R语言经典实例PDF电子书下载

前言 1

第1章R入门和获得帮助 7

1.1下载和安装R软件 8

1.2开始运行R软件 10

1.3输入R命令 13

1.4退出R 15

1.5中断R正在运行的程序 16

1.6查看帮助文档 17

1.7获取函数的帮助文档 18

1.8搜索帮助文档 20

1.9查看R软件包帮助信息 21

1.10通过网络获取帮助 23

1.11寻找相关函数与数据包 26

1.12查询邮件列表 27

1.13向邮件列表提交问题 27

第2章基础知识 30

2.1显示内容 30

2.2设定变量 32

2.3列出所有变量 34

2.4删除变量 35

2.5生成向量 36

2.6计算基本统计量 37

2.7生成数列 40

2.8向量比较 42

2.9选取向量中的元素 43

2.10向量的计算 46

2.11运算符优先级问题 48

2.12定义函数 50

2.13减少输入，得到更多命令 52

2.14常见错误 54

第3章R软件导览 58

3.1获取和设定工作目录 58

3.2保存工作空间 59

3.3查看历史命令记录 60

3.4保存先前命令产生的结果 60

3.5显示搜索路径 61

3.6使用R包中的函数 62

3.7使用R的内置数据集 64

3.8查看已安装的R包列表 65

3.9从CRAN网站安装R包 67

3.10设定默认CRAN网站镜像 69

3.11隐藏启动信息 70

3.12运行脚本 70

3.13批量运行R代码 71

3.14获取和设定环境变量 74

3.15找到R的主目录 75

3.16 R的客户化 76

第4章输入与输出 80

4.1使用键盘输入数据 81

4.2显示更少的位数（或更多的位数） 82

4.3将输出结果重定向到某一文件 84

4.4显示文件列表 85

4.5解决无法在Windows中打开文件的问题 86

4.6阅读固定宽度数据记录 87

4.7读取表格数据文件 88

4.8读取CSV文件 90

4.9写入CSV文件 92

4.10从网络中读取表格或CSV格式数据 93

4.11读取HTML表格数据 94

4.12读取复杂格式数据文件 96

4.13读取MySQL数据库中的数据 100

4.14保存和传送目标 102

第5章数据结构 104

5.1对向量添加数据 111

5.2在向量中插入数据 112

5.3理解循环规则 113

5.4构建因子（即分类变量） 115

5.5将多个向量合并成单个向量以及平行因子 117

5.6创建列表 118

5.7根据位置选定列表元素 119

5.8根据名称选定列表元素 121

5.9构建一个名称／值关联表 122

5.10从列表中移除元素 124

5.11将列表转换为向量 125

5.12从列表中移除取值为空值（即NULL）的元素 126

5.13使用条件来移除列表元素 127

5.14矩阵初始化 129

5.15执行矩阵运算 130

5.16将描述性名称赋给矩阵的行和列 131

5.17从矩阵中选定一行或一列 132

5.18用列数据初始化数据框 133

5.19由行数据初始化数据框 134

5.20添加行至数据框 136

5.21预分配数据框 137

5.22根据位置选择数据框的列 138

5.23根据列名选定数据框的列 142

5.24更便捷地选定行和列 143

5.25修改数据框的列名 145

5.26编辑数据框 146

5.27从数据框中移除NA值 148

5.28根据名称排除列 149

5.29合并两个数据框 150

5.30根据共有列合并数据框 151

5.31更便捷地访问数据框内容 152

5.32基本数据类型之间的转换 154

5.33不同结构化数据类型间的转换 156

第6章数据转换 159

6.1向量分组 160

6.2将函数应用于每个列表元素 161

6.3将函数应用于每行 163

6.4将函数应用于每列 164

6.5将函数应用于组数据 166

6.6将函数应用于行组 168

6.7将函数应用于平行向量或列表 170

第7章字符串和日期 172

7.1获取字符串长度 174

7.2连接字符串 175

7.3提取子串 176

7.4根据分隔符分割字符串 176

7.5替代子串 178

7.6查看字符串中的特殊字符 179

7.7生成字符串的所有成对组合 179

7.8得到当前日期 181

7.9转换字符串为日期 181

7.10转换日期为字符串 182

7.11转化年、月、日为日期 183

7.12得到儒略日期 185

7.13提取日期的一部分 185

7.14创建日期序列 187

第8章概率 189

8.1计算组合数 191

8.2生成组合 192

8.3生成随机数 193

8.4生成可再生的随机数 194

8.5生成随机样本 196

8.6生成随机序列 197

8.7随机排列向量 198

8.8计算离散分布的概率 198

8.9计算连续分布的概率 200

8.10转换概率为分位数 201

8.11绘制密度函数 203

第9章统计概论 206

9.1汇总数据 208

9.2计算相对频数 210

9.3因子制表和列联表创建 211

9.4检验分类变量独立性 212

9.5计算数据集的分位数（和四分位数） 212

9.6求分位数的逆 213

9.7数据转换为z分数 214

9.8检验样本均值（t检验） 215

9.9均值的置信区间 216

9.10中位数的置信区间 217

9.11检验样本比例 218

9.12比例的置信区间 219

9.13检验正态性 220

9.14游程检验 222

9.15比较两个样本的均值 223

9.16比较两个非参数样本的位置 225

9.17检验相关系数的显著性 226

9.18检验组的等比例 228

9.19组均值间成对比较 229

9.20检验两样本的相同分布 230

第10章图形 232

10.1创建散点图 234

10.2添加标题和标签 236

10.3添加网格 237

10.4创建多组散点图 238

10.5添加图例 240

10.6绘制散点图的回归线 242

10.7多变量散点图的绘制 243

10.8创建每个因子水平的散点图 244

10.9创建条形图 246

10.10对条形图添加置信区间 248

10.11给条形图上色 249

10.12绘制过点x和y的线 251

10.13改变线的类型、宽度或者颜色 253

10.14绘制多个数据集 254

10.15添加垂直线和水平线 256

10.16创建箱线图 257

10.17对每个因子水平创建箱线图 258

10.18创建直方图 259

10.19对直方图添加密度估计 261

10.20创建离散直方图 262

10.21创建正态Q-Q图 264

10.22创建其他Q-Q图 265

10.23用多种颜色绘制变量 266

10.24绘制函数 269

10.25图形间暂停 270

10.26在一页中显示多个图形 271

10.27打开另一个图形窗口 273

10.28在文档中绘制图形 274

10.29改变图形参数 275

第11章线性回归和方差分析 277

11.1简单线性回归 279

11.2多元线性回归 281

11.3得到回归统计量 282

11.4理解回归的汇总结果 286

11.5运行无截距的线性回归 289

11.6运行有交户项的线性回归 290

11.7选择最合适的回归变量 292

11.8对数据子集回归 295

11.9在回归公式中使用表达式 296

11.10多项式回归 298

11.11转换数据的回归 299

11.12寻找最佳幂变换 301

11.13回归系数的置信区间 304

11.14绘制回归残差 304

11.15诊断线性回归 306

11.16识别有影响的观察值 309

11.17残差自相关检验 310

11.18预测新值 311

11.19建立预测区间 312

11.20运行单因素方差分析 313

11.21创建交互关系图 315

11.22找到组间均值的不同 316

11.23执行稳健方差分析 318

11.24运用方差分析比较模型 320

第12章有用的方法 323

12.1查看你的数据 323

12.2拓宽你的输出 324

12.3输出赋值结果 325

12.4对行和列求和 325

12.5按列输出数据 326

12.6对数据分级 328

12.7找到特定值的位置 329

12.8每隔n个选定一个向量元素 330

12.9找到成对的最小值或者最大值 331

12.10生成多个因子的组合 332

12.11转换一个数据框 333

12.12对数据框排序 334

12.13对两列排序 335

12.14移除变量属性 336

12.15显示对象的结构 337

12.16代码运行时间 340

12.17抑制警告和错误消息 341

12.18从列表中提取函数参数 342

12.19定义你自己的二元运算符 344

第13章高级数值分析和统计方法 347

13.1最小化或者最大化一个单参数函数 347

13.2最小化或者最大化多参数函数 348

13.3计算特征值和特征向量 350

13.4主成分分析 351

13.5简单正交回归 352

13.6数据的聚类 354

13.7预测二元变量（逻辑回归） 357

13.8统计量的自助法 359

13.9因子分析 361

第14章时间序列分析 366

14.1表示时间序列 367

14.2绘制时序图 370

14.3提取最老的观测值或者最新的观测值 373

14.4选取时间序列的子集 374

14.5合并多个时间序列 376

14.6缺失时间序列的填充 378

14.7时间序列的滞后 380

14.8计算逐次差分 381

14.9时间序列相关的计算 382

14.10计算移动平均 383

14.11在日历时间范围内应用函数 384

14.12应用滚动函数 386

14.13绘制自相关函数图 388

14.14检验时间序列的自相关 389

14.15绘制偏自相关函数 390

14.16两个时间序列间的滞后相关性 391

14.17剔除时间序列的趋势 393

14.18拟合ARIMA模型 394

14.19剔除ARIMA模型中不显著的系数 397

14.20对 ARIMA模型进行诊断 399

14.21用ARIMA模型进行预测 400

14.22均值回归的检验 402

14.23时间序列的平滑 404