(R) learn R in swirl 在Ubuntu設定時的問題

雖然有一搭沒一搭的有用Rstudio在解決日常上一些問題，不過總覺得應該要上個課來比較有系統的認識這套語言。剛好coursera跟datacamp針對R入門跟透過R來統計都開課了。最後面附上這兩個開放課程的網址，有興趣的可以上去參考。不過客程中必要的swirl在Ubuntu上，設定package ("swirl")時，會出現以下錯誤的訊息。

從GitHub找出 installing swirl on Linux，按照步驟增加
deb http://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu xenial/   #xenial是指Ubuntu 16.04
到/etc/apt 當中

接著再安裝libcurl:

sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev

(閱讀) 宅男真的是高風險族群嗎? <統計學, 最強的商業武器:201507#05)> 在數據時代應有的驗證素養

照片取自TechOrange

"I keep saying the sexy job in the next ten years will be statisticians."
[在未來的十年內最具吸引力的職業, 將會是統計學家.] 

Hal Varian (the chief economist at Google)

 
        任何領域的爭議, 都能透過數據的收集與分析來找出最佳答案. 而[經驗] 往往都是錯的.

        流行病學是在最近的一百年中建立起來的, 其中最重要的概念在於EBM(Evidence-Based Medicine)-- 以合理的方法取得統計數據,以及分析該數據後得到的結果. 19世紀的統計貢獻在於匯整, John Snow在霍亂流行的期間做了調查動作, 並將結果推導出霍亂可能的路徑 (西元1849).

        早期的醫學也有迷信經驗的歷史, 像是喬治. 華盛頓死於放血治療(西元1799), 而近代流行病學發展才讓我們免於以往經驗累積下的荼毒.

統計分析必須要能夠回答以下三個問題才有意義(無法從數據判斷下, 常識與直覺才有效):

1. 哪個因素的變化能提高收益?
2. 採用可引發這種變化的行動可行性?
3. 若可引發該變化的行動是可行, 其成本會高於所增加的收益嗎?