第一章 多元统计分析与R语言概述 1
第一节 多元统计分析概述 1
第二节 R语言概述 8
第二章 多元数据的表示及可视化 13
第一节 多元数据的矩阵表示 14
第二节 多元数据的展示及可视化 17
第三章 R语言的基本分析和统计图形 41
第一节 R语言的绘图基础 41
第二节 分类型单变量的基本分析 49
第三节 数值型单变量的基本分析 50
第四节 北京市空气质量监测数据的基本分析 54
第四章 基于R语言的多元相关分析 59
第一节 多元线性相关分析的基本思想 59
第二节 变量相关性的统计图形 68
第三节 北京市空气质量监测数据的相关性分析 70
第五章 基于R语言的多元方差分析 74
第一节 单因素方差分析原理和R实现 75
第二节 多因素方差原理和R实现 82
第三节 北京市空气质量监测数据的均值研究 90
第六章 基于R语言的线性回归分析 95
第一节 线性回归分析的一般步骤 95
第二节 建立线性回归方程 97
第三节 线性回归方程的检验 101
第四节 线性回归方程的应用 107
第五节 线性回归方程的验证 109
第六节 变量选择准则 112
第七节 北京市空气质量监测数据的线性回归分析 115
第七章 基于R语言的聚类分析 125
第一节 聚类分析的概述 125
第二节 系统聚类法 130
第三节 k均值聚类法 135
第四节 北京市空气质量检测数据的聚类分析 138
第八章 基于R语言的因子分析 143
第一节 因子分析的基本思想与意义 143
第二节 因子载荷的估计及解释 149
第三节 因子得分计算 153
第四节 因子旋转 155
第五节 利用因子分析实现北京市空气质量的区域综合评价 157
参考文献 161