数据科学中的统计推断：R 与 Tidyverse 现代入门（

第二版） (英文版电子书） 电子书格式: pdf 《数据科学中的统计推断：R 与 Tidyverse 现代入门（第二版）》是一本面向广泛读者的综合性指南，旨在帮助学习者借助业界、学术界和政府部门广泛应用的数据科学工具掌握统计推断知识。全书无需读者具备微积分或编程基础，以直观易懂的方式搭建起数据科学与现代统计方法的学习桥梁。 本书结构清晰，分为四个核心部分。第一部分聚焦 Tidyverse 系列 R 包的基础应用，重点介绍了用于数据可视化的 ggplot2 包和数据处理的 dplyr 包，帮助读者掌握数据探索的核心工具。第二部分通过简单线性回归和多元线性回归，引导读者入门数据建模，理解变量间的关系构建。第三部分是本书的核心亮点，借助 infer 包实现基于模拟的统计推断方法，构建了统一的分析框架，让读者通过置信区间和假设检验开展推断分析，且全程强调数据可视化的辅助作用。第四部分则通过实际案例，教授读者如何运用所学工具 "用数据讲故事"，实现从数据分析到结果呈现的完整闭环。 第二版在第一版的基础上进行了全面升级，具有诸多鲜明特色。数据集方面，新增了 2023 年纽约市所有国内航班数据、健康、全球发展、音乐、咖啡质量和间歇泉喷发等真实场景数据，搭配经典的 Gapminder 项目和FiveThirtyEight.com数据，让学习贴近实际应用。理论深度上，加强了基于理论的方法讨论，清晰阐释其与模拟方法的关联，兼顾方法的直观理解与形式化表达。工具应用上，深化了 infer 包的使用，支持通过多元线性回归等方法构建置信区间和进行假设检验，实现 "整洁化" 且透明的统计推断。此外，书中嵌入了所有代码和输出结果，配套在线互动练习、讨论和解答资源，适配本科生、研究生课程，包括统计学、数据科学及强调可重复研究的相关课程。 本书的核心优势在于打破了传统统计学教材的枯燥模式，以数据可视化为核心纽带，将数据处理、建模与推断有机结合。通过大量真实数据集和实操案例，读者能够逐步掌握探索性数据分析、数据建模和统计推断的完整流程。无论是统计学新手，还是希望深化数据科学技能的学习者，都能通过本书建立清晰的知识体系，掌握在实际场景中运用 R 和 Tidyverse 工具解决问题的能力。第一版已被广泛应用于统计推断、统计编程、商业分析等多类课程，第二版的升级使其在教学适用性和实践指导性上更上一层楼，成为连接理论与应用的优秀教材。