RStudio的操作与基础统计应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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《RStudio的操作与基础统计应用》为R软体统计分析系列丛书之四。RStudio是R软体使用频率很高的整合开发环境，其视窗介面将R软体统计软体之R主控台视窗、R编辑器视窗、套件安装与载入视窗、图形装置器等视窗统整在一起，让R软体的初学者学习过程更为简易与方便，视窗介面的友善化及选单功能更能有效提升学习者之学习效能。

　　R软体本身有强大的绘图功能、可将各式资料视觉化，书中内容对于内挂套件之各种常见图形函数的实际应用，更有完整的论述与范例解析，从书籍内容中，读者可快速而有效学会内挂图形套件的函数应用。

本书特色

　　◎从使用者观点出发，有系统地介绍整合开发环境各交谈窗的操作与应用。
　　◎函数应用范例结合社会科学研究基本统计理念，读者能旁征博引，同时学习统计概念与R软体的操作方法。
　　◎丰富的统计图形函数介绍，帮助使用者有效的将资料以视觉化型态呈现
　　◎内容浅显易读，融合语法指令与范例说明，论述完整，浅显易懂。

数据科学与统计分析实战指南：Python与R语言环境下的深度探索 图书简介 本书旨在为数据科学初学者、统计分析从业者以及希望提升数据处理和建模能力的专业人士，提供一套全面而实用的技术指南。我们聚焦于当前数据分析领域两大主流工具——Python和R语言，深入探讨如何利用它们进行高效的数据获取、清洗、可视化以及复杂的统计建模。本书摒弃了晦涩难懂的纯理论叙述，强调动手实践和实际应用，确保读者能够快速掌握从数据准备到洞察提取的全流程技能。 第一部分：环境搭建与编程基础 本部分将为读者打下坚实的基础。我们将详细介绍在Windows、macOS和Linux环境下配置Python和R语言的开发环境，重点讲解Anaconda/Miniconda、Jupyter Notebook/Lab以及RStudio Server的安装与管理。 在Python部分，我们将深入讲解其核心库：NumPy用于高效的数值计算，Pandas作为数据处理的基石，涵盖DataFrame的创建、索引、切片、数据合并（Merge, Join, Concatenate）以及复杂的数据重塑（Pivot, Melt）。我们将用大量实际案例来展示如何处理缺失值、异常值，并进行数据类型转换。 R语言部分，我们将重点介绍Tidyverse生态系统，特别是dplyr进行数据操作的“动词”语法（Filter, Select, Mutate, Arrange, Summarize），以及tidyr在数据清洗和整理方面的强大能力。我们会对比Python的Pandas与R的Tidyverse在处理相同数据任务时的语法差异与效率考量。 第二部分：高效数据获取与预处理 真实世界的数据往往是分散的、非结构化的。本部分将指导读者如何从各种来源获取数据并进行规范化处理。 1. 数据库交互（SQL）： 我们将详细讲解如何使用Python的`SQLAlchemy`或`psycopg2`连接PostgreSQL、MySQL等主流数据库，执行复杂查询，并将结果导入到内存中的数据结构进行后续分析。R语言部分，我们将使用`DBI`和`dbplyr`包，实现“将R代码转换为SQL查询”的强大功能。 2. 网络数据抓取（Web Scraping）： 介绍使用Python的`Requests`和`BeautifulSoup`/`lxml`库进行静态网页数据提取，以及使用`Selenium`处理动态加载内容的技巧。对于R，我们将侧重于`rvest`包的使用。 3. 文本数据处理： 涵盖正则表达式在两种语言中的应用，用于复杂的字符串匹配、替换和分割。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 数据可视化是理解数据、发现模式的关键步骤。本部分聚焦于构建信息丰富且美观的图表。 在Python一章，我们将深度使用Matplotlib作为基础绘图库，同时精通Seaborn用于统计图表的快速生成，并引入Plotly和Bokeh用于创建交互式可视化，便于在Web应用中展示。 R语言部分，我们将完全围绕ggplot2展开。详细解析其“图形语法”（Grammar of Graphics），涵盖数据、几何对象、统计变换、坐标系和分面（Faceting）的组合应用。我们将演示如何创建直方图、箱线图、散点图矩阵、热力图以及时间序列图，并进行主题美化。 第四部分：核心统计模型与推断 本部分是本书的理论核心与实践结合点。我们将超越基础的描述性统计，进入推断性统计和回归分析。 1. 基础统计检验： 详细解释t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验的应用场景、假设检验的步骤以及P值的正确解读。在Python中，我们将主要利用SciPy.stats模块；在R中，我们将使用其内置的统计函数和rstatix包进行标准化操作。 2. 线性回归模型（Linear Regression）： 深入剖析最小二乘法原理，模型的诊断（残差分析、多重共线性检验VIF、异常值检测）。我们将分别使用Python的Statsmodels库（侧重统计推断输出）和Scikit-learn（侧重模型性能优化），以及R的`lm()`函数进行拟合与解读。 3. 广义线性模型（GLM）： 重点介绍逻辑回归（Logistic Regression）在分类问题中的应用，包括概率建模、混淆矩阵、ROC曲线和AUC值的计算。 第五部分：进阶建模技术与机器学习基础 为了应对更复杂的数据结构和预测任务，本部分引入了入门级的机器学习概念。 我们将对比Python的Scikit-learn框架与R的Tidymodels框架在模型训练流程上的异同。内容包括： 模型选择与评估： 交叉验证（Cross-Validation）、偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）。 非线性模型： 决策树（Decision Trees）的基本原理和剪枝，以及集成学习方法（如随机森林Random Forest）的概念应用。 模型解释性： 介绍LIME或SHAP值等工具的基础概念，帮助理解“黑箱”模型的预测依据。 第六部分：报告与自动化 数据分析的最终价值在于有效沟通结果。本部分关注如何将分析过程转化为可分享的、可复现的报告。 文档生成： 详细讲解如何使用Python的Jupyter Notebook/Lab结合Markdown、LaTeX语法，以及R的R Markdown和Quarto系统，生成包含代码、结果、图表和文字解释的专业PDF、HTML或Word报告。 可复现性： 强调使用版本控制工具Git和GitHub进行代码管理，确保分析流程的透明度和可追溯性。 本书特色在于其平衡性——既提供了Python在工程化和大规模计算中的优势，又深入挖掘了R语言在统计深度和报告生成方面的精妙设计。通过大量的、来自真实业务场景的练习题和案例，读者将能够自信地驾驭这两种强大的数据分析工具链。

作者简介

吴明隆

　　现职
　　高雄师范大学师资培育中心教授

　　学历
　　高雄师范大学教育学博士
　　电子邮件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw

张毓仁

　　现职
　　屏东县崎峰国小教师

　　学历
　　中央大学课程与教学所博士
 

序言

Chapter 1 R 语言整合开发环境
壹、R 软体的下载与安装
贰、RStudio 的下载与安装

Chapter 2 整合开发环境视窗介面
壹、整体视窗介面
贰、环境与历史交谈窗
贰、命令稿交谈窗
参、图形交谈窗视窗
肆、函数自动选取

Chapter 3 整合开发环境的套件

Chapter 4 整合开发环境主控台与变数型态
壹、主控台的操作
贰、变数型态
参、列表
肆、矩阵与矩阵运算
伍、资料框架物件

Chapter 5 外部资料档的汇入
壹、试算表活页簿
贰、SPSS 资料档
参、资料框架物件的排序

Chapter 6 集中量数
壹、众数与中位数
贰、等级
参、离均差量数
肆、几何平均数
伍、调和平均数
陆、小数位数函数

Chapter 7 变异量数
壹、全距
贰、变异数与标准差
参、四分差与百分位数
肆、相对差异系数
伍、标准分数

Chapter 8 资料框架物件的进阶应用

Chapter 9 问卷向度变数与常态性检定
壹、反向计分程序
贰、向度变项的增列
参、QQ 图与常态性检定

Chapter 10 推论统计与假设检定
壹、错误率与统计考验力
贰、错误率与统计考验力图形绘制
参、统计考验力函数

Chapter 11 R 软体绘图介面
壹、绘图视窗介面设定
贰、物件颜色界定
参、低阶绘图函数

Chapter 12 基本图形套件的引数
壹、通用绘图函数 plot ( )
贰、图例符号
参、线条样式
肆、线条宽度
伍、文字/图例符号大小
陆、综合应用

Chapter 13 长条图/圆饼图—适用于因子变数
壹、长条图
贰、圆饼图
参、折线图

Chapter 14 直方图与其他形状图形
壹、直方图
贰、图形文字
参、线条函数 abline ( )
肆、矩形与箭号函数
伍、形状函数
陆、多边形函数 polygon ( )

Chapter 15 常态分配函数与图形绘制

Chapter 16 其他分配函数与图形
壹、均匀分配
贰、二项式分配
参、卜瓦松分配
肆、样本平均数抽样分配的模拟

Chapter 17 常见之母数检定的分配
壹、卡方分配
贰、t 分配
参、F 分配

Chapter 18 外挂套件应用—ROC曲线分析
壹、ROC 曲线相关统计量
贰、套件 {pROC} 函数应用
壹、单一检测工具 ROC 曲线分析
贰、配对 ROC 曲线比较
参、套件 {fbroc} 的应用

Chapter 19单因子共变数分析
壹、基本概念
贰、套件 {HH} ancova ( ) 函数及其应用
 

序

　　《RStudio 的操作与基础统计应用》为R软体统计分析系列丛书之四。RStudio 是 R 软体使用频率很高的整合开发环境 (intergrated development environments; [IDE])，其视窗介面将 R 软体统计软体之 R 主控台视窗、R 编辑器视窗、套件安装与载入视窗、图形装置器等视窗统整在一起，让 R 软体的初学者学习过程更为简易与方便，视窗介面的友善化及选单功能更能有效提升学习者之学习效能。

　　相较于原始 R 软体视窗介面，RStudio 整合开发环境的功能列选项功能可以加快与简化资料档的汇入、外挂套件的安装与载入、绘制图形的储存美化、函数语法指令列的编辑等；主控台视窗之智慧型函数选取与自动增列配对符号，大幅减少函数字元键入的错误，便于学习者的操作。RStudio 整合开发环境与原始 R 软体视窗介面的操作程序与函数运用大致相似，只是前者的视窗介面更有利于初学习的操作与学习。

　　本书从使用者及学习者的观点出发，详细介绍 RStudio 整合开发环境各视窗介面的功能与操作，详述其在初阶统计方面的应用，包含函数语法说明、函数实际运用、输出结果的解析等，此部分偏重 R 软体于心理与教育领域之统计应用，书中对于问卷调查研究编制之测量工具题项的重新编码与向度物件变项增列，也有详细说明。R 软体本身有强大的绘图功能、可将各式资料视觉化，书中内容对于内挂套件之各种常见图形函数的实际应用，更有完整的论述与范例解析，从书籍内容中，读者可快速而有效学会内挂图形套件的函数应用。

　　书籍内容共十九章，章节内容为第一章 R 语言整合开发环境、第二章整合开发环境视窗介面、第三章整合开发环境的套件、第四章整合开发环境主控台与变数型态、第五章外部资料档的汇入、第六章集中量数、第七章变异量数、第八章资料框架物件的进阶应用、第九章问卷向度变数与常态性检定、第十章推论统计与假设检定、第十一章 R 软体绘图介面、第十二章基本图形套件的引数、第十三章长条图/圆饼图—适用于因子变数、第十四章直方图与其他形状图形、第十五章常态分配函数与图形绘制、第十六章其他分配函数与图形、第十七章常见之母数检定的分配、第十八章外挂套件应用—ROC 曲线分析和第十九章单因子共变数分析。

　　本书撰写格式与内容有以下几个特点：1. 从使用者观点出发，有系统介绍介绍整合开发环境各交谈窗的操作与应用；2. 函数应用范例结合社会科学研究基本统计理念，学习者能旁征博引，同时学习统计概念与 R 软体的操作方法；3. 丰富的统计图形函数介绍，帮助使用者有效的将资料以视觉化型态呈现；4. 内容浅显易读，融合语法指令与范例说明，论述完整，浅显易懂。

　　本书得以顺利出版，要感谢五南图书公司的鼎力支持与协助，尤其是侯家岚副总编辑与编辑的行政支援与帮忙。作者于本书的撰写期间虽然十分投入用心， 但恐有能力不及或论述未周详之处，这些疏漏或错误的内容，盼请读者、各方先进或专家学者不吝斧正。
 

R 语言整合开发环境 (integrated development environments; [IDE]) 融合了 R统计软体与 RStudio 应用软体。R 软体本身是一个独立的统计软体，函数与语法指令几乎可以执行所有的统计程序，加上其外挂套作的强大功能，使得 R 软体成为许多研究者作为数据分析的为统计工具之一。由于 R 软体本身的语法指令或函数要逐一键入，对于初学者的错误讯息解决较为困难，若是能配合 RStudio软体的安装，使用整合开发环境介面，对于初学者或使用者可能较为简易。要安装 RStudio 软体，必须先安装 R 软体。

壹、R 软体的下载与安装
使用浏览器开启 R 软体官方网站，网址为：「www.r-project.org」，点选左方「CRAN」选项 (镜射伺服器位置)。「CRAN」选项 (镜射伺服器位置) 呈现各国主要下载 R 软体的超连结位置，从不同的连结处均可以下载 R 软体。在「CRAN」选单中，台湾有三个较近的网路可以下载，点选其中一个超连结均可以快速跳到连结下载与安装 R 软体画面。在「Download and Install R」方盒中有三种作业系统的 R 软体程式，适用于个人电脑之作业系统的 R 软体分别为 Linux、Mac (OS X)、Windows，范例视窗介面中点选的电脑作业系统为微软 Windows，点选「Download R for Windows」的连结选单。
 

评分☆☆☆☆☆

我是一位長期在學術界工作，時常需要處理實驗數據的研究助理。過去，我們主要依賴SAS或SPSS等傳統統計軟體，但隨著R語言在學術界的普及，我一直想找一本能夠系統性地引導我進入RStudio這個新環境的書籍。《RStudio的操作與基礎統計應用》這本書，確實滿足了我這方面的需求，而且超出了我的預期。書本的開頭，對於RStudio的介面架構，包含了Script編輯器、Console、Environment、Files/Plots/Packages/Help等視窗的功能，都進行了非常細緻的闡述。這對於習慣了過去軟體介面的我來說，是一個非常重要的過渡。我特別注意到書中關於「套件」的管理和安裝的章節，它清楚地解釋了為什麼我們需要額外的套件，以及如何有效地利用`install.packages()`和`library()`指令來載入這些功能強大的工具。而且，它還推薦了一些對於初學者非常友善且常用的套件，這讓我感到非常實用。書中也提到了一些關於R語言基本語法，例如變數的賦值、資料類型的介紹，以及向量、列表、資料框等基本資料結構的操作，這些都是進行後續統計分析的基石。雖然我尚未深入探討書中的統計應用部分，但光是對於RStudio操作的紮實鋪陳，就已經讓我對這個軟體有了全新的認識，並對其潛力充滿信心。它不僅僅是一本操作指南，更像是為我建立了一個穩固的R語言學習平台，讓我能夠更有系統地掌握這個強大的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對統計分析有濃厚興趣，但過去總是在Excel或其他更簡便的軟體間打轉的學生，我這次購入了《RStudio的操作與基礎統計應用》。拿到書的當下，我最關心的就是它到底能不能真正幫助我踏入R語言的世界。翻開書頁，立刻被其結構清晰、條理分明的內容所吸引。書名中的「操作」二字，對我來說非常重要，因為我一直認為，軟體的使用技巧是學會任何分析工具的第一步。這本書在這方面做得相當出色，它沒有一開始就拋出一堆艱澀的統計名詞，而是從最基本、最紮實的RStudio介面介紹起，像是如何開啟一個新的R Script檔案，如何在Console中執行指令，如何管理Environment中的物件，甚至是如何利用Plot視窗繪製圖表，都寫得非常清楚。我尤其欣賞它將RStudio的「物件導向」概念，以非常生活化的方式解釋，讓我理解為什麼我們在R裡看到的許多東西，像是變數、資料框，都有其特定的「類別」和「屬性」。書中還提到了許多實用的套件，像是tidyverse，這個我聽了很久但一直不敢嘗試的強大套件，在這本書裡被拆解成更易懂的概念，並提供了一些入門範例，讓我看到了一絲曙光。雖然我還沒真正進入到書本中探討的「基礎統計應用」部分，但光是RStudio操作的引導，就已經大大降低了我對R語言的恐懼感，讓我對接下來的學習充滿期待。它就像為我打開了一扇窗，讓我知道原來R語言的世界，是可以這麼平易近人、這麼有條理的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備研究所入學的學生，對於量化研究方法有著強烈的學習需求，但過去的學習經驗中，對於統計軟體的應用總是有著一種「看著會，自己做不會」的困境。《RStudio的操作與基礎統計應用》這本書，在這次的購入經驗中，給了我極大的驚喜。書本的前半段，專注於RStudio的操作，這是我認為非常關鍵的一環。它詳細地介紹了RStudio的各種視窗功能，包括程式碼編輯器、Console、Environment、Files/Plots/Packages/Help等，並提供了許多實用的技巧，例如如何有效地管理工作空間、如何進行程式碼除錯，以及如何利用RStudio的繪圖功能來預覽結果。我尤其欣賞書中對於「套件」的介紹，它清楚地解釋了套件的概念，以及如何安裝和載入常用的套件，這讓我了解到R語言強大的擴展性。書中還對R語言的基本資料結構，如向量、列表、資料框等，進行了深入淺出的說明，並提供了豐富的範例，讓我能夠實際操作，加深對這些基本概念的理解。雖然我還沒有機會深入探討書本中關於「基礎統計應用」的部分，但光是RStudio操作的紮實鋪陳，就已經讓我對這個工具充滿信心。它提供了一個非常穩固的基礎，讓我能夠更有條理、更有系統地進行後續的統計分析學習。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在市場研究領域工作多年的行銷人員，我深知數據分析對於商業決策的重要性。過去，我習慣使用Excel或一些商業智慧工具，但隨著業界對R語言的重視，我一直想找一本能夠真正幫助我掌握RStudio的入門書籍。《RStudio的操作與基礎統計應用》這本書，確實給了我全新的學習體驗。書本從最基礎的RStudio介面介紹開始，圖文並茂地講解了各個視窗的功能，例如程式碼編輯器、Console、Environment等，並強調了RStudio作為一個整合開發環境的優勢。我特別喜歡它對於「資料匯入與匯出」的詳細說明，書中提供了許多處理不同格式檔案的方法，這對於我經常需要處理來自不同來源的市場數據來說，是非常實用的。書中還介紹了一些R語言的基本操作，例如如何建立變數、如何使用向量、列表、資料框等基本資料結構，並提供了許多貼近實際應用的範例，讓我能夠邊學邊做，快速掌握R語言的基礎語法。雖然我還沒深入探討書中關於「基礎統計應用」的部分，但光是RStudio操作的這一環，就已經讓我對R語言的潛力充滿期待。它不僅讓我理解了RStudio的使用方法，更讓我對R語言在數據分析領域的強大應用有了初步的認識。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我是一個對電腦操作不是特別靈光的人，但因為工作上經常需要做一些簡單的數據整理和圖表製作，聽說R語言很強大，所以就鼓起勇氣買了這本《RStudio的操作與基礎統計應用》。剛拿到書的時候，我最擔心的是會不會看不懂。但讓我意外的是，書的開頭部分，對於RStudio這個軟體的介面介紹，寫得非常詳細，圖文並茂，而且步驟很清楚，就像是有人手把手教你一樣。它從最簡單的安裝開始，到RStudio裡面各個視窗的功能，都一一做了解釋。我尤其喜歡它提到的一些「常用快捷鍵」，讓我覺得操作起來好像會更有效率。書裡也介紹了一些R語言最基本的「語法」，像是怎麼給東西取名字（變數），怎麼把一些數字排成一列（向量），這些概念雖然聽起來有點陌生，但書裡用了很多貼近生活的比喻，讓我比較容易理解。它還提到了一些怎麼把Excel裡的資料弄進RStudio的方法，這對我來說太實用了，因為我平常就是用Excel。雖然我還沒機會學到書裡面的「基礎統計應用」那部分，但光是前面關於RStudio的操作，就已經讓我對這個軟體沒有那麼害怕了，甚至覺得有點有趣。感覺這本書真的就是為像我這樣對R語言完全陌生的初學者量身打造的。

评分☆☆☆☆☆

这本书名是《RStudio的操作与基础统计应用》，我收到这本书的时候，真的超、级、兴、奋！身為一個平常就喜歡鑽研數據，但又常常被複雜軟體搞得頭昏腦脹的上班族，我一直在尋找一本能讓我快速上手、又能深入淺出的R語言學習書籍。拿到《RStudio的操作與基礎統計應用》後，我立刻翻開了第一頁。老實說，我對R語言的既有印象是它學習曲線有點陡峭，指令有點難記，而且RStudio這個介面，第一次看到的時候，會覺得「哇，好多視窗，我要從哪裡開始啊？」。但這本書，它就像一個溫柔的嚮導，帶我一步一步走進RStudio的世界。從安裝R和RStudio，到介面各個區域的功能介紹，甚至是快捷鍵的妙用，都講解得非常細緻。我尤其喜歡它針對初學者常遇到的問題，做了非常具體的說明和提醒，例如如何設定工作目錄，如何匯入不同格式的資料，這些看似基礎，但卻是後續學習的基石。書中還穿插了許多範例，每一個範例都讓我躍躍欲試，並不是那種乾巴巴的理論，而是能實際操作，並且看到結果的。我記得我試著用書中的方法匯入一個CSV檔案，結果非常順利，讓我信心大增。而且，它對於RStudio的常用功能，像是程式碼編輯、除錯、套件管理等，都有深入的介紹，讓我不再覺得RStudio是一個冰冷的工具，反而能感受到它強大的便利性。我還沒深入到統計應用那部分，但光是RStudio的操作部分，就已經讓我受益匪淺，覺得這本書絕對是我桌上必備的參考書了。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對資料視覺化有極高熱忱的設計師，我一直覺得，好的數據分析離不開好的視覺呈現。《RStudio的操作與基礎統計應用》這本書，正好滿足了我對於「用R語言做出專業且具有美感的圖表」的渴望。雖然我過去並非統計背景出身，但書名中的「操作」二字，讓我看到了一線希望。翻開書本，我被其清晰的邏輯和紮實的內容所吸引。它從RStudio的環境設定開始，詳細介紹了各個視窗的功能，並特別強調了程式碼編輯器的優勢，像是語法高亮、自動補全等，這對於注重細節的設計師來說，是非常吸引人的功能。書中對於如何建立和管理R中的「物件」，例如向量、列表、資料框等，有非常詳細的解釋，並提供了許多範例，讓我理解到這些基本結構是建構後續分析的基石。我尤其關注到書中對於「資料匯入與匯出」的章節，它詳細介紹了如何處理不同格式的資料，這對於我經常需要從不同來源獲取素材的設計工作來說，是非常實用的。書中還提到了一些對於資料整理非常有幫助的套件，雖然我還沒有深入研究，但光是看到這些工具的介紹，就讓我對R語言的強大功能有了初步的認識。我期待能盡快進入書中關於「基礎統計應用」的部分，相信這本書能幫助我將數據轉化為更有說服力的視覺語言。

评分☆☆☆☆☆

說實在的，我平常的工作跟數據分析比較沾不上邊，但最近因為專案的關係，常常需要接觸一些數據報告，有時候看到別人用一些看起來很厲害的圖表和分析，心裡就覺得「哇，我也好想學！」於是我就聽朋友的推薦，買了這本《RStudio的操作與基礎統計應用》。拿到書的第一印象是，它的排版很舒服，不會讓人覺得眼睛很疲勞，而且圖文並茂，讓我這個視覺型學習者感到很親切。書本從最最最基礎的RStudio介面開始介紹，像是怎麼開啟RStudio，然後裡面有哪幾個主要的功能區塊，它們分別是用來做什麼的。我記得書裡有提到，RStudio其實是一個整合開發環境，英文叫做IDE，這讓我第一次理解，原來我們看到的RStudio，不只是一個程式碼的輸入區，它還包含了許多輔助的功能。書中對於如何儲存和讀取檔案，也做了非常詳細的步驟說明，這對我來說超重要，因為我之前用別的軟體，匯入匯出資料總是會遇到各種奇怪的問題。而且，它還介紹了一些基本的R語言指令，雖然我還不太懂那些指令到底代表什麼意思，但光是能照著書上的步驟，在RStudio裡面打出指令，然後看到它有反應，我就覺得很開心！我還沒機會學到書本裡面的「基礎統計應用」，但光是開頭的RStudio操作部分，就已經讓我很有成就感，感覺好像離那些「厲害的圖表」又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

我是一位對程式設計充滿好奇心的退休人士，一直想學習一些新的技能來充實我的退休生活。聽朋友說R語言在數據分析方面非常有用，所以我就買了這本《RStudio的操作與基礎統計應用》。拿到書的時候，我最怕的就是內容太難，看不懂。但讓我驚喜的是，書本的前面部分，對於RStudio這個軟體的介紹，寫得非常詳細，而且用語比較淺顯易懂，就像是有老師在旁邊耐心教導一樣。它從最簡單的安裝軟體開始，然後介紹RStudio裡面各個視窗的功能，例如程式碼編輯器、Console、Environment等。我還學到了一些怎麼把一些數字或文字放到電腦裡，然後能隨時取出來用的方法，像是「變數」和「向量」。書裡面還有很多小小的「範例」，讓我試著跟著做，看到電腦真的按照我的指令跑出東西來，就覺得很有成就感。它還教我怎麼把一些像Excel那樣的表格資料，弄到RStudio裡面來。雖然我還沒機會學到書本裡面講的「基礎統計應用」那部分，但光是前面關於RStudio操作的介紹，就已經讓我對這個軟體有了初步的認識，而且覺得它並不像我想像中那麼難。感覺這本書真的非常適合我這種對電腦程式設計完全不了解的初學者，為我開啟了一扇新的學習之門。

评分☆☆☆☆☆

我是一名國中數學老師，一直以來都認為統計學是數學中非常重要的一環，但要將這些概念教給學生，卻常常受限於教學工具的不足。《RStudio的操作與基礎統計應用》這本書，讓我看到了將R語言帶入教學的可能性。首先，書本對於RStudio這個介面的介紹，非常清晰易懂，它從最基礎的安裝、介面佈局，到如何撰寫和執行程式碼，都做了詳細的步驟說明。這對我來說非常重要，因為我必須確保自己完全掌握了工具，才能有效地將其應用到教學中。書中對於R語言的基本資料結構，如向量、矩陣、資料框等的介紹，也非常淺顯易懂，並搭配了許多範例，這讓我更容易理解這些概念，並思考如何將其轉化成適合國中生的教學內容。我特別欣賞書中提到的一些「資料操作」的技巧，像是如何篩選、排序、合併資料，這些都是進行簡單統計分析的基礎。雖然我還沒深入到書本中探討的「基礎統計應用」部分，但僅僅是RStudio的操作指南，就已經為我打開了一扇新的教學大門。我認為這本書的內容，如果能經過適當的轉化，將非常有助於引導學生認識數據、理解統計概念，並培養他們對科學探究的興趣。