本书侧重于应用，详细介绍R语言多个常用包的使用方法，以及多个统计方法与统计机器学习模型的实现，并介绍多个领域统计方法的应用。通过本书，可以帮助读者快速掌握常用统计方法是如何通过R语言实现的，并进一步将其应用到学习和工作之中。本书不执着于理论知识的精深探索，而是侧重于统计方法的实现与应用，是一本实用性很强的R语言统计分析参考读物。 本书共11章，分为4篇。第1篇“R语言基础”，系统地介绍R语言的基础知识，包括R语言的安装、基本语法、相关包和数据可视化等内容；第2篇“R语言统计分析”，介绍统计分析和统计模型的相关知识，包括统计方法、统计机器学习、假设检验和贝叶斯统计等内容；第3篇“R语言统计分析应用”，介绍统计分析方法在实际场景中的应用，包括商业领域的A/B测试、营销领域的统计分析和信用评分模型开发等内容；第4篇“可重复性探索和实践”，介绍可重复性问题，主要包括RMarkdown文档创建和Shiny数据可视化等内容。 本书通俗易懂，示例丰富，实用性强，特别适合R语言统计分析入门与进阶读者阅读，也适合数据科学领域的其他从业者阅读。另外，本书还适合作为统计分析、机器学习和数据分析等领域的培训用书。

第1篇 R语言基础
第1章 R语言快速入门
1.1 R语言简介
1.2 R语言的安装
1.3 R语言的包
1.4 R语言的帮助与资源
1.5 R语言的基本语法
1.5.1 R语言的数据结构
1.5.2 数据索引和对象命名
1.5.3 控制流
1.5.4 函数
第2章 常用R语言包
2.1 readr读取数据
2.2 dplyr与tidy包
2.2.1 filter()函数
2.2.2 select()函数
2.2.3 summarise()函数
2.2.4 mutate()函数
2.2.5 arrange()函数
2.2.6 数据合并
2.3 lubridate包
2.3.1 构造时间数据
2.3.2 获取部分时间
2.3.3 对时间进行计算
2.4 stringt包
2.4.1 检测字符串
2.4.2 截取字符串
2.4.3 字符串拼接
2.4.4 字符串的其他处理
2.5 purrr包
2.5.1 遍历结果
2.5.2 操作列表
2.5.3 重塑列表
2.5.4 对列表进行处理
2.5.5 修改函数的行为
2.5.6 purrr包的工作流程
2.6 数据可视化
2.6.1 基础图形
2.6.2 汇总类图形
2.6.3 二维密度图
2.6.4 geom和star的关系
2.6.5 图形尺度
2.6.6 颜色
2.6.7 坐标系
2.6.8 注释
2.6.9 绘制出版级别图形的11个步骤
2.6.10 缺失值的数据可视化
2.7 data.table包
2.7.1 创建data.table
2.7.2 data.table计算
2.8 R语言小技巧
2.8.1 快速构建数据探索报告
2.8.2 整理代码
2.8.3 变量名与变量的转换
2.8.4 将R语言模型结果转化为公式
2.8.5 自动创建报告
2.9 R语言小结
第2篇 R语言统计分析
第3章 统计方法
3.1 数据描述
3.1.1 汇总统计量
3.1.2 抽样
3.2 统计函数
3.3 列联表分析
3.4 概率分布
……
第3篇 R语言统计分析应用
第4篇 可重复性探索和实践