《使用S-Plus的手册：统计分析》是Brian S.Everitt编写的第二版教科书，本书详细介绍了如何使用S-Plus软件进行统计分析。S-Plus是一种统计语言，广泛应用于数据分析、统计计算和图形表示等领域。本书通过实际案例分析，指导读者利用S-Plus强大的统计功能来处理各种数据集，并从中得出统计结论。
在统计学中，数据处理是至关重要的环节，而S-Plus语言就是为了满足这种需求而设计的。它不仅提供了各种统计分析的算法，还具备数据输入输出、数据处理、统计建模和图形展示等功能。S-Plus语言是一种解释型编程语言，适用于各种操作系统环境，包括Windows、UNIX和Macintosh平台。
书中列举了多个数据框架（dataframe）的实例，这些数据框架是S-Plus中用于存储数据的二维表结构，可以存储不同类型的数据，包括数值型、字符型和因子型数据。通过数据框架，用户可以方便地进行数据的读取、处理和分析工作。
在实际应用中，散点图矩阵是数据分析中常用的一种图形工具，用于展示多变量之间的关系。例如，文中提到的huswif数据框架中所有五个变量的散点图矩阵，可以帮助我们直观地理解这些变量间的相互关联程度。而skulls数据框架中每个时代变量的散点图矩阵，则有助于我们观察和分析不同时代下变量之间的动态变化。
本书不仅介绍了S-Plus的操作命令和基本语法，还涵盖了数据导入导出、数据预处理、统计建模等高级统计分析方法。它包括了对各类统计模型如线性模型、广义线性模型、多元分析、时间序列分析等的详细讨论，以及如何使用S-Plus进行这些模型的拟合、检验和预测。
此外，书中还强调了统计图形在数据分析中的重要性，S-Plus提供了丰富的绘图功能，能够生成高质量的统计图形，这些图形对于数据的展示、分析结果的解释都有着不可替代的作用。例如，散点图、箱线图、直方图、条形图、曲线图等都可以直观地揭示数据的分布特征和内在规律。
本书的第二版在第一版的基础上进行了更新和扩充，覆盖了S-Plus软件在统计分析方面的最新进展和工具包，使得本书成为统计分析师、数据科学家以及相关领域研究者不可或缺的工具书。通过对本书的学习，读者不仅能掌握S-Plus这一强大的统计工具，还能提高自己在数据分析和统计推断方面的能力。
《使用S-Plus的手册：统计分析》通过丰富的实例和详尽的解析，为读者提供了一个全面了解和掌握S-Plus在统计分析中应用的平台。对于希望深入学习统计语言和数据分析的专业人士来说，该手册无疑是一个宝贵的资源和参考指南。
