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目录
- 第一部分 入门
- 第1章 R语言介绍 3
- 1.1 为何要使用R 4
- 1.2 R的获取和安装 6
- 1.3 R的使用 6
- 1.3.1 新手上路 7
- 1.3.2 获取帮助 10
- 1.3.3 工作空间 10
- 1.3.4 输入和输出 12
- 1.4 包 13
- 1.4.1 什么是包 14
- 1.4.2 包的安装 14
- 1.4.3 包的载入 14
- 1.4.4 包的使用方法 14
- 1.5 批处理 15
- 1.6 将输出用为输入：结果的重用 16
- 1.7 处理大数据集 16
- 1.8 示例实践 16
- 1.9 小结 18
- 第2章 创建数据集 19
- 2.1 数据集的概念 19
- 2.2 数据结构 20
- 2.2.1 向量 21
- 2.2.2 矩阵 22
- 2.2.3 数组 23
- 2.2.4 数据框 24
- 2.2.5 因子 27
- 2.2.6 列表 28
- 2.3 数据的输入 30
- 2.3.1 使用键盘输入数据 31
- 2.3.2 从带分隔符的文本文件导入数据 32
- 2.3.3 导入Excel数据 35
- 2.3.4 导入XML数据 36
- 2.3.5 从网页抓取数据 36
- 2.3.6 导入SPSS数据 36
- 2.3.7 导入SAS数据 37
- 2.3.8 导入Stata数据 37
- 2.3.9 导入NetCDF数据 38
- 2.3.10 导入HDF5数据 38
- 2.3.11 访问数据库管理系统 38
- 2.3.12 通过Stat/Transfer导入数据 40
- 2.4 数据集的标注 40
- 2.4.1 变量标签 40
- 2.4.2 值标签 41
- 2.5 处理数据对象的实用函数 41
- 2.6 小结 42
- 第3章 图形初阶 43
- 3.1 使用图形 43
- 3.2 一个简单的例子 45
- 3.3 图形参数 46
- 3.3.1 符号和线条 47
- 3.3.2 颜色 49
- 3.3.3 文本属性 50
- 3.3.4 图形尺寸与边界尺寸 51
- 3.4 添加文本、自定义坐标轴和图例 53
- 3.4.1 标题 54
- 3.4.2 坐标轴 54
- 3.4.3 参考线 56
- 3.4.4 图例 57
- 3.4.5 文本标注 58
- 3.4.6 数学标注 60
- 3.5 图形的组合 61
- 3.6 小结 67
- 第4章 基本数据管理 68
- 4.1 一个示例 68
- 4.2 创建新变量 70
- 4.3 变量的重编码 71
- 4.4 变量的重命名 72
- 4.5 缺失值 74
- 4.5.1 重编码某些值为缺失值 74
- 4.5.2 在分析中排除缺失值 75
- 4.6 日期值 76
- 4.6.1 将日期转换为字符型变量 77
- 4.6.2 更进一步 78
- 4.7 类型转换 78
- 4.8 数据排序 79
- 4.9 数据集的合并 79
- 4.9.1 向数据框添加列 79
- 4.9.2 向数据框添加行 80
- 4.10 数据集取子集 80
- 4.10.1 选入（保留）变量 80
- 4.10.2 剔除（丢弃）变量 81
- 4.10.3 选入观测 82
- 4.10.4 subset()函数 82
- 4.10.5 随机抽样 83
- 4.11 使用SQL语句操作数据框 83
- 4.12 小结 84
- 第5章 高级数据管理 85
- 5.1 一个数据处理难题 85
- 5.2 数值和字符处理函数 86
- 5.2.1 数学函数 86
- 5.2.2 统计函数 87
- 5.2.3 概率函数 90
- 5.2.4 字符处理函数 92
- 5.2.5 其他实用函数 94
- 5.2.6 将函数应用于矩阵和数据框 95
- 5.3 数据处理难题的一套解决方案 96
- 5.4 控制流 100
- 5.4.1 重复和循环 100
- 5.4.2 条件执行 101
- 5.5 用户自编函数 102
- 5.6 整合与重构 104
- 5.6.1 转置 104
- 5.6.2 整合数据 105
- 5.6.3 reshape2包 106
- 5.7 小结 108
- 第二部分 基本方法
- 第6章 基本图形 110
- 6.1 条形图 110
- 6.1.1 简单的条形图 111
- 6.1.2 堆砌条形图和分组条形图 112
- 6.1.3 均值条形图 113
- 6.1.4 条形图的微调 114
- 6.1.5 棘状图 115
- 6.2 饼图 116
- 6.3 直方图 118
- 6.4 核密度图 120
- 6.5 箱线图 122
- 6.5.1 使用并列箱线图进行跨组比较 123
- 6.5.2 小提琴图 125
- 6.6 点图 127
- 6.7 小结 129
- 第7章 基本统计分析 130
- 7.1 描述性统计分析 131
- 7.1.1 方法云集 131
- 7.1.2 更多方法 132
- 7.1.3 分组计算描述性统计量 134
- 7.1.4 分组计算的扩展 135
- 7.1.5 结果的可视化 137
- 7.2 频数表和列联表 137
- 7.2.1 生成频数表 137
- 7.2.2 独立性检验 143
- 7.2.3 相关性的度量 144
- 7.2.4 结果的可视化 145
- 7.3 相关 145
- 7.3.1 相关的类型 145
- 7.3.2 相关性的显著性检验 147
- 7.3.3 相关关系的可视化 149
- 7.4 t 检验 149
- 7.4.1 独立样本的t 检验 150
- 7.4.2 非独立样本的t检验 151
- 7.4.3 多于两组的情况 151
- 7.5 组间差异的非参数检验 152
- 7.5.1 两组的比较 152
- 7.5.2 多于两组的比较 153
- 7.6 组间差异的可视化 155
- 7.7 小结 155
- 第三部分 中级方法
- 第8章 回归 158
- 8.1 回归的多面性 159
- 8.1.1 OLS回归的适用情境 159
- 8.1.2 基础回顾 160
- 8.2 OLS回归 160
- 8.2.1 用lm()拟合回归模型 161
- 8.2.2 简单线性回归 163
- 8.2.3 多项式回归 164
- 8.2.4 多元线性回归 167
- 8.2.5 有交互项的多元线性回归 169
- 8.3 回归诊断 171
- 8.3.1 标准方法 172
- 8.3.2 改进的方法 175
- 8.3.3 线性模型假设的综合验证 181
- 8.3.4 多重共线性 181
- 8.4 异常观测值 182
- 8.4.1 离群点 182
- 8.4.2 高杠杆值点 182
- 8.4.3 强影响点 184
- 8.5 改进措施 186
- 8.5.1 删除观测点 186
- 8.5.2 变量变换 187
- 8.5.3 增删变量 188
- 8.5.4 尝试其他方法 188
- 8.6 选择“最佳”的回归模型 189
- 8.6.1 模型比较 189
- 8.6.2 变量选择 190
- 8.7 深层次分析 193
- 8.7.1 交叉验证 193
- 8.7.2 相对重要性 195
- 8.8 小结 197
- 第9章 方差分析 198
- 9.1 术语速成 198
- 9.2 ANOVA模型拟合 201
- 9.2.1 aov()函数 201
- 9.2.2 表达式中各项的顺序 202
- 9.3 单因素方差分析 203
- 9.3.1 多重比较 204
- 9.3.2 评估检验的假设条件 206
- 9.4 单因素协方差分析 208
- 9.4.1 评估检验的假设条件 209
- 9.4.2 结果可视化 210
- 9.5 双因素方差分析 211
- 9.6 重复测量方差分析 214
- 9.7 多元方差分析 217
- 9.7.1 评估假设检验 218
- 9.7.2 稳健多元方差分析 220
- 9.8 用回归来做ANOVA 220
- 9.9 小结 222
- 第10章 功效分析 223
- 10.1 假设检验速览 223
- 10.2 用pwr包做功效分析 225
- 10.2.1 t检验 226
- 10.2.2 方差分析 228
- 10.2.3 相关性 228
- 10.2.4 线性模型 229
- 10.2.5 比例检验 230
- 10.2.6 卡方检验 231
- 10.2.7 在新情况中选择合适的效应值 232
- 10.3 绘制功效分析图形 233
- 10.4 其他软件包 235
- 10.5 小结 236
- 第11章 中级绘图 237
- 11.1 散点图 238
- 11.1.1 散点图矩阵 240
- 11.1.2 高密度散点图 242
- 11.1.3 三维散点图 244
- 11.1.4 旋转三维散点图 247
- 11.1.5 气泡图 248
- 11.2 折线图 250
- 11.3 相关图 253
- 11.4 马赛克图 258
- 11.5 小结 260
- 第12章 重抽样与自助法 261
- 12.1 置换检验 261
- 12.2 用coin包做置换检验 263
- 12.2.1 独立两样本和K 样本检验 264
- 12.2.2 列联表中的独立性 266
- 12.2.3 数值变量间的独立性 266
- 12.2.4 两样本和K 样本相关性检验 267
- 12.2.5 深入探究 267
- 12.3 lmPerm包的置换检验 267
- 12.3.1 简单回归和多项式回归 268
- 12.3.2 多元回归 269
- 12.3.3 单因素方差分析和协方差分析 270
- 12.3.4 双因素方差分析 271
- 12.4 置换检验点评 271
- 12.5 自助法 272
- 12.6 boot包中的自助法 272
- 12.6.1 对单个统计量使用自助法 274
- 12.6.2 多个统计量的自助法 276
- 12.7 小结 278
- 第四部分 高级方法
- 第13章 广义线性模型 280
- 13.1 广义线性模型和glm()函数 281
- 13.1.1 glm()函数 281
- 13.1.2 连用的函数 282
- 13.1.3 模型拟合和回归诊断 283
- 13.2 Logistic回归 284
- 13.2.1 解释模型参数 286
- 13.2.2 评价预测变量对结果概率的影响 287
- 13.2.3 过度离势 288
- 13.2.4 扩展 289
- 13.3 泊松回归 289
- 13.3.1 解释模型参数 291
- 13.3.2 过度离势 292
- 13.3.3 扩展 294
- 13.4 小结 295
- 第14章 主成分分析和因子分析 296
- 14.1 R 中的主成分和因子分析 297
- 14.2 主成分分析 298
- 14.2.1 判断主成分的个数 298
- 14.2.2 提取主成分 300
- 14.2.3 主成分旋转 303
- 14.2.4 获取主成分得分 304
- 14.3 探索性因子分析 305
- 14.3.1 判断需提取的公共因子数 306
- 14.3.2 提取公共因子 307
- 14.3.3 因子旋转 308
- 14.3.4 因子得分 312
- 14.3.5 其他与EFA相关的包 312
- 14.4 其他潜变量模型 312
- 14.5 小结 313
- 第15章 时间序列 315
- 15.1 在R中生成时序对象 317
- 15.2 时序的平滑化和季节性分解 319
- 15.2.1 通过简单移动平均进行平滑处理 319
- 15.2.2 季节性分解 321
- 15.3 指数预测模型 326
- 15.3.1 单指数平滑 326
- 15.3.2 Holt指数平滑和Holt-Winters指数平滑 329
- 15.3.3 ets()函数和自动预测 331
- 15.4 ARIMA 预测模型 333
- 15.4.1 概念介绍 333
- 15.4.2 ARMA和ARIMA模型 334
- 15.4.3 ARIMA的自动预测 339
- 15.5 延伸阅读 340
- 15.6 小结 340
- 第16章 聚类分析 342
- 16.1 聚类分析的一般步骤 343
- 16.2 计算距离 344
- 16.3 层次聚类分析 345
- 16.4 划分聚类分析 350
- 16.4.1 K均值聚类 350
- 16.4.2 围绕中心点的划分 354
- 16.5 避免不存在的类 356
- 16.6 小结 359
- 第17章 分类 360
- 17.1 数据准备 361
- 17.2 逻辑回归 362
- 17.3 决策树 363
- 17.3.1 经典决策树 364
- 17.3.2 条件推断树 366
- 17.4 随机森林 368
- 17.5 支持向量机 370
- 17.6 选择预测效果最好的解 374
- 17.7 用rattle包进行数据挖掘 376
- 17.8 小结 381
- 第18章 处理缺失数据的高级方法 382
- 18.1 处理缺失值的步骤 383
- 18.2 识别缺失值 384
- 18.3 探索缺失值模式 385
- 18.3.1 列表显示缺失值 385
- 18.3.2 图形探究缺失数据 386
- 18.3.3 用相关性探索缺失值 389
- 18.4 理解缺失数据的来由和影响 391
- 18.5 理性处理不完整数据 391
- 18.6 完整实例分析（行删除） 392
- 18.7 多重插补 394
- 18.8 处理缺失值的其他方法 397
- 18.8.1 成对删除 398
- 18.8.2 简单（非随机）插补 398
- 18.9 小结 399
- 第五部分 技能拓展
- 第19章 使用ggplot2进行高级绘图 402
- 19.1 R 中的四种图形系统 402
- 19.2 ggplot2包介绍 403
- 19.3 用几何函数指定图的类型 407
- 19.4 分组 411
- 19.5 刻面 413
- 19.6 添加光滑曲线 416
- 19.7 修改ggplot2图形的外观 418
- 19.7.1 坐标轴 419
- 19.7.2 图例 420
- 19.7.3 标尺 421
- 19.7.4 主题 423
- 19.7.5 多重图 425
- 19.8 保存图形 426
- 19.9 小结 426
- 第20章 高级编程 427
- 20.1 R 语言回顾 427
- 20.1.1 数据类型 427
- 20.1.2 控制结构 433
- 20.1.3 创建函数 436
- 20.2 环境 437
- 20.3 面向对象的编程 439
- 20.3.1 泛型函数 439
- 20.3.2 S3模型的限制 441
- 20.4 编写有效的代码 442
- 20.5 调试 445
- 20.5.1 常见的错误来源 445
- 20.5.2 调试工具 446
- 20.5.3 支持调试的会话选项 448
- 20.6 深入学习 451
- 20.7 小结 451
- 第21章 创建包 452
- 21.1 非参分析和npar包 453
- 21.2 开发包 457
- 21.2.1 计算统计量 457
- 21.2.2 打印结果 460
- 21.2.3 汇总结果 461
- 21.2.4 绘制结果 463
- 21.2.5 添加样本数据到包 464
- 21.3 创建包的文档 466
- 21.4 建立包 467
- 21.5 深入学习 471
- 21.6 小结 471
- 第22章 创建动态报告 472
- 22.1 用模版生成报告 474
- 22.2 用R和Markdown创建动态报告 475
- 22.3 用R和LaTeX创建动态报告 480
- 22.4 用R和Open Document创建动态报告 483
- 22.5 用R和Microsoft Word创建动态报告 485
- 22.6 小结 489
- 第23章 使用lattice进行高级绘图 490
- 23.1 lattice包 490
- 23.2 调节变量 494
- 23.3 面板函数 495
- 23.4 分组变量 498
- 23.5 图形参数 502
- 23.6 自定义图形条带 503
- 23.7 页面布局 504
- 23.8 深入学习 507
- 附录A 图形用户界面 508
- 附录B 自定义启动环境 511
- 附录C 从R中导出数据 513
- 附录D R中的矩阵运算 515
- 附录E 本书中用到的扩展包 517
- 附录F 处理大数据集 522
- 附录G 更新R 526
- 后记：探索R的世界 528
- 参考文献 530
