具体描述
S is a high-level language for manipulating, analysing and displaying data. It forms the basis of two highly acclaimed and widely used data analysis software systems, the commercial S-PLUS(R) and the Open Source R. This book provides an in-depth guide to writing software in the S language under either or both of those systems. It is intended for readers who have some acquaintance with the S language and want to know how to use it more effectively, for example to build re-usable tools for streamlining routine data analysis or to implement new statistical methods. One of the outstanding strengths of the S language is the ease with which it can be extended by users. S is a functional language, and functions written by users are first-class objects treated in the same way as functions provided by the system. S code is eminently readable and so a good way to document precisely what algorithms were used, and as much of the implementations are themselves written in S, they can be studied as models and to understand their subtleties. The current implementations also provide easy ways for S functions to call compiled code written in C, Fortran and similar languages; this is documented here in depth. Increasingly S is being used for statistical or graphical analysis within larger software systems or for whole vertical-market applications. The interface facilities are most developed on Windows(R) and these are covered with worked examples. The authors have written the widely used Modern Applied Statistics with S-PLUS, now in its third edition, and several software libraries that enhance S-PLUS and R; these and the examples used in both books are available on the Internet. Dr. W.N. Venables is a senior Statistician with the CSIRO/CMIS Environmetrics Project in Australia, having been at the Department of Statistics, University of Adelaide for many years previously. Professor B.D. Ripley holds the Chair of Applied Statistics at the University of Oxford, and is the author of four other books on spatial statistics, simulation, pattern recognition and neural networks. Both authors are known and respected throughout the international S and R communities, for their books, workshops, short courses, freely available software and through their extensive contributions to the S-news and R mailing lists.
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用户评价
这本书的封面设计挺吸引人的，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，给人一种专业又稳重的感觉。我拿到手的时候，首先翻阅了一下目录，感觉内容组织得很有条理，从基础的数据结构讲起，逐步深入到高级的应用和算法。作者似乎非常注重理论与实践的结合，每个章节后面都有不少实战案例，这对于我们这种想把学到的知识快速应用到工作中去的读者来说，简直太重要了。特别是关于数据可视化那部分，我之前一直苦于找不到一个清晰易懂的入门材料，这本书里详细介绍了如何利用S语言的绘图函数来制作高质量的统计图表，步骤讲解得非常细致，连一些常见的图形定制技巧都有涉及。这让我对接下来的学习充满了期待，感觉它不仅仅是一本教科书，更像是一个实用的工具箱，随时可以拿出来解决问题。而且纸张的质感也很好，拿在手里阅读体验非常棒，长时间阅读也不会觉得累。这本书的排版也做得相当用心，代码块的区分很明确，注释清晰，大大降低了阅读和理解的门槛。
评分这本书的实战案例部分简直是我的救命稻草！我之前自学遇到最大的瓶颈就是找不到足够真实、足够复杂的数据集来练习。这本书里精选的案例，覆盖了金融建模、生物统计分析乃至社会科学调查的多个领域，数据规模和复杂程度都把握得恰到好处。更绝的是，每一个案例的分析过程都配有完整的S语言脚本，从数据清洗、探索性分析到模型构建与结果解释，一气呵成。我试着跟着书中的步骤，用自己的电脑重新跑了一遍几个核心案例，发现不仅跑通了，而且对结果的理解也比自己摸索时深刻了许多。尤其是关于时间序列分析的那一章，作者展示了如何用S语言处理缺失值和异常点，并用图形清晰地展示了模型的预测效果，这种即学即用的感觉非常棒。这本书让我真切地体会到了S语言在处理大规模、高维度数据时的强大能力，极大地提升了我的项目信心。
评分我必须承认，这本书的装帧和内容质量远远超出了我对一本技术专著的预期。它不仅仅是一本代码手册，更像是一部浓缩的S语言发展史和应用哲学。作者在探讨语言特性时，总能引申出关于统计计算效率和结果可重复性的深刻思考。比如，在讲解内存管理和对象继承机制时，作者用了很多篇幅来探讨如何写出“优雅”且“持久化”的代码，这在很多快速入门书籍中是完全被忽略的。这种对代码质量的执着追求，体现了作者深厚的内功。全书的索引做得非常详尽，即便是不连贯地翻阅，也能很快定位到所需的特定函数或概念，这对于经常需要“查阅”而非“精读”的工具书来说，是一个巨大的加分项。总而言之，这是一本结构严谨、内容详实、同时富含洞察力的著作，是S语言学习者案头必备的经典之作。
评分坦白说，我一开始对S语言的学习是抱着一种挑战的心态，毕竟现在市面上主流的统计软件和语言层出不穷，但这本书的作者显然有着深厚的学术背景，他用一种非常严谨但又不失生动的笔触，将S语言的底层逻辑剖析得淋漓尽致。我特别欣赏作者在讲解复杂统计模型时所采取的“庖丁解牛”式的分解方法，他没有一味堆砌公式，而是通过大量的图示和情景模拟，让你真正理解背后的数学原理是如何在代码中得以实现的。这对于我这种偏爱“知其所以然”的读者来说，是莫大的福音。这本书的深度是毋庸置疑的，它涵盖了从基本的向量操作到复杂的面向对象编程范式，几乎是你职业生涯中可能遇到的所有S语言相关的技术栈都能找到对应的章节。读完前几章后，我感觉自己的编程思维都有了显著的提升，不再是机械地复制粘贴代码，而是开始主动思考如何优化代码结构和提高执行效率。这本书绝对值得反复研读，每次重温都会有新的体会。
评分这本书的语言风格非常平易近人，尽管主题是偏技术的，但作者的叙述方式却带着一种老派学者的沉稳和耐心。我最喜欢它在引入新概念时所做的历史背景介绍，这让人感觉S语言不是凭空出现的，而是承载了一代统计学家思想的结晶。比如，在介绍特定函数族群的演进过程时，作者会穿插讲述当时的研究人员是如何一步步攻克难题的，这种叙事手法极大地增强了阅读的趣味性，避免了纯技术手册的枯燥感。另外，书中对“最佳实践”的强调也令我印象深刻，作者会明确指出哪些是推荐的写法，哪些是应该避免的“陷阱”，这种前瞻性的指导对于初学者避免走弯路至关重要。我感觉作者是站在一个经验丰富的导师的角度来引导我们，而不是一个高高在上的专家。对于那些希望系统性地、从根源上掌握S语言精髓的人来说，这本书提供了一个无与伦比的参照系。
评分少有的从语言角度对S/R语言的详细介绍，不过不少R和S不同的地方讲得比较含糊，这时需要读R Language Definition
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