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作者:
[新西兰]蒂尔曼·M.,戴维斯（Tilman,M.,Davi
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出版社:
人民邮电出版社
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ISBN:
9787115501899
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出版时间:
2019-05
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版次:
1
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装帧:
平装
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开本:
16开
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纸张:
胶版纸
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页数:
589页
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作者:
[新西兰]蒂尔曼·M.,戴维斯（Tilman,M.,Davi
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出版社:
人民邮电出版社
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ISBN:
9787115501899
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出版时间:
2019-05
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版次:
1
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装帧:
平装
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基本信息
书名:R语言之书 编程与统计
定价：138.00元
作者:[新西兰]蒂尔曼·M.,戴维斯（Tilman,M.,Davies）,李
出版社：人民邮电出版社
出版日期：2019-05-01
ISBN：9787115501899
字数：
页码：589
版次：
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
本书是一本指导你如何掌握并灵活运用目前世界上流行的统计分析编程语言——R语言的图书。即使你没有编程背景，或者只有少量的数学基础知识，也可以通过本书中丰富的实际案例，高效地学习统计学和R语言。本书从基础知识，如处理数据、编写简单程序开始讲起，然后介绍了样本数据的统计概要、统计建模等。此外，你还将通过R语言的基本作图工具和贡献包（如ggplot2和ggvis）学习令人耳目一新的数据可视化，并使用rgl贡献包做出交互式3D图。本书包括以下主要内容：- R语言编程的基本原理，包括如何编写数据框、创建函数以及使用变量、语句和循环；- 有关统计的知识，如探索性数据分析、概率、假设检验和回归模型等，并如何用R语言实现它们；- 获得R语言的数千个贡献包和数据集的方法；- 从数据中获取有意义的结论的方法；- 画出高质量的图形。
内容提要
本书由浅入深、全面系统地介绍了R语言的编程和统计知识，为读者了解现代数据科学的计算方法奠定了比较坚实的基础。本书包括语言、编程、统计学和概率、统计检验和建模、绘图共5个部分，基本涵盖了国外大学一、二年级的统计学课程。在讲授知识的同时，本书注重学以致用，每章穿插了许多练习，方便读者动手操作；每章结尾提供了本章讲述的代码汇总，方便读者快速查阅。通过对本书循序渐进的学习，读者可以逐步构建自己的知识体系，同时培养程序员的思维方式。本书适合R语言初学者从头开始学习，有编程经验的读者也可以挑选自己感兴趣的内容阅读。本书既可以用作R语言编程的社会培训教材、自学教材，也可以用作高校师生，特别是统计学专业师生的辅导教材。
目录
目 录第 一部分 语言第 1章 新手入门 31．1 从CRAN获取并安装R 31．2 打开R之初体验 31．2．1 控制台和编辑窗格 41．2．2 注释 51．2．3 工作路径 61．2．4 安装和加载R包 61．2．5 帮助文件和函数文档 71．2．6 第三方编辑器 91．3 保存工作和退出R 91．3．1 工作空间 91．3．2 脚本 101．4 约定 101．4．1 编码 111．4．2 引用数学函数和等式 111．4．3 练习 12第 2章 数值、运算、赋值和向量 132．1 R在基础数学上的应用 132．1．1 运算 132．1．2 对数和指数 142．1．3 科学计数法 152．2 分配对象 162．3 向量 172．3．1 创建向量 172．3．2 序列、重复、排序和长度 182．3．3 子集和元素的提取 212．3．4 面向向量的操作 25第3章 矩阵和数组 303．1 定义一个矩阵 303．1．1 填充方式 313．1．2 合并行和列 313．1．3 矩阵的维度 323．2 构造子集 323．2．1 按行、列和对角线提取元素 333．2．2 省略和改写 343．3 矩阵运算和线性代数 363．3．1 矩阵的转置 373．3．2 单位矩阵 373．3．3 矩阵的数乘 383．3．4 矩阵的加减法 383．3．5 矩阵的乘法 393．3．6 逆矩阵 403．4 多维数组 413．4．1 定义 423．4．2 子集、提取和替换 43第4章 非数值型数据 474．1 逻辑值 474．1．1 TRUE还是FALSE 474．1．2 逻辑值的输出：关系运算符 484．1．3 多重比较：逻辑运算符 514．1．4 逻辑值也是数值 534．1．5 利用逻辑值提取子集 544．2 字符 584．2．1 创建一个字符串 584．2．2 连接 594．2．3 转义序列 614．2．4 子集与匹配 624．3 因子 634．3．1 识别类别 634．3．2 水平的定义与排序 654．3．3 组合与分割 66第5章 列表和数据框 705．1 列表对象 705．1．1 创建列表和访问组件 705．1．2 命名 725．1．3 嵌套 735．2 数据框 755．2．1 创建数据框 755．2．2 添加数据列并合并数据框 775．2．3 利用逻辑值提取记录的子集 79第6章 特殊值、类型和转换 826．1 特殊值 826．1．1 无穷数 826．1．2 NaN 846．1．3 NA 866．1．4 NULL 886．2 类型、类别和转换 916．2．1 属性 916．2．2 对象类别 936．2．3 检查对象函数is． 956．2．4 转换函数as． 96第7章 基本绘图 1027．1 使用plot调整坐标向量 1027．2 图形化参数 1037．2．1 自动绘图类型 1047．2．2 标题和坐标轴标签 1047．2．3 颜色 1057．2．4 点和线的外观 1067．2．5 绘图区域限制 1077．3 在已有图中添加点、线和文本 1077．4 ggplot2包 1137．4．1 使用qplot进行快速绘图 1137．4．2 用geoms设置外观常量 1147．4．3 geoms的美学映射 116第8章 读写文件 1198．1 R内置数据集 1198．1．1 内置数据集 1198．1．2 贡献数据集 1208．2 读入外部数据文件 1218．2．1 表格格式 1218．2．2 电子表格工作簿 1248．2．3 基于网页的文件 1258．2．4 其他文件格式 1268．3 写出数据文件和图形 1268．3．1 数据集 1268．3．2 图像和图形文件 1278．4 特殊对象的读/写操作 130第二部分 编程第9章 调用函数 1359．1 作用域 1359．1．1 环境 1359．1．2 搜索路径 1379．1．3 名称的保留和保护 1399．2 参数匹配 1409．2．1 准确性 1409．2．2 局部匹配 1419．2．3 位置 1429．2．4 混合 1429．2．5 省略号的用法 143第 10章 条件和循环 14510．1 if语句 14510．1．1 独立语句 14510．1．2 else语句 14810．1．3 基于元素水平使用ifelse 14910．1．4 嵌套和堆叠语句 15010．1．5 转换函数 15310．2 循环代码 15610．2．1 for循环 15610．2．2 while循环 16210．2．3 使用apply的隐式循环 16510．3 其他控制流程机制 16910．3．1 break或next声明 16910．3．2 repeat语句 171第 11章 编写函数 17511．1 函数命令 17511．1．1 创建函数 17511．1．2 使用返回 17811．2 参数 18011．2．1 惰性计算 18011．2．2 设置默认值 18311．2．3 检查缺失参数 18411．2．4 省略号的处理 18511．3 特殊函数 18911．3．1 帮助函数 19011．3．2 一次性函数 19111．3．3 递归函数 192第 12章 异常值、计时和可见性 19612．1 异常值处理 19612．1．1 正式声明：错误和警告 19612．1．2 使用try命令来捕获错误 19812．2 进度和计时 20212．2．1 文本进度条：执行到哪里了 20212．2．2 测量完成时间：执行需要多长时间 20312．3 隐藏 20412．3．1 函数与对象的区别 20512．3．2 区分数据框变量 207第三部分 统计学与概率第 13章 初级统计学 21313．1 描述原始数据 21313．1．1 数值型变量 21313．1．2 分类变量 21413．1．3 单变量和多变量数据 21513．1．4 参数和统计量 21613．2 统计概要 21613．2．1 集中趋势：均值、中位数、众数 21713．2．2 计数、百分比和比例 22013．2．3 四分位数、百分位数和五分位数概括法 22213．2．4 离散程度：方差、标准差和四分位差 22313．2．5 协方差和相关系数 22613．2．6 异常值 230第 14章 数据可视化基础 23314．1 条形图和饼图 23314．1．1 绘制条形图 23314．1．2 饼图简介 23614．2 直方图 23714．3 箱线图 23914．3．1 独立箱线图 23914．3．2 并列箱线图 24014．4 散点图 24114．4．1 单一散点图 24214．4．2 散点图矩阵 243第 15章 概率 24815．1 什么是概率 24815．1．1 事件和概率 24815．1．2 条件概率 24915．1．3 交集 24915．1．4 并集 25015．1．5 补集 25015．2 随机变量和概率分布 25115．2．1 观察值 25115．2．2 离散随机变量 25215．2．3 连续随机变量 25415．2．4 形状、偏态和峰态 260第 16章 常见的概率分布 26316．1 常见的概率质量函数 26316．1．1 伯努利分布 26316．1．2 二项分布 26416．1．3 泊松分布 26816．1．4 其他质量函数 27116．2 常见的概率密度函数 27116．2．1 均匀分布 27116．2．2 正态分布 27516．2．3 学生t分布 28216．2．4 指数分布 28416．2．5 其他密度函数 286第四部分 统计检验与建模第 17章 抽样分布和置信度 29117．1 抽样分布 29117．1．1 样本均值的分布 29217．1．2 样品比例的分布 29517．1．3 其他统计的抽样分布 29817．2 置信区间 29817．2．1 平均值的置信区间 29917．2．2 比例的置信区间 30117．2．3 其他置信区间 30117．2．4 对CI解释的评论 302第 18章 假设检验 30418．1 假设检验的组件 30418．1．1 假设 30518．1．2 检验统计量 30518．1．3 p值 30518．1．4 显著性水平 30518．1．5 假设检验的拒绝域 30618．2 检验均值 30618．2．1 单个均值 30618．2．2 两个均值 30918．3 检验比例 31618．3．1 单个比例 31618．3．2 两个比例 31818．4 检验分类变量 32218．4．1 单个分类变量 32218．4．2 两个分类变量 32518．5 错误与功效 32918．5．1 假设检验错误 32918．5．2 第Ⅰ类错误 33018．5．3 第Ⅱ类错误 33218．5．4 统计功效 335第 19章 方差分析 34019．1 单因素方差分析 34019．1．1 假设和诊断检验 34019．1．2 单因素方差分析表 34319．1．3 用aov函数创建方差分析表 34419．2 双因素方差分析 34519．2．1 一系列假设 34619．2．2 主效应和交互作用 34719．3 Kruskal-Wallis检验 349第 20章 简单线性回归 35220．1 线性关系的一个示例 35220．2 一般概念 35320．2．1 模型的定义 35420．2．2 估计截距和斜率的参数 35420．2．3 用lm拟合线性模型 35520．2．4 对残差的说明 35620．3 统计推断 35720．3．1 汇总拟合模型 35720．3．2 回归系数的显著性检验 35820．3．3 可决系数 35920．3．4 其他汇总输出 35920．4 预测 36020．4．1 置信区间还是预测区间 36020．4．2 解释区间 36120．4．3 绘制区间 36220．4．4 插值与外推 36420．5 分类解释变量 36520．5．1 二元变量：k = 2 36520．5．2 多元变量：k > 2 36820．5．3 改变参考水平 37220．5．4 将分类变量视为数字 37220．5．5 单因素方差分析的等价 375第 21章 多元线性回归 37721．1 相关术语 37721．2 理论 37821．2．1 将简单模型扩展为多元模型 37821．2．2 矩阵形式的估计 37821．2．3 一个基础例子 37921．3 在R中的实现和解释 38021．3．1 其他解释变量 38121．3．2 解释边际效应 38321．3．3 可视化多元线性模型 38321．3．4 查找置信区间 38521．3．5 综合的F检验 38521．3．6 对多元线性模型进行预测 38721．4 转换数值变量 38921．4．1 多项式 39021．4．2 对数 39521．4．3 其他变换 39721．5 交互项 39821．5．1 概念和动机 39921．5．2 分类变量和连续变量 39921．5．3 两个分类 40321．5．4 两个连续 40421．5．5 高阶交互项 406第 22章 线性模型选择和诊断 40922．1 拟合优度和复杂度 40922．1．1 简约原则 40922．1．2 一般原则 40922．2 模型选择算法 41022．2．1 嵌套比较：部分F检验 41022．2．2 向前选择 41322．2．3 向后选择 41722．2．4 逐步AIC选择 42022．2．5 其他选择算法 42522．3 残差诊断 42522．3．1 检查和解释残差 42622．3．2 评估正态性 42922．3．3 离群值、杠杆和影响 43022．3．4 计算杠杆 43322．3．5 库克距离 43422．3．6 以图形方式组合残差、杠杆和库克距离 43722．4 共线性 44122．4．1 潜在警告标志 44122．4．2 相关预测 442第五部分 高级绘图第 23章 自定义高级绘图 44723．1 掌握图形设备 44723．1．1 手动打开新设备 44823．1．2 在设备之间切换 44823．1．3 关闭一个设备 44923．1．4 一个设备中多个图形 44923．2 绘制区域和边距 45223．2．1 默认间距 45223．2．2 自定义间距 45323．2．3 剪切 45423．3 点击式坐标互动 45623．3．1 获取坐标 45623．3．2 可视化所选坐标 45623．3．3 专用注释 45723．4 自定义传统R图形 46023．4．1 样式和禁止的图形参数 46023．4．2 自定义边框 46123．4．3 自定义坐标轴 46223．5 专用文本和标签符号 46423．5．1 字体 46423．5．2 希腊符号 46523．5．3 数学表达式 46623．6 完全注释的散点图 468第 24章 进一步了解图形 47424．1 是使用ggplot还是qplot 47424．2 平滑和阴影 47524．2．1 添加LOESS趋势 47524．2．2 构建平滑密度估计 47724．3 多个图形和变量的分面 47924．3．1 独立图形 47924．3．2 一个分类变量的分面绘图 48124．4 ggvis包里的交互式工具 484第 25章 在更高维上定义颜色和图形 49025．1 颜色的表示和使用 49025．1．1 红—绿—蓝十六进制颜色代码 49025．1．2 内置调色板 49325．1．3 自定义调色板 49425．1．4 使用调色板索引连续区 49525．1．5 颜色图例 49825．1．6 不透明度 49925．1．7 RGB的替代和更多功能 50125．2 3D散点图 50325．2．1 基本语法 50425．2．2 增强视觉 50425．3 用于绘图的曲面 50725．3．1 构造估计网格 50725．3．2 构造z矩阵 50825．3．3 概念化的z矩阵 50925．4 轮廓图 51025．4．1 画轮廓线 51025．4．2 彩色填充轮廓 51525．5 像素图像 51825．5．1 一个网格点 = 一个像素 51825．5．2 曲面截断和空像素 52125．6 透视图 52725．6．1 基本图和角度调整 52725．6．2 为平面着色 53025．6．3 循环旋转 532第 26章 交互式3D图形 53726．1 点云 53726．1．1 基本3D云 53726．1．2 增强视觉和图例 53826．1．3 添加其他3D组件 53926．2 双变量曲面 54326．2．1 基本透视曲面 54326．2．2 附加组件 54426．2．3 根据z坐标值着色 54626．2．4 设置长宽比 54726．3 三变量曲面 55026．3．1 三维估计坐标 55126．3．2 等值面 55226．3．3 实例：非参数三元密度 55626．4 参数方程 56026．4．1 简单矢量图 56026．4．2 数学抽象图形 563附录A 安装R和贡献包 571A．1 下载和安装R 571A．2 使用包 572A．2．1 基础包 573A．2．2 扩展包 573A．2．3 贡献包 573A．3 更新R和已安装的包 578A．4 使用其他镜像和存储库 579A．4．1 切换CRAN镜像 579A．4．2 其他包库 579A．5 引用和写作包 580A．5．1 引用R和帮助包 580A．5．2 编写我们自己的包 581附录B 使用RStudio 582B．1 基本布局和用法 582B．1．1 编辑器和外观选项 583B．1．2 自定义窗格 584B．2 辅助工具 585B．2．1 项目 585B．2．2 包安装程序和更新程序 586B．2．3 支持调试 587B．2．4 标记、文档和图形工具 587译后记 590
作者介绍
蒂尔曼 M. 戴维斯是新西兰奥塔哥大学的讲师，教授统计数据课程。他使用R语言编程已经有10年之久，并在他的所有课程上教授R语言编程。蒂尔曼 M. 戴维斯因对空间点模式建模的研究，被授予新西兰统计协会的Worsley奖。新西兰huang家学会授予他Marsden Fast-Start奖，表彰他解决了相关的问题。他组织了一个为期3天的R语言讲习班，这鼓励他写出这本面向R语言初学者的使用指南。
序言
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孔网啦啦啦啦啦纺织女工火锅店第三课
开播时间：09月02日 10:30
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