统计方法与R软件的有机结合。本书是一本基于R语言实现全部例题计算和分析的统计学教材，内容包括数据的描述性分析方法、推断方法以及常用的一些统计方法等，附录介绍了自助法置信区间的原理和应用。例题解答给出了详细的R代码，并列有必要的注释，对R的输出结果做了详尽解读。
注重统计方法应用，避免方法的数学推导。侧重于对统计方法思想和原理的介绍，并结合实际数据和案例讲述统计方法的应用，避免统计公式的推导，侧重于方法的R实现及其结果的解读，力求通俗易懂。
完善的教学和学习资源。为方便教学和学习，全书配有详细的教学大纲（含思政建设内容）、详细的R代码脚本、教学和学习用ppt（课件）、例题和练习题数据、习题答案等。

贾俊平，中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用，统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年国家级教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖等。

第1章 数据与R语言
1.1 数据与统计学
1.1.1 统计学与数据分析
1.1.2 数据分析方法和工具
1.1.3 数据及其来源
1.2 R语言的初步使用
1.2.1 R软件的下载与安装
1.2.2 对象赋值与运行
1.2.3 编写代码脚本
1.2.4 查看帮助文件
1.2.5 包的安装与加载
1.2.6 数据读取和保存
习题
第2章 数据处理和绘图基础
2.1 R的数据类型及其操作
2.1.1 向量、矩阵和数组
2.1.2 数据框
2.1.3 因子和列表
2.2 数据抽样和筛选
2.2.1 数据抽样
2.2.2 数据筛选
2.2.3 生成随机数
2.3 数据类型的转换
2.3.1 变量转换成向量
2.3.2 数据框转换成矩阵
2.3.3 短格式转化成长格式
2.4 生成频数表
2.4.1 类别数据频数表
2.4.2 数值数据类别化
2.5 R语言绘图基础
2.5.1 基本绘图函数
2.5.2 图形控制和页面布局
2.5.3 图形配色
习题
第3章 数据可视化
3.1 类别数据可视化
3.1.1 条形图及其变种
……
第4章 数据的描述统计量
第5章 随机变量的概率分布
第6章 参数估计
第7章 假设检验
第8章 类别变量分析
第9章 方差分析
第10章 一元线性回归
第11章 多元线性回归
第12章 时间序列分析和预测
附录 自助法置信区间
参考书目