统计推断

讲解了最大似然估计（MLE）、置信区间和假设检验的基本概念，并通过具体案例展示了如何在R中进行这些统计推断。

第6章：线性回归分析

详细介绍了简单线性回归和多元线性回归模型的构建、验证和诊断方法，包括模型选择、残差分析、多重共线性问题的处理等。

第7章：逻辑回归模型

讨论了二元回归问题，介绍了Probit回归和Logistic回归模型的拟合、诊断和模型验证方法，并通过ROC曲线评估模型性能。

第8章：带正则化的回归模型

探讨了回归模型中的过拟合问题，并介绍了岭回归（Ridge Regression）和样条回归（Spline Regression）等正则化方法，以提高模型的泛化能力。

第9章：分类与回归树

介绍了分类树和回归树的构建方法，通过递归划分技术将数据集划分为多个子集，并使用rpart包实现树模型的构建。

第10章：CART及其扩展

讨论了CART模型的改进方法，如Bagging和随机森林（Random Forests），并通过实际案例展示了这些方法在处理复杂数据集时的优势。

附录与索引

附录部分提供了本书引用的参考文献，帮助读者进一步扩展学习。索引部分则方便读者快速查找书中的关键概念和函数。

适用人群

本书适合对R语言有一定基础的读者，尤其是那些希望在统计分析和数据科学领域进一步提升技能的学习者。通过丰富的案例和详细的步骤说明，读者可以逐步掌握从数据处理到复杂模型构建的全过程。

总结

《R Statistical Application Development by Example Beginner's Guide》是一本实用性强、内容全面的R语言统计应用开发指南。它不仅涵盖了R语言的基础知识，还深入探讨了多种统计模型的构建与评估方法，是初学者和中级用户学习R语言统计分析的优秀教材。