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R语言及其在统计分析中的应用 版权信息
- ISBN：9787030771971
- 条形码：9787030771971 ; 978-7-03-077197-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
R语言及其在统计分析中的应用 内容简介
本书由R语言和统计分析两部分构成。**部分主要包括R语言概述、数据对象及其处理、文件操作、R程序设计、数据可视化；第二部分主要包括概率论与数理统计基础、参数估计、假设检验、多总体数据分析。
R语言及其在统计分析中的应用 目录
第1章 R语言概述 1
1.1 R语言简介 1
1.1.1 R语言的发展与特点 1
1.1.2 软件安装 3
1.1.3 使用RStudio 6
1.1.4 软件包与帮助 7
1.2 基本语法 13
1.2.1 脚本的创建与运行 13
1.2.2 变量命名与赋值语句 14
1.2.3 数据类型与表达式 15
小结 18
习题1 19
第2章 数据对象及其处理 21
2.1 向量、矩阵与数组 21
2.1.1 向量 21
2.1.2 矩阵 30
2.1.3 数组 39
2.2 数据框与列表 41
2.2.1 数据框 42
2.2.2 列表 51
2.2.3 数据结构判断与转换 58
2.3 因子及其相关函数 60
2.3.1 因子 60
2.3.2 与因子相关的函数 61
2.4 日期对象 65
2.4.1 输入日期对象 65
2.4.2 输出日期对象 66
2.4.3 日期型数据的计算 66
2.5 字符处理 67
2.5.1 字符串 67
2.5.2 正则表达式 69
2.5.3 字符处理函数 70
2.6 特殊值处理 74
2.6.1 Inf 74
2.6.2 NaN 75
2.6.3 NA 75
2.6.4 NULL 76
小结 76
习题2 77
第3章 文件操作 80
3.1 文件的基本操作 80
3.1.1 文件与文件夹操作函数 80
3.1.2 工作空间与历史命令 82
3.2 交互式输入与屏幕输出 84
3.2.1 键盘输入 84
3.2.2 屏幕输出与定向输出 86
3.3 读写文件 88
3.3.1 scan读入向量数据 89
3.3.2 readLines逐行读入 89
3.3.3 读写结构化数据 90
3.4 从其他类型文件中输入 93
3.4.1 从Excel中读入数据 93
3.4.2 读入其他统计软件数据 93
小结 94
习题3 95
第4章 R程序设计 97
4.1 分支结构 97
4.1.1 if-else分支结构 97
4.1.2 分支函数 100
4.2 循环结构 101
4.2.1 for循环结构 101
4.2.2 next语句与break语句 101
4.2.3 while循环结构 102
4.2.4 repeat-break循环结构 103
4.2.5 循环嵌套与应用 103
4.3 自定义函数与运算符 104
4.3.1 自定义函数 104
4.3.2 自定义运算符 110
4.3.3 自定义函数例子 111
4.4 软件包开发 112
小结 118
习题4 119
第5章 数据可视化 122
5.1 R语言的基础绘图 122
5.1.1 颜色处理 122
5.1.2 常用高级绘图函数 125
5.1.3 常用初级绘图函数 142
5.1.4 绘制组合图形 148
5.1.5 图形输出 152
5.2 ggplot2绘图软件包 153
5.2.1 qplot函数 154
5.2.2 ggplot与绘图逻辑 156
5.2.3 几何元素 159
5.2.4 统计变换 161
5.2.5 标尺设置 164
5.2.6 坐标系转换 165
5.2.7 分面设置 166
5.3 数据可视化的应用 169
5.3.1 相关性分析 169
5.3.2 数据的分布 169
小结 171
习题5 172
第6章 概率论与数理统计基础 175
6.1 概率论基础知识 175
6.1.1 概率的基本概念 175
6.1.2 随机变量与分布 176
6.1.3 随机变量的数字特征 180
6.2 数理统计知识 182
6.2.1 总体与样本 182
6.2.2 样本统计量 184
6.2.3 常用统计量分布 192
6.2.4 概率分布的分位数 194
6.2.5 概率分布的R函数 196
小结 199
习题6 200
第7章 参数估计 202
7.1 点估计 202
7.1.1 矩估计法 202
7.1.2 极大似然估计法 204
7.2 区间估计 206
7.2.1 区间估计的基本概念 206
7.2.2 正态总体参数的区间估计 208
7.2.3 非正态总体的参数区间估计 218
小结 220
习题7 220
第8章 假设检验 223
8.1 概述 223
8.1.1 假设检验基本概念 224
8.1.2 经典检验方法 228
8.1.3 P值检验方法 229
8.2 参数假设检验 231
8.2.1 单正态总体假设检验 231
8.2.2 两正态总体的假设检验 235
8.2.3 非正态总体的假设检验 239
8.2.4 假设检验的R函数 241
8.3 非参数假设检验 247
8.3.1 分布函数的拟合优度检验 247
8.3.2 正态性检验 254
8.3.3 基于列联表的检验 257
8.3.4 单总体秩检验 265
8.3.5 两总体的秩检验 269
小结 275
习题8 276
第9章 多总体数据分析 281
9.1 单因素方差分析 281
9.1.1 单因素方差分析的基本概念 281
9.1.2 单因素方差分析的统计计算 283
9.2 双因素方差分析 286
9.2.1 有交互作用的双因素方差分析 286
9.2.2 无交互作用的双因素方差分析 290
9.3 方差齐性和均值差异检验 293
9.3.1 正态分布与方差齐性检验 293
9.3.2 均值差异性检验 297
9.4 正交试验设计 300
9.4.1 正交表的基本概念 300
9.4.2 无交互作用的正交试验 302
9.4.3 有交互作用的正交试验 305
9.5 多个总体比较的秩检验 308
9.5.1 Kruskal-Wallis秩和检验 308
9.5.2 Friedman秩和检验 309
9.5.3 Cochran-Q检验 311
小结 312
习题9 313
参考文献 318
展开全部
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