使用R进行MechaCar统计分析

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。

汤银才所著《R语言与统计分析》深入浅出地介绍了R语言在统计分析中的应用，涵盖数据处理、统计建模、可视化等方面。

R语言统计分析 作者: John M. Quick 出版商: Packt Publishing 出版日期: 2010年10月26日 页数: 300 语言: 英语 格式: PDF

讨论了使用MATLAB软件进行共同基金统计分析的方法。报告利用六西格玛技术对共同基金进行了深入分析。

统计分析利器：R语言 R语言，作为一门强大的统计分析语言，为数据科学家和统计学家提供了丰富的工具和资源。本教程将引导你学习R语言的核心概念，并运用其实现数据分析。 学习内容: R语言基础语法 数据导入与处理 描述性统计分析 统计推断与假设检验 数据可视化 常见统计模型 通过学习本教程，你将掌握使用R语言进行数据分析和统计建模的技能，并能将其应用于实际问题。

R语言统计分析入门 语法基础 数据类型：数值型、字符型、逻辑型等 运算符：算术运算符、逻辑运算符、关系运算符等 控制流：if语句、for循环、while循环等 函数：自定义函数和内置函数 统计分析 数据导入与导出 数据清洗与整理 描述性统计 假设检验 线性回归 时间序列分析 可视化 基础图形：散点图、折线图、直方图等 高级图形：箱线图、热图、3D图等 图形定制：颜色、标签、标题等 常用R包 dplyr: 数据处理 ggplot2: 数据可视化 tidyr: 数据整理 lubridate: 日期和时间处理 stringr: 字符串处理

深入探索R语言统计分析 汤银才老师将带领你进入R语言的统计分析世界，通过实际案例与操作，掌握R语言的核心功能： 数据处理与可视化: 学习数据的导入、清洗、整理和转换，并使用R语言强大的可视化工具创建直观图表。 统计建模与分析: 探索多种统计模型，如线性回归、时间序列分析等，并学习模型评估与优化。 机器学习算法应用: 利用R语言实现机器学习算法，例如分类、聚类和预测，并将结果应用于实际问题。 通过学习，你将能够： 熟练使用R语言进行数据分析和统计建模。 选择合适的统计方法解决实际问题。 解读分析结果并进行有效决策。

R是一款适用于统计计算和制图的开源软件，可在UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS系统上运行。其主要网站http://www.r-project.org/提供安装程序、外挂程序和文档下载。R的安装程序包含8个基础模块，其他模块可通过CRAN（http://cran.r-project.org）获取。

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