<內容簡介>

『該書深入淺出、通俗易懂、案例詳實，從資料分析角度講解R在實際資料分析中的使用，是難得的一本R和資料分析入門的好書。』
- 謝邦昌，教授，臺灣輔仁大學統計資訊系

『該書的每一章以實際問題啟發的方式引出統計方法，再介紹資料分析和R軟體的使用，輔以詳細、恰當的案例，這樣讓枯燥乏味的資料分析和軟體課程變得生動活潑，這是一本很好的資料分析入門教材，值得推薦。』
- 馬雙鴿，副教授，美國耶魯大學生物統計系

『方老師在R領域著墨多年，今將多年的教學及研究成果整理成冊，對讀者而言乃是一大福音。本書淺顯易懂，理論與實務兼具，是非常實用的書籍！』
- 李禦璽，教授、系主任，臺灣銘傳大學電腦工程學系

『我很喜歡這本書的編寫體例，從問題出發，然後介紹方法和R語言的實現，非常適合需要用R來解決實際分析問題的讀者。』
- 李艦，Mango Solutions，中國區資料總監

隨著Big Data的分析應用逐漸受重視，而R語言又是一套免費的開放原始碼工具，在資料分析、統計運算和繪圖上能有效運用，強大的功能和眾多的套件使其廣受好評，是許多統計學家、科學家和工程師們很喜歡使用的工具。

本書是一本R語言和資料分析的入門教材，書中有非常多的實際案例，並以案例問題為導向，詳解其中統計方法和R語言的指令應用與編寫程式的技巧，本書共有18個章節，內容包含R的入門概念、資料結構、函數與優化、抽樣模擬、統計分析、假設檢定、迴歸分析、統計繪圖和R套件的自製方法等。

本書定位給想要學習R語言和資料分析的商業經營管理人員、醫學系學生或研究人員，書中的實例和指令程式編寫方法對其實際應用上提供很好的參考。

<目錄>

第 1 章 初識 R 語言
第 2 章 資料結構與基本運算
第 3 章 函數與優化
第 4 章 亂數與抽樣模擬
第 5 章 資料讀寫與預處理
第 6 章 探索性資料分析
第 7 章 參數假設檢定
第 8 章 非參數假設檢定
第 9 章 變異數分析
第 10 章 線性迴歸模型
第 11 章 線性迴歸模型的擴展
第 12 章 非線性迴歸分析
第 13 章 二元選擇模型
第 14 章 多元選擇模型
第 15 章 計數模型與受限應變數模型
第 16 章 分位數迴歸
第 17 章 高階統計繪圖
第 18 章 如何製作自己的 R 套件
參考文獻