文档摘要：内容介绍本书以数据嘚常用统计分析方法为基础在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的R函数的实现并通过具体的例子说明统计问题求解的过程.本书注重思想性、实用性和可操作性.在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、參数的估计与假设检验，还包括的非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法及贝叶斯统计分析方法.每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在R中的实现过程.通过本书读者不仅可以快速学会R的基本原理与核心内容而且根据提供的例子与相应的R程序学會解决问题的统计计算方法与基本的编程技术，为解决更为复杂的统计问题奠定扎实的基础.

光光展示数据对可视化来说远遠不够。还有其他很多信息能够帮助读者解释你的数据除了标签、坐标轴、图例外，还能够增加注释比如强调图画的某一区域，添加描述性文本等

你可以在图形中添加文本，增加可读性我们在annotate函数中设置text参数即可。

我们也可以在图形中注释数学表达式。在annotate中增加parse=TRUE参数即可

#?plotmath可以见到更多使用数学表达式的例子。

当进行线性回归时画条拟合直线是个不错的选择。当然有时画水平线和垂直线显示刻度也是可以的

 

 
 
 

 使用annotate(“rect”)函数添加长方形阴影图层。
 
 

 

 
 
 

 误差线常用于统计学以显示数据潜在的误差。使用geom_errorbar函数并需要映射ymin和ymax变量。
 
 

 
 
 

 我们根据数据类别画了多个小平面並想在每个小平面上标上注释。我们可以构造一个数据框并用geom_text()进行构造。