R语言统计分析与应用PDF电子书下载

第一篇 R基础与入门篇 2

第1章 R入门 2

1.1 R简介 2

1.1.1 R特点 2

1.1.2 R支持资料 3

1.2 R的获取、安装和启动 4

1.2.1 R的获取 4

1.2.2 R的安装 5

1.2.3 R的启动 7

1.3 R菜单操作 7

1.4工作空间 10

1.5程序包 11

1.5.1什么是程序包 11

1.5.2安装程序包 11

1.6 R使用以及图形界面 12

1.7本章 小结 13

第2章 R编程入门 14

2.1 R语言 14

2.1.1数据集的概念 14

2.1.2 R运算符 21

2.2 R常用函数及其应用 23

2.2.1数学函数 24

2.2.2样本统计函数 26

2.2.3概率函数 27

2.2.4字符处理函数 28

2.2.5其他实用函数 30

2.3数据的输入 31

2.3.1使用键盘输入数据 31

2.3.2数据集的导入 32

2.4本章 小结 34

第3章 基本数据管理 35

3.1创建新变量 36

3.2向量运算 37

3.2.1添加或删除向量元素 37

3.2.2向量运算和逻辑运算 37

3.2.3用：运算符创建向量 37

3.2.4使用seq（）函数创建向量 38

3.3处理数据对象的实用函数 38

3.4变量的重编码 39

3.5变量的重命名 40

3.6缺失值 41

3.7日期值 42

3.8类型转换 44

3.9数据排序 45

3.10数据集的合并 45

3.11数据集取子集 46

3.11.1选入观测 46

3.11.2选入变量 47

3.11.3剔除变量 48

3.11.4 subset（）函数 49

3.12本章 小结 49

第4章 样本量和检验效能估计 50

4.1样本量估算以及R程序包 50

4.1.1样本量影响因素 50

4.1.2检验效能分析pwr包 52

4.2 t检验 53

4.2.1单样本与已知总体检验时样本量的估计及R程序 53

4.2.2两总体均数比较样本量的估计及R程序 54

4.2.3配对设计两样本均数比较样本量的估计及R程序 55

4.3方差分析 56

4.4相关分析 57

4.5线性模型 58

4.6分类资料的样本量估计 59

4.6.1单样本与已知总体检验时样本量的估计及R程序 59

4.6.2两样本率比较样本量的估计及R程序 60

4.6.3配对设计总体率比较样本量的估计及R程序 61

4.7本章小结 62

第5章 高级数据管理 63

5.1控制语句 63

5.1.1重复和循环 63

5.1.2条件执行 65

5.2数据处理综合实例 67

5.3转置与整合 70

5.3.1转置 70

5.3.2整合数据 71

5.4本章小结 72

第二篇 统计方法与R分析实例 74

第6章 定量资料的统计描述 74

6.1统计描述基础理论知识 74

6.1.1集中趋势描述 75

6.1.2离散趋势描述 77

6.1.3正态分布 79

6.2统计描述分析实例 81

6.2.1 summary（）函数分析实例 81

6.2.2 sapply（）函数分析实例 83

6.2.3 describe（）函数分析实例 85

6.2.4 stat.desc（）函数分析实例 89

6.2.5分组计算描述性统计量 91

6.2.6对数正态分布资料的统计描述 94

6.3本章小结 95

第7章 t检验 96

7.1单样本t检验 96

7.1.1单样本t检验的基础理论 96

7.1.2单样本t检验分析实例 97

7.1.3无原始数据的单样本t检验R程序 98

7.2配对设计资料的t检验 98

7.2.1配对设计资料t检验的基础理论 98

7.2.2配对t检验实例 100

7.2.3无原始数据的配对设计的t检验分析实例 102

7.3两独立样本的t检验 103

7.3.1两独立样本t检验的基础理论 103

7.3.2独立样本t检验分析实例 105

7.3.3无原始数据的两独立样本t检验分析实例 107

7.4本章小结 107

第8章 方差分析 108

8.1方差分析及ANOVA模型拟合概述 108

8.1.1方差分析的基本思想 108

8.1.2方差分析基本术语 110

8.1.3 ANOVA模型拟合 111

8.2完全随机设计资料的方差分析 112

8.2.1单因子方差分析介绍 113

8.2.2单因子方差分析的R程序实例 113

8.3随机区组设计资料的方差分析 118

8.3.1随机区组方差分析介绍 119

8.3.2随机区组方差分析的R程序实例 121

8.4拉丁方设计资料的方差分析 126

8.4.1拉丁方方法介绍 126

8.4.2拉丁方分析的R程序实例 128

8.5析因设计资料的方差分析 131

8.5.1析因设计方法介绍 131

8.5.2析因方差分析的R程序实例 134

8.6正交试验设计资料的方差分析 136

8.6.1正交试验设计方法介绍 136

8.6.2正交试验设计资料分析的R程序实例 138

8.7重复测量资料的方差分析 139

8.7.1重复测量设计方法介绍 140

8.7.2重复测量资料分析的R程序实例 141

8.8协方差分析 144

8.8.1协方差分析方法介绍 144

8.8.2协方差分析的R程序实例 145

8.9本章小结 148

第9章 直线回归与相关 149

9.1直线相关分析 149

9.1.1直线相关分析介绍 149

9.1.2直线相关分析的R实例 151

9.2直线回归分析 154

9.2.1直线回归分析介绍 155

9.2.2直线回归分析的R程序实例 157

9.3本章小结 162

第10章 多元线性回归与相关 163

10.1多元线性回归与相关的基础理论 163

10.1.1多元线性回归 163

10.1.2复相关系数与偏相关系数 176

10.2分析实例 178

10.2.1多元线性回归方程的建立 178

10.2.2复相关系数与偏相关系数的R程序实例 183

10.3本章小结 185

第11章 Logistic回归分析 186

11.1非条件Logistic回归 186

11.1.1非条件Logistic回归介绍 187

11.1.2非条件Logistic回归模型的建立和检验 188

11.1.3非条件Logistic回归的R程序 190

11.2条件Logistic回归 205

11.2.1条件Logistic回归介绍 205

11.2.2条件Logistic回归的R程序 206

11.3本章小结 207

第12章 相对数 208

12.1相对数简介 208

12.1.1率的标准化 210

12.1.2率的假设检验 212

12.2 R分析实例 214

12.2.1率的标准化R程序 214

12.2.2率的Z （U）检验的R程序 215

12.3本章小结 216

第13章 行×列表分析 217

13.1四格表资料 217

13.1.1四格表卡方检验介绍 218

13.1.2四格表卡方检验的R程序 220

13.2配对计数资料的卡方检验 224

13.2.1四格表配对卡方检验介绍 224

13.2.2四格表配对卡方检验的R程序 225

13.3列变量为顺序变量的行均分检验 226

13.3.1行均分检验介绍 227

13.3.2行均分检验的R程序 227

13.4行列均为顺序变量的相关检验 230

13.4.1行列均为顺序变量的相关检验介绍 230

13.4.2行列均为顺序变量的相关检验的R程序 231

13.5分层行列表的分析 235

13.5.1分层行列表的分析简介 235

13.5.2分层行列表的分析的R程序 236

13.6趋势卡方检验 239

13.6.1趋势卡方检验简介 239

13.6.2趋势卡方检验的R程序 239

13.7卡方分割与卡方合并 241

13.7.1卡方的分割与合并简介 241

13.7.2卡方分割与卡方合并分析实例 241

13.8本章小结 243

第14章 非参数统计 244

14.1单样本资料与己知总体参数的非参数检验 245

14.1.1单组资料的符号及符号秩和检验 245

14.1.2单组资料的非参数检验R程序 247

14.2配对设计资料的非参数检验 248

14.2.1配对设计资料的符号及符号秩和检验 248

14.2.2配对设计资料的非参数检验R程序 249

14.3两组定量资料的非参数检验 250

14.3.1两组定量资料的非参数检验方法概述 251

14.3.2两组定量资料非参数检验的R程序 252

14.4多组定量资料的非参数检验 253

14.4.1多组定量资料的非参数检验方法概述 253

14.4.2多组定量资料非参数检验的R程序 255

14.5等级分组资料的非参数检验 260

14.5.1等级分组资料的非参数检验方法概述 260

14.5.2等级分组资料非参数检验的R程序 261

14.6随机区组资料的非参数检验 264

14.6.1随机区组资料的非参数检验方法概述 264

14.6.2随机区组资料非参数检验的R程序 265

14.7等级相关（秩相关） 266

14.7.1秩相关概述 266

14.7.2 spearman秩相关的R程序 267

14.8本章小结 268

第15章 生存分析 269

15.1生存分析简介 269

15.1.1生存数据 269

15.1.2生存时间函数 270

15.1.3均数、中位数和半数生存期 271

15.1.4生存分析的基本方法 271

15.2生存曲线 272

15.2.1寿命表法及R分析实例 273

15.2.2乘积极限法（Kaplan-Meier）及R分析实例 278

15.2.3 Cox回归及R分析实例 280

15.3本章小结 285

第16章 主成分分析 286

16.1主成分分析简介 287

16.1.1主成分分析的数学模型 287

16.1.2主成分分析的方法步骤 288

16.1.3主成分分析的应用 290

16.2 R中的主成分分析实例 291

16.3本章小结 307

第17章 因子分析 308

17.1因子分析简介 308

17.2主成分分析与因子分析比较 317

17.3因子分析及R实例 318

17.4本章小结 337

第18章 聚类分析 338

18.1聚类分析简介 338

18.2聚类分析及R实例 344

18.2.1 varclus （）函数 344

18.2.2 kmean（）函数 348

18.2.3 hclust（）函数实例 352

18.3本章小结 355

第19章 判别分析 356

19.1判别分析简介 357

19.2判别分析及R实例 362

19.3本章小结 386

第20章 典型相关分析 388

20.1典型相关简介 388

20.1.1典型相关分析的理论架构及基本假设 390

20.1.2 冗余分析 391

20.1.3典型相关系数的假设检验 392

20.2 cancor（）函数实例 392

20.3本章小结 400

第21章 诊断试验的ROC分析 401

21.1诊断试验简介 401

21.1.1诊断试验介绍 401

21.1.2诊断试验评价指标 402

21.1.3 ROC分析资料收集与整理 404

21.1.4 ROC曲线构建 405

21.2 ROC分析及R分析实例 406

21.3本章小结 423

第22章 统计图 425

22.1条形图 425

22.2饼图 429

22.3散点图 431

22.4折线图 433

22.5箱线图 434

22.6直方图 437

22.7核密度图 442

22.8点图 442

22.9本章小结 444

参考文献 445