《现代数据科学中的统计推断：使用R和Tidyverse的现代探索》开源项目教程

《现代数据科学中的统计推断：使用R和Tidyverse的现代探索》开源项目教程

ModernDive_book Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/ModernDive_book

1. 项目介绍

《现代数据科学中的统计推断：使用R和Tidyverse的现代探索》（以下简称ModernDive）是一本开源的数据科学教材，旨在通过R语言和Tidyverse工具包来介绍统计推断的概念。本项目基于RStudio的bookdown包构建，是一本互动性强的电子书，适用于数据科学、统计学以及相关领域的学者和学生。

ModernDive涵盖了从数据可视化、数据清洗到回归分析、假设检验等统计推断的核心内容，并提供了丰富的案例和练习，帮助读者理解并应用统计方法。

2. 项目快速启动

要开始使用ModernDive，请确保您已经安装了R和RStudio。以下是在本地环境构建ModernDive的步骤：

# 安装bookdown包
install.packages("bookdown")

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/moderndive/ModernDive_book.git

# 进入项目目录
cd ModernDive_book

# 安装项目依赖
renv::restore()

# 构建书籍
bookdown::render_book()

执行以上代码后，bookdown将根据项目中的markdown文件构建一本HTML格式的书籍，您可以在浏览器中查看。

3. 应用案例和最佳实践

ModernDive中包含了许多实际的数据分析案例，展示了如何使用R和Tidyverse进行数据处理和分析。以下是一些最佳实践：

• 使用ggplot2进行数据可视化，通过调整图形的图层和主题来清晰地传达信息。
• 使用dplyr进行数据转换，利用其管道操作符%>%来构建数据处理流程。
• 使用tidyr来清理数据集，确保每列是一个变量，每行是一个观察。
• 在分析过程中进行数据探索，例如使用summary()函数来获取数据的基本描述。

4. 典型生态项目

ModernDive的生态系统包括了多个相互关联的项目：

• ModernDive网站：提供书籍的在线版本和相关资源。
• ModernDive R包：提供了书籍中使用的函数和数据集。
• Instructor Resources Page：为教师提供了教学资源，包括问题和项目。
• mailing list：读者可以订阅邮件列表以获取更新。

ModernDive的这些相关项目共同构成了一个全面的数据科学学习资源，旨在帮助用户掌握统计推断和数据分析的技能。

ModernDive_book Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/ModernDive_book