Mastering Scientific Computing with R

If you want to learn how to quantitatively answer scientific questions for practical purposes using the powerful R language and the open source R tool ecosystem, this book is ideal for you. It is ideally suited for scientists who understand scientific concepts, know a little R, and want to be able to start applying R to be able to answer empirical scientific questions. Some R exposure is helpful, but not compulsory.

这是一本针对有一定科学背景，想要掌握如何使用R语言进行科学计算的读者的书籍。本书不仅涵盖了R语言的基本语法和编程工具，还深入探讨了统计方法、线性模型、非线性方法、线性代数、主成分分析和探索性因子分析等高级主题。 书中首先介绍了R语言的基本概念，包括数据结构、数据导入与处理、流程控制与函数等。这些内容对于初学者来说是非常重要的，可以帮助他们理解R语言的工作原理，掌握R语言的基本操作。 接着，书中深入探讨了统计方法，包括描述性统计分析、概率分布、假设检验等。这些内容可以帮助读者理解数据的特征，发现数据的规律，评估数据的可靠性。 在线性模型方面，书中详细介绍了线性回归、方差分析模型、广义线性模型等。这些内容可以帮助读者理解变量之间的关系，预测变量的变化趋势。 在非线性方法方面，书中介绍了非参数和参数模型、理论驱动的非线性回归、可视化探索非线性关系等。这些内容可以帮助读者处理更复杂的数据，揭示数据中的非线性关系。 在线性代数方面，书中介绍了矩阵性质和数学运算、特征值和特征向量、主成分分析(PCA) 等。这些内容可以帮助读者理解矩阵的性质，解决线性方程组等问题。 在探索性因子分析方面