R软件 应用统计方法 修订版PDF电子书下载

第1章 R软件简介 1

1.1 R软件与R程序结构 2

1.2一个简单的R程序 3

1.3 R软件的特色 5

1.4 R程序的特性与撰写规则 7

1.5为何要学程序语言 10

1.6程序语言的五个基本功能 11

1.7两个简单的R程序 11

1.8功能结构完整的R程序范例 14

第2章 R软件操作方式 19

2.1 R-GUI：图形用户界面 20

2.2程序编辑模式 24

2.3批次运行模式 25

2.4 source函数：运行外部程序文件2 28

2.5 sink函数：记录程序运行结果2 29

2.6 help与demo功能 30

2.7 R软件的程序包 32

2.8 data函数：使用内建数据文件 35

2.9 R软件的升级与更新3 38

2.10 R软件环境设定 38

第3章 R软件基本运算 41

3.1简单的数字与字符串运算4 42

3.2有序数列：规则性的数字集合 43

3.3基本向量运算 46

3.4向量的指标用法 49

3.5基本统计计算范例 50

第4章 R的变量与数据 53

4.1统计数据vs.R变量 54

4.2 R软件的变量种类 55

4.3指针系统：找出对象的元素 94

4.4与变量有关的工具函数 98

4.5表格形式的汇总数据 111

第5章 数据的输入与输出 119

5.1外部文件路径vs.file.choose函数 120

5.2单一变量的数据输入与输出 122

5.3多变量的数据输入与简单输出 128

5.4存取R软件的数据格式：rda文件 133

5.5存取其他软件的数据文件 134

第6章 数据转换与处理 141

6.1重新编码 142

6.2排序：sort、rank、order、rev 149

6.3数据转换 153

6.4数据的合并 162

6.5分割 168

第7章 R程序流程管理 179

7.1 expression与statement 180

7.2条件运行 184

7.3循环结构 193

第8章 R的自定义函数 201

8.1 R的自定义函数语法2 202

8.2简单的R函数 202

8.3函数的参数默认值 204

8.4函数内变量的有效范围 205

8.5特殊的函数用法 207

8.6 R函数的其他特性2 209

第9章 R软件的绘图功能 211

9.1 par图形设定函数 212

9.2图形基本设定参数 218

9.3高级绘图函数 220

9.4高级绘图函数共享的辅助参数 233

9.5附加图形：低级绘图函数 235

9.6交互式图形与数学符号展示2 243

9.7绘图设备 249

第10章 常用函数与程序技巧 251

10.1数学、统计与汇总函数 252

10.2常用的工具函数 253

10.3文字与字符串处理 282

10.4常见的R程序技巧 297

第11章 概率分布与统计模型 303

11.1 R软件的概率分布函数 304

11.2 R软件的统计模型写法 308

第12章 概率统计 321

12.1排列与组合 322

12.2概率分布表功能 322

12.3随机数生成器与随机抽样 326

12.4概率分布pdf与cdf的计算与图形 329

12.5概率收敛与中心极限定理 332

12.6概率值的逼近 339

12.7判定数据的概率分布 341

12.8判定数据的正态性 343

第13章 描述性统计 349

13.1频数统计 350

13.2一般描述性统计量 360

第14章 统计检验 371

14.1单样本检验 372

14.2双样本检验 380

14.3置信区间的意义 394

14.4卡方检验 396

14.5其他检验 401

第15章 回归分析 407

15.1回归分析常用函数 408

15.2简单线性回归 411

15.3解释变量选取 419

15.4多元回归模型分析 429

15.5残差分析及其他检验 438

15.6 Logistic回归 449

第16章 实验设计 475

16.1 ANOVA模型与线性模式的差异 476

16.2实验设计函数汇总 477

16.3单因子设计 478

16.4多重比较 489

16.5随机区组设计 495

16.6拉丁方格设计 503

16.7双因子设计 510

16.8两水平因子设计 517

第17章 质量管理 525

17.1 R软件的质量管理函数 526

17.2鱼骨图与帕累托图 526

17.3计量值控制图 529

17.4计数值控制图 538

17.5单一观测值控制图 546

17.6累积和与EWMA控制图 549

第18章 时间序列 551

18.1 R软件的时间序列函数 552

18.2 ARIMA模型 558

18.3时间序列＋回归分析 572

18.4转换函数模型 576

18.5介入事件模型 581

18.6离群值模型 588

18.7 ARCH与GARCH 598

第19章 数据挖掘：决策树 607

19.1 CART决策树 608

19.2 CHAID决策树 614

19.3 Random Forest决策树 618

附录 623

附录A 工具函数章节汇总 624

附录B 数学常数与特殊函数 624

附录C plotmath数学符号 626

参考文献 631