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R图形化数据分析
R图形化数据分析

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工业技术

  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:John Jay Hilfiger著
  • 出 版 社:北京:人民邮电出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787115464415
  • 页数:238 页
图书介绍:本书介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据,该方法突出数据中重要的关联和分布趋势,并使用尽可能简单的视觉元素来呈现尽可能丰富的信息。本书重点介绍如何理解数据分析的图形元素,以及如何使用R生成书中涉及的各种图形。附录中列有大量参考资料,以及章节练习解答、相关R函数、R包、故障排查等信息,便于读者深入学习。
《R图形化数据分析》目录

第一部分 开始使用R 2

第1章 R基础 2

1.1 下载软件 2

1.2 尝试一些简单的任务 2

1.3 用户界面 5

1.4 安装包:GUI界面 6

1.5 数据结构 6

1.6 样本数据集 7

1.7 工作目录 9

1.8 将数据导入R 9

1.8.1 命令行输入 10

1.8.2 使用数据编辑器 11

1.8.3 从外部文件读取 13

1.9 获取脚本 18

1.10 用户自定义函数 20

1.11 开始令人享受的事 21

第2章 R图概述 24

2.1 图表导出 24

2.2 探索性图表和展示性图表 25

2.3 R图形系统 28

2.3.1 基本图形和网格 28

2.3.2 lattice 28

2.3.3 ggplot2 30

2.3.4 包的特殊应用程序/图表 31

2.3.5 用户自定义图表函数 31

第二部分 单变量图 34

第3章 带状图 34

3.1 一种简单的图 34

3.2 数据可以漂亮 40

3.2.1 练习3-1 43

3.2.2 练习3-2 43

第4章 点图 44

第5章 箱线图 50

5.1 箱线图 50

5.2 再次访问Nimrod 54

5.3 美化数据 56

5.3.1 练习5-1 59

5.3.2 练习5-2 59

第6章 茎叶图 60

第7章 直方图 63

7.1 简单直方图 63

7.2 带第二个变量的直方图 66

7.2.1 练习7-1 70

7.2.2 练习7-2 70

第8章 核密度图 71

8.1 密度估计 71

8.1.1 选择带宽 73

8.1.2 比较两个或多个密度图 74

8.1.3 背景不是白色的 76

8.2 累积分布函数 76

8.2.1 练习8-1 78

8.2.2 练习8-2 78

第9章 条形图 79

9.1 基础条形图 79

9.2 脊柱图 82

9.3 条形图的间距和方向 83

9.3.1 练习9-1 86

9.3.2 练习9-2 86

第10章 饼图 87

10.1 普通饼图 87

10.2 扇形图 89

10.2.1 练习10-1 90

10.2.2 练习10-2 90

第11章 地毯图 91

第三部分 双变量图 94

第12章 散点图和折线图 94

12.1 基础散点图 94

12.2 折线图 99

12.3 模板 105

12.4 增强的散点图 108

12.4.1 练习12-1 111

12.4.2 练习12-2 112

第13章 高密度图 113

第14章 Bland-Altman图 121

第15章 QQ图 128

第四部分 多变量图 136

第16章 散点图矩阵和相关性分析图 136

16.1 散点图矩阵 136

16.2 相关性分析图 141

16.3 混合定量变量和分类变量的广义对矩阵 145

第17章 三维图 149

17.1 三维散点图 149

17.2 伪色图 154

17.3 气泡图 155

17.3.1 练习17-1 160

17.3.2 练习17-2 160

第18章 协同图 161

第19章 聚类分析:树状图和热图 167

19.1 聚类分析 167

19.2 热图 172

19.2.1 练习19-1 176

19.2.2 练习19-2 176

19.2.3 练习19-3 176

第20章 马赛克图 177

第五部分 现在该做些什么 188

第21章 拓展图形化知识和R技能的资源 188

21.1 R图 188

21.2 通用绘图原则 189

21.3 学习更多关于R的知识 189

21.4 用R做统计 189

附录A 参考文献 191

附录B R的颜色 193

附录C R Commander图形用户界面 195

附录D 使用/引用的包 200

附录E 从R的外部导入数据 204

附录F 章节练习解答 209

附录G 故障排查:为什么我的代码不工作 220

附录H 本书介绍的R函数 228

关于作者 238

关于封面 238

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