R语言:实用数据分析和可视化技术

[美]贾里德 P. 兰德(Jared P

文学

R 数据

2015-6

机械工业出版社

目录
译者序 序言 前言 致谢 第1章 获取R 1 1.1 下载R 1 1.2 R版本 2 1.3 32位与64位 2 1.4 安装 2 1.5 R的社区版革命 8 1.6 小结 9 第2章 R环境 10 2.1 命令行界面 11 2.2 RStudio 12 2.3 Revolution Analytics RPE 20 2.4 小结 20 第3章 R包 21 3.1 包的安装 21 3.2 包的加载 23 3.3 创建一个包 24 3.4 小结 24 第4章 R语言基础 25 4.1 基本数学运算 25 4.2 变量 26 4.3 数据类型 28 4.4 向量 33 4.5 调用函数 37 4.6 函数文件 38 4.7 缺失数据 38 4.8 小结 39 第5章 高级数据结构 40 5.1 数据框 40 5.2 列表 47 5.3 矩阵 52 5.4 数组 54 5.5 小结 55 第6章 导入数据 56 6.1 导入CSV 56 6.2 导入Excel数据 57 6.3 读入数据库数据 58 6.4 导入其他统计工具数据 59 6.5 R二进制文件 60 6.6 包含在R中的数据 62 6.7 从互联网上抓取数据 62 6.8 小结 63 第7章 统计图形 64 7.1 基本图形 64 7.2 ggplot2 66 7.3 小结 78 第8章 编写R函数 79 8.1 hello world! 79 8.2 函数参数 80 8.3 返回值 82 8.4 do.call 83 8.5 小结 84 第9章 控制语句 85 9.1 if和else语句 85 9.2 switch语句 88 9.3 ifelse语句 89 9.4 复合检查 90 9.5 小结 91 第10章 循环,Un-R方式的迭代 92 10.1 for循环 92 10.2 while循环 94 10.3 控制循环 94 10.4 小结 95 第11章 分组操作 96 11.1 apply函数族 96 11.2 aggregate 99 11.3 plyr 102 11.4 data.table 106 11.5 小结 114 第12章 数据整理 115 12.1 cbind和rbind 115 12.2 连接 116 12.3 reshape2 122 12.4 小结 125 第13章 字符串操作 126 13.1 paste 126 13.2 把格式数据写成串(sprintf) 127 13.3 提取文本 128 13.4 正则表达式 132 13.5 小结 138 第14章 概率分布 139 14.1 正态分布 139 14.2 二项分布 144 14.3 泊松分布 148 14.4 其他分布 150 14.5 小结 152 第15章 描述性统计 153 15.1 概括性统计量 153 15.2 相关系数和协方差 156 15.3 t-检验 163 15.4 方差分析 169 15.5 小结 171 第16章 线性模型 172 16.1 简单线性回归 172 16.2 多元回归 177 16.3 小结 190 第17章 广义线性模型 191 17.1 逻辑斯蒂回归 191 17.2 泊松回归 194 17.3 其他的广义线性模型 198 17.4 生存分析 198 17.5 小结 202 第18章 模型诊断 203 18.1 残差 203 18.2 模型比较 208 18.3 交叉验证 211 18.4 Bootstrap 215 18.5 逐步变量选择 218 18.6 小结 221 第19章 正则化和压缩 222 19.1 弹性网络 222 19.2 贝叶斯压缩 235 19.3 小结 238 第20章 非线性模型 239 20.1 非线性最小二乘 239 20.2 样条 241 20.3 广义相加模型 245 20.4 决策树 249 20.5 随机森林 251 20.6 小结 251 第21章 时间序列和自相关 252 21.1 自回归移动平均模型 252 21.2 向量自回归 258 21.3 广义自回归异方差模型(GARCH) 263 21.4 小结 270 第22章 聚类 271 22.1 K-means 271 22.2 PAM 277 22.3 分层聚类 282 22.4 小结 284 第23章 可重复性、报告和利用knitr滑动展示 285 23.1 安装LATEX程序 285 23.2 LATEX初级 286 23.3 通过LATEX使用knitr 288 23.4 Markdown技巧 291 23.5 使用knitr和Markdown 292 23.6 pandoc 293 23.7 小结 295 第24章 创建R包 296 24.1 目录结构 296 24.2 包文件 297 24.3 包文档 302 24.4 包的检查、创建和安装 304 24.5 提交至CRAN 305 24.6 C++代码 305 24.7 小结 310 附录A 相关资源 311
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内容简介
资深数据专家凝炼数十年教学和实践经验,全面阐释如何使用R的20%功能完成80%的现代数据工作。 本书是资深数据专家数十年教学与实践经验的结晶,以简单直接的方式详细讲解R语言的所有基础知识,以及常见统计方法和模型在R中的操作规范,通过大量实例,帮助读者快速理解并掌握R的核心功能,有效解决实际工作问题。 本书共24章,第1~3章介绍R语言的获取与安装、R环境的设置以及R包的基础知识;第4~5章介绍R语言基础知识和高级数据结构,涉及数学运算、向量、调用函数以及数据框、列表、矩阵和数组等;第6章介绍如何导入数据;第7章详细介绍统计图形的绘制,包括基本绘图和ggplot2;第8~10章介绍R函数编写,包括对结构、参数和返回规则的讨论,讲解if和ifelse以及复杂语句控制程序的流程、for和while循环迭代等;第11~13章介绍数据的分组操作、数据整理和字符串操作;第14~15章介绍概率分布与描述性统计;第16~20章介绍线性模型、广义线性模型、模型诊断、正则化与压缩以及非线性模型等;第21章介绍时间序列和自相关;第22章介绍各种聚类方式,包括K-means和分层聚类;第23章讨论可重复性、报告和利用knitr滑动展示;第24介绍如何创建R包。
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