我首先道歉,数据集严重以美国为中心。这主要是因为许多演示的最佳数据集是作为 R 包提供的国家健康和营养检查调查(NHANES)数据集,还因为 R 包中包含的许多其他复杂数据集(如`fivethirtyeight`包中的数据集)也位于美国。如果你对其他地区的数据集有什么建议,请告诉我!
首先我很抱歉,书中的数据集以美国为中心。这主要是因为许多演示的最佳数据集是作为 R 包提供的国家健康和营养检查调查(NHANES)数据集,还因为 R 包中包含的许多其他复杂数据集(如`fivethirtyeight`包中的数据集)也位于美国。如果你对其他地区的数据集有什么建议,请告诉我!
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## 0.3 做统计的重要性
真正学好统计学的唯一方法就是*做*统计。虽然历史上许多统计课程是使用点击式统计软件教授的,但统计教育越来越多地使用开源语言,学生可以用这些语言编写自己的分析。我认为,能够对自己的分析进行编码对于深入理解统计分析是至关重要的,这就是为什么我在斯坦福大学的课程中的学生除了从本书中学到的理论知识之外,还应该学习使用 R 统计编程语言来分析数据。
真正学好统计学的唯一方法就是*做*统计。虽然以往许多统计课程是通过点击式统计软件教授的,但统计教育越来越多地使用开源语言,学生可以用这些语言编写自己的分析。我认为,能够对自己的分析进行编码对于深入理解统计分析是至关重要的,这就是为什么我在斯坦福大学的课程中的学生除了从本书中学到的理论知识之外,还应该学习使用 R 统计编程语言来分析数据。
这本教科书有两个在线伙伴,可以帮助读者开始学习编程;[一个专注于 R 编程语言](https://statsthinking21.github.io/statsthinking21-R-site/),[另一个专注于 Python 语言](https://statsthinking21.github.io/statsthinking21-python/)。两者都是目前正在进行中的工作-请随时贡献!
这本教科书有两个在线资源,可以帮助读者开始学习编程;[一个专注于 R 编程语言](https://statsthinking21.github.io/statsthinking21-R-site/),[另一个专注于 Python 语言](https://statsthinking21.github.io/statsthinking21-python/)。两者都是目前正在进行中的项目-我们欢迎您也参与进来!