前言

前言

R在统计领域的广泛使用可以追溯到20世纪80年代。事实上，R是一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。它是AT&T贝尔实验室开发的S语言的一个分支，后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了R系统。

R是一款开源、免费的自由软件，在欧美等发达国家尤其是学术界有着广泛的应用，它有UNIX、Linux、Mac OS和Windows版本，这些版本都可以免费下载和使用。

RStudio的开发和使用使得R软件的推广和应用如虎添翼，让使用者感到更加方便快捷。

随着R软件在各个领域的快速发展与应用，R软件在传统数理统计中的应用开始为人们所推崇。它在教学中起到不可忽略的作用，它可以帮助学习者理解和掌握数理统计的基础知识、基本概念，还可以激发数理统计学学习者的积极性。

本书在重视初等数理统计基础理论的基础上，试图从多个角度把R软件引入数理统计学的各个方面，包括各种统计图形的制作，从可视化的角度认识各种统计分布，通过正态分布、卡方分布、t分布、F分布随机数的抽取及密度函数的可视化认识常用的统计量分布。本书所有可能用R编程完成的内容都给出了具体的R程序代码，在实际的操作中应注意：R中的字母要区分大小写，标点符号也要注意半角、全角之分，在R中全角的标点符号几乎很少用到。

建议读者按照书中步骤，同时安装加载两种R：RX64、Ri386，在此基础上安装并使用RStudio完成R代码的编写。RStudio有非常良好的界面，对初学者来说使用非常方便，这也为深入学习数理统计知识和掌握R软件在数理统计中的应用打下良好的基础。

本书共6章，第1章R语言简介，包括R的起源、安装、基本概念、R包的安装与加载，并通过详细案例了解利用R如何进行初步统计分析，强调了RStudio的使用、相关的基本运算与注意事项。

第2章介绍随机样本与抽样分布基本理论：抽样及其分布，随机样本、统计量、χ2分布、t分布、F分布的基本概念理论，给出R绘制的各种密度函数可视化图形，在本章最后给出了基于R抽样分布知识。

第3章介绍参数估计的基本内容：点估计、估计评价标准、区间估计等基本概念和基本理论，并结合各种R包或自编函数给出具体R区间估计的函数或代码。

第4章介绍假设检验的基本概念及非参数检验的基本概念和基本理论，同时给出R包中的各种检验函数z.test（）、t.test（）、var.test（）、chisq.test（）、binom.test（），并且介绍了这些函数的使用等内容。(https://www.daowen.com)

第5章介绍方差分析的基本概念及基本理论，将特别介绍方差分析中有着重要应用的aov（）函数、单因素方差分析中因子factor（）的使用方法、双因素方差分析中gl（）在因子构造中的作用。

第6章介绍一元线性回归分析的基本概念、基本理论、R中进行回归分析的lm（）函数，以及各种诊断作图。

本书附录中给出了利用Excel获取正态分布、χ2分布、t分布、F分布等各种分布的分位数。所有这些分位数的获取使用R都能方便地得到，这些知识在本书的具体内容中都有详细的计算，并且按照书中的提示能够独立计算各种p值。

本书的最后给出了每章习题的参考答案，供读者参考。

本书只是抛砖引玉，给出了其中之一的R解（我们强调其中之一，是因为解法非常多，不再一一列举）。

由于编者水平有限，书中难免有错误之处，望读者不吝赐教。

本书可作为统计专业、非统计专业高年级以及非统计专业研究生的教材、参考书。

感谢所有对本书有帮助的同仁、同学，本书作者愿做R软件的推广者和志愿者，期待与您同行。作者邮箱：sltjjyr@126.com。

崔玉杰

于北京2019.2