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第一部分 入门 3

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 7

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 14

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 15

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 17

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 29

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 33

2.3.4 导入XML数据 34

2.3.5 从网页抓取数据 34

2.3.6 导入SPSS数据 34

2.3.7 导入SAS数据 34

2.3.8 导入Stata数据 35

2.3.9 导入netCDF数据 35

2.3.10 导入HDF5数据 35

2.3.11 访问数据库管理系统 36

2.3.12 通过Stat/Transfer导入数据 37

2.4 数据集的标注 37

2.4.1 变量标签 38

2.4.2 值标签 38

2.5 处理数据对象的实用函数 38

2.6 小结 39

第3章 图形初阶 40

3.1 使用图形 40

3.2 一个简单的例子 42

3.3 图形参数 43

3.3.1 符号和线条 45

3.3.2 颜色 46

3.3.3 文本属性 47

3.3.4 图形尺寸与边界尺寸 49

3.4 添加文本、自定义坐标轴和图例 50

3.4.1 标题 51

3.4.2 坐标轴 52

3.4.3 参考线 54

3.4.4 图例 54

3.4.5 文本标注 56

3.5 图形的组合 58

3.6 小结 64

第4章 基本数据管理 65

4.1 一个示例 65

4.2 创建新变量 67

4.3 变量的重编码 68

4.4 变量的重命名 69

4.5 缺失值 70

4.5.1 重编码某些值为缺失值 71

4.5.2 在分析中排除缺失值 72

4.6 日期值 73

4.6.1 将日期转换为字符型变量 74

4.6.2 更进一步 74

4.7 类型转换 74

4.8 数据排序 75

4.9 数据集的合并 76

4.9.1 添加列 76

4.9.2 添加行 76

4.10 数据集取子集 77

4.10.1 选入（保留）变量 77

4.10.2 剔除（丢弃）变量 77

4.10.3 选入观测 78

4.10.4 subset（）函数 79

4.10.5 随机抽样 79

4.11 使用SQL语句操作数据框 80

4.12 小结 81

第5章 高级数据管理 82

5.1 一个数据处理难题 82

5.2 数值和字符处理函数 83

5.2.1 数学函数 83

5.2.2 统计函数 84

5.2.3 概率函数 86

5.2.4 字符处理函数 89

5.2.5 其他实用函数 90

5.2.6 将函数应用于矩阵和数据框 91

5.3 数据处理难题的一套解决方案 93

5.4 控制流 96

5.4.1 重复和循环 97

5.4.2 条件执行 97

5.5 用户自编函数 99

5.6 整合与重构 101

5.6.1 转置 101

5.6.2 整合数据 101

5.6.3 reshape包 102

5.7 小结 105

第二部分 基本方法 108

第6章 基本图形 108

6.1 条形图 108

6.1.1 简单的条形图 109

6.1.2 堆砌条形图和分组条形图 110

6.1.3 均值条形图 111

6.1.4 条形图的微调 112

6.1.5 棘状图 113

6.2 饼图 114

6.3 直方图 116

6.4 核密度图 118

6.5 箱线图 120

6.5.1 使用并列箱线图进行跨组比较 121

6.5.2 小提琴图 124

6.6 点图 125

6.7 小结 128

第7章 基本统计分析 129

7.1 描述性统计分析 130

7.1.1 方法云集 130

7.1.2 分组计算描述性统计量 133

7.1.3 结果的可视化 136

7.2 频数表和列联表 136

7.2.1 生成频数表 137

7.2.2 独立性检验 142

7.2.3 相关性的度量 144

7.2.4 结果的可视化 144

7.2.5 将表转换为扁平格式 144

7.3 相关 146

7.3.1 相关的类型 146

7.3.2 相关性的显著性检验 148

7.3.3 相关关系的可视化 150

7.4 t检验 150

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 152

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 158

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 162

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 171

8.3.2 改进的方法 175

8.3.3 线性模型假设的综合验证 180

8.3.4 多重共线性 181

8.4 异常观测值 181

8.4.1 离群点 182

8.4.2 高杠杆值点 182

8.4.3 强影响点 183

8.5 改进措施 186

8.5.1 删除观测点 186

8.5.2 变量变换 186

8.5.3 增删变量 187

8.5.4 尝试其他方法 188

8.6 选择“最佳”的回归模型 188

8.6.1 模型比较 188

8.6.2 变量选择 189

8.7 深层次分析 193

8.7.1 交叉验证 193

8.7.2 相对重要性 194

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 201

9.3 单因素方差分析 202

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 216

9.7.1 评估假设检验 217

9.7.2 稳健多元方差分析 219

9.8 用回归来做ANOVA 219

9.9 小结 221

第10章 功效分析 222

10.1 假设检验速览 222

10.2 用pwr包做功效分析 225

10.2.1 t检验 225

10.2.2 方差分析 227

10.2.3 相关性 227

10.2.4 线性模型 228

10.2.5 比例检验 229

10.2.6 卡方检验 229

10.2.7 在新情况中选择合适的效应值 230

10.3 绘制功效分析图形 232

10.4 其他软件包 234

10.5 小结 235

第11章 中级绘图 236

11.1 散点图 237

11.1.1 散点图矩阵 239

11.1.2 高密度散点图 244

11.1.3 三维散点图 247

11.1.4 气泡图 250

11.2 折线图 252

11.3 相关图 255

11.4 马赛克图 259

11.5 小结 261

第12章 重抽样与自助法 263

12.1 置换检验 263

12.2 用coin包做置换检验 265

12.2.1 独立两样本和K样本检验 266

12.2.2 列联表中的独立性 267

12.2.3 数值变量间的独立性 268

12.2.4 两样本和K样本相关性检验 268

12.2.5 深入探究 269

12.3 lmPerm包的置换检验 269

12.3.1 简单回归和多项式回归 269

12.3.2 多元回归 271

12.3.3 单因素方差分析和协方差分析 271

12.3.4 双因素方差分析 272

12.4 置换检验点评 273

12.5 自助法 273

12.6 boot包中的自助法 274

12.6.1 对单个统计量使用自助法 275

12.6.2 多个统计量的自助法 277

12.7 小结 279

第四部分 高级方法 282

第13章 广义线性模型 282

13.1 广义线性模型和glm（）函数 282

13.1.1 glm（）函数 283

13.1.2 连用的函数 284

13.1.3 模型拟合和回归诊断 285

13.2 Logistic回归 285

13.2.1 解释模型参数 288

13.2.2 评价预测变量对结果概率的影响 289

13.2.3 过度离势 290

13.2.4 扩展 291

13.3 泊松回归 291

13.3.1 解释模型参数 293

13.3.2 过度离势 294

13.3.3 扩展 295

13.4 小结 297

第14章 主成分和因子分析 298

14.1 R中的主成分和因子分析 299

14.2 主成分分析 300

14.2.1 判断主成分的个数 300

14.2.2 提取主成分 302

14.2.3 主成分旋转 305

14.2.4 获取主成分得分 306

14.3 探索性因子分析 307

14.3.1 判断需提取的公共因子数 308

14.3.2 提取公共因子 309

14.3.3 因子旋转 310

14.3.4 因子得分 313

14.3.5 其他与EFA相关的包 313

14.4 其他潜变量模型 314

14.5 小结 314

第15章 处理缺失数据的高级方法 316

15.1 处理缺失值的步骤 317

15.2 识别缺失值 318

15.3 探索缺失值模式 319

15.3.1 列表显示缺失值 319

15.3.2 图形探究缺失数据 320

15.3.3 用相关性探索缺失值 322

15.4 理解缺失数据的来由和影响 324

15.5 理性处理不完整数据 325

15.6 完整实例分析（行删除） 326

15.7 多重插补 327

15.8 处理缺失值的其他方法 331

15.8.1 成对删除 331

15.8.2 简单（非随机）插补 332

15.9 小结 332

第16章 高级图形进阶 333

16.1 R中的四种图形系统 333

16.2 lattice包 334

16.2.1 条件变量 338

16.2.2 面板函数 339

16.2.3 分组变量 342

16.2.4 图形参数 345

16.2.5 页面摆放 346

16.3 ggplot2包 347

16.4 交互式图形 351

16.4.1 与图形交互：鉴别点 351

16.4.2 playwith 352

16.4.3 latticist 353

16.4.4 iplots包的交互图形 354

16.4.5 rggobi 355

16.5 小结 356

后记：探索R的世界 357

附录A 图形用户界面 359

附录B 自定义启动环境 362

附录C 从R中导出数据 364

附录D 制作出版级品质的输出 366

附录E R中的矩阵运算 374

附录F 本书中用到的扩展包 376

附录G 处理大数据 381

附录H 更新R 383

参考文献 385