使用R语言进行常规统计学分析和建模技术探讨（上册）

地统计方法的 PPT 挺不错的，适合对空间数据感兴趣的朋友。它主要了如何通过变异函数研究空间分布中的随机性和结构性，内容深入但又不复杂，清晰。如果你刚接触地统计学，看这个 PPT 是个不错的起步。它你理解一些比较抽象的概念，比如空间数据的依赖性，听起来有点复杂，但其实了解了基本原理后，操作起来挺。 而且，PPT 里也有关于克里格插值等常用工具的，这对于实际工作中的数据有。如果你想更深入地学习地统计学，除了看这份 PPT，还可以参考一些相关文章，像是关于空间统计的资料。具体的应用场景，比如对地质数据的插值，也有相关内容。 如果你是初学者，可以先从基础的理论入手，逐步了解如何空间数据的相关性。这样

GS+ 7.0 软件在地统计学分析领域应用广泛，其强大的半变异函数分析和空间插值功能为地理学研究提供了有力支持，尤其在空间预测制图方面表现出色，是地理学专业学生和研究人员的理想选择。

统计里的 R，真的是个好用到爆的小工具，尤其配上《统计建模与 R 软件》这本书，用起来简直事半功倍。书的结构比较贴近熟悉的数理统计课程，基础打得挺牢，还挺系统地讲了建模怎么搞，怎么用 R 来跑数据、画图、做检验。每一章都不是干讲概念，而是直接结合 R 来演示，比如用lm()做线性回归，或是用ggplot2画出各种炫酷图表，代码量不大，上手也不难。R 的包多得让人眼花，但书里挑的都是比较实用的，比如car、MASS、forecast，讲得也比较接地气，有种“老司机带你飞”的感觉。你要是之前用 Excel 数据，换成 R 之后会发现灵活多了，图也清晰，逻辑也顺。更妙的是它还结合了不少实际应用场景，

空间协方差可以有效地量化区域化随机变量之间的差异。在概率论框架下，随机向量 X 和 Y 的协方差被定义为二者的二阶混合中心矩。 对于区域化变量 Z(x)，其在空间点 x 和 x+h 处的协方差，也即 Z(x) 的自协方差函数，可以定义为： (公式 4.2.1) (公式 4.2.2)

AutosRUs的最新原型机MechaCar遇到了生产问题，这些问题妨碍了制造团队的进展。通过线性回归分析MPG、车重、扰流角和AWD的关系，发现其中两个变量（车长和离地间隙）提供了显著的非随机方差，其p值都远小于阈值（5.35e-11）。线性模型的R平方值达到71.49%，表明模型对MPG的预测准确率约为72%。

《使用 R 语言的入门统计学》(第二版)这本书挺适合想入门统计学和 R 语言的朋友。它从 R 的基础语法开始，逐步深入到各种统计方法，像回归、假设检验、聚类等等，都能让你了解如何用 R 来实现。书中有多实际案例，你更好地理解知识点。而且，即使你是初学者，也能跟得上，完全不会觉得难。作者 Peter Dalgaard 是生物统计学的专家，书中的内容也是他多年的教学经验的结晶。如果你正在找一本既实用又易懂的统计学教材，尤其是结合 R 语言的，这本书蛮合适的。它不止讲理论，还注重实践。你可以通过具体的代码示例和案例，快速掌握如何在 R 中进行统计。，这本书是学习 R 语言数据的一个不错的选择。

介绍如何在R软件中进行简单的多元统计分析，重点是主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。假定读者已具备一定的多元统计分析基础，指导其如何利用R工具实现这些分析方法。

统计学的入门难不难？说实话，概念有点绕，工具也不少。但如果你刚好在学 R 语言，那这份《统计学与 R 笔记》真的挺值得一看。写得比较细，尤其适合一边学 R 一边搞明白统计怎么回事的那种场景。 R 语言的包管理讲得蛮清楚，像怎么安装、怎么升级、怎么删包，全都有操作例子。你要是经常切换项目环境，这一节内容用得上，节省不少踩坑时间。 环境变量的配置也说到了，不只是设置，还有查看、修改啥的。举个例子，你想让 R 在输出小数的时候保留更多位，直接调参数就行。实用的小技巧。 面向对象的那一块，比如类和泛型函数，其实 R 也支持 OOP。像查看泛型函数支持哪些类、怎么自定义方法，笔记里都有操作指南。虽然不是

3.3 使用SPSS进行基本统计分析 一. 数据排序 选择菜单Data→Sort Cases 将主排序变量从左侧列表框选到Sort by框中，并在Sort by框中选择升序（Ascending）或降序（Descending）。 示例：某班级男生的身高数据（单位：厘米）171, 182, 175, 177, 178, 181, 185, 168, 170, 175, 177, 180, 176, 172, 165, 160, 178, 186, 190, 176, 163, 183