Rを介して（実行中だけでなく）統計/数学を学習するためのソース

Rを使用して統計的および数学的な概念を学習するためのソースの例（Rコード、Rパッケージ、書籍、書籍の章、記事、リンクなど）に興味があります（他の言語でも可能ですが、Rは私のお気に入りです）。

課題は、素材の学習がアルゴリズムを実行するコードの実行方法だけでなく、プログラミングに依存することです。

だから（たとえば）Rのある線形モデルのような本（これは素晴らしい本です）は私が探しているものではありません。これは、この本が主にRで線形モデルを実装する方法を示しているためですが、Rを使用して線形モデルを教えることを中心としていません。

（素晴らしい）TeachingDemosパッケージのヘルプファイルは、私が探しているものの良い例です。これは、さまざまなRアプレットおよびシミュレーションを通じて統計概念を学習するための関数を含むRパッケージです。付属のヘルプファイルは便利です。もちろん、どちらも十分ではなく、正確な詳細の多くを習得してそれらを学習するには、外部のテキストブックが必要です（ヘルプファイルでも同様です）。

すべてのリードが高く評価されます。

R（またはおそらく同等のプログラミング言語）は、統計について学ぶのに非常に役立つと思います。もちろん、これには学生もプログラミングを学ぶ必要がありますが、それはあまりにも大きな橋になる可能性がありますので、聴衆によってはすべてのプログラミングを自分で行い、学生にシミュレーションを見せなければならない場合があります。この例は、サンプリング分布のアイデアを教えることに関するここの私の答えで見つけることができます（コードがくてコミカルに非効率であるという警告）。

一方、生徒に途中でプログラミングを学んでもらいたい場合は、そのモデルのさまざまな程度に基づいた入門的な統計書があります。

• Vasishth、統計の基礎：シミュレーションベースのアプローチ
• Jones、Maillardet、Robinson、Rを使用した科学プログラミングとシミュレーションの概要
• Torgo、Rによるデータマイニング：ケーススタディによる学習

G. Jay Kernsによる「Rを使用した確率と統計の概要」がhttp://ipsur.org/でRパッケージとして入手可能ですIPSUR。タイトルだけでは、探しているテキストのタイプのようです。

この分野のベンチマークは、「統計学習入門-Rでのアプリケーション」http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/であると思い ます

Rパッケージswirlをお勧めします。これは、Rを使用するだけでなく、R自体でRと統計を学習するために、探しているものとまったく同じです。

「Rを使った統計の導入」という本が非常に実用的な本であることが本当に好きです。Rの基本的な統計と実装について説明します。