R语言实战 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

版权信息
书名：R语言实战（第2版）
作者：[美] Robert I. Kabacoff
译者：王小宁　刘撷芯　黄俊文等
ISBN：978-7-115-42057-2
本书由北京图灵文化发展有限公司发行数字版。版权所有，侵权必究。
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版权声明
对第1版的赞誉
致谢
前言
关于本书
第2版的不同之处
读者对象
本书结构
对数据挖掘者的建议
例子
排版约定
作者在线
关于封面图片
第一部分　入门
第 1 章　R语言介绍
1.1　为何要使用R
1.2　R的获取和安装
1.3　R的使用
1.3.1　新手上路
1.3.2　获取帮助
1.3.3　工作空间
1.3.4　输入和输出
1.4　包
1.4.1　什么是包
1.4.2　包的安装
1.4.3　包的载入
1.4.4　包的使用方法
1.5　批处理
1.6　将输出用为输入：结果的重用
1.7　处理大数据集
1.8　示例实践
1.9　小结
第 2 章　创建数据集
2.1　数据集的概念
2.2　数据结构
2.2.1　向量
2.2.2　矩阵
2.2.3　数组
2.2.4　数据框
2.2.5　因子
2.2.6　列表
2.3　数据的输入
2.3.1　使用键盘输入数据
2.3.2　从带分隔符的文本文件导入数据
2.3.3　导入Excel数据
2.3.4　导入XML数据
2.3.5　从网页抓取数据
2.3.6　导入SPSS数据
2.3.7　导入SAS数据
2.3.8　导入Stata数据
2.3.9　导入NetCDF数据
2.3.10　导入HDF5数据
2.3.11　访问数据库管理系统
2.3.12　通过Stat/Transfer导入数据
2.4　数据集的标注
2.4.1　变量标签
2.4.2　值标签
2.5　处理数据对象的实用函数
2.6　小结
第 3 章　图形初阶
3.1　使用图形
3.2　一个简单的例子
3.3　图形参数
3.3.1　符号和线条
3.3.2　颜色
3.3.3　文本属性
3.3.4　图形尺寸与边界尺寸
3.4　添加文本、自定义坐标轴和图例
3.4.1　标题
3.4.2　坐标轴
3.4.3　参考线
3.4.4　图例
3.4.5　文本标注
3.4.6　数学标注
3.5　图形的组合
图形布局的精细控制
3.6　小结
第 4 章　基本数据管理
4.1　一个示例
4.2　创建新变量
4.3　变量的重编码
4.4　变量的重命名
4.5　缺失值
4.5.1　重编码某些值为缺失值
4.5.2　在分析中排除缺失值
4.6　日期值
4.6.1　将日期转换为字符型变量
4.6.2　更进一步
4.7　类型转换
4.8　数据排序
4.9　数据集的合并
4.9.1　向数据框添加列
4.9.2　向数据框添加行
4.10　数据集取子集
4.10.1　选入（保留）变量
4.10.2　剔除（丢弃）变量
4.10.3　选入观测
4.10.4　subset()函数
4.10.5　随机抽样
4.11　使用SQL语句操作数据框
4.12　小结
第 5 章　高级数据管理
5.1　一个数据处理难题
5.2　数值和字符处理函数
5.2.1　数学函数
5.2.2　统计函数
5.2.3　概率函数
5.2.4　字符处理函数
5.2.5　其他实用函数
5.2.6　将函数应用于矩阵和数据框
5.3　数据处理难题的一套解决方案
5.4　控制流
5.4.1　重复和循环
5.4.2　条件执行
5.5　用户自编函数
5.6　整合与重构
5.6.1　转置
5.6.2　整合数据
5.6.3　reshape2包
5.7　小结
第二部分　基本方法
第 6 章　基本图形
6.1　条形图
6.1.1　简单的条形图
6.1.2　堆砌条形图和分组条形图
6.1.3　均值条形图
6.1.4　条形图的微调
6.1.5　棘状图
6.2　饼图
6.3　直方图
6.4　核密度图
6.5　箱线图
6.5.1　使用并列箱线图进行跨组比较
6.5.2　小提琴图
6.6　点图
6.7　小结
第 7 章　基本统计分析
7.1　描述性统计分析
7.1.1　方法云集
7.1.2　更多方法
7.1.3　分组计算描述性统计量
7.1.4　分组计算的扩展
7.1.5　结果的可视化
7.2　频数表和列联表
7.2.1　生成频数表
7.2.2　独立性检验
7.2.3　相关性的度量
7.2.4　结果的可视化
7.3　相关
7.3.1　相关的类型
7.3.2　相关性的显著性检验
7.3.3　相关关系的可视化
7.4　t检验
7.4.1　独立样本的t检验
7.4.2　非独立样本的t检验
7.4.3　多于两组的情况
7.5　组间差异的非参数检验
7.5.1　两组的比较
7.5.2　多于两组的比较
7.6　组间差异的可视化
7.7　小结
第三部分　中级方法
第 8 章　回归
8.1　回归的多面性
8.1.1　OLS回归的适用情境
8.1.2　基础回顾
8.2　OLS回归
8.2.1　用lm()拟合回归模型
8.2.2　简单线性回归
8.2.3　多项式回归
8.2.4　多元线性回归
8.2.5　有交互项的多元线性回归
8.3　回归诊断
8.3.1　标准方法
8.3.2　改进的方法
8.3.3　线性模型假设的综合验证
8.3.4　多重共线性
8.4　异常观测值
8.4.1　离群点
8.4.2　高杠杆值点
8.4.3　强影响点
8.5　改进措施
8.5.1　删除观测点
8.5.2　变量变换
8.5.3　增删变量
8.5.4　尝试其他方法
8.6　选择“最佳”的回归模型
8.6.1　模型比较
8.6.2　变量选择
8.7　深层次分析
8.7.1　交叉验证
8.7.2　相对重要性
8.8　小结 ............

书籍插图：

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