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正版书籍R语言之书:编程与统计[新西兰]蒂尔曼·M. 戴维斯（Tilman M. Davies）9787115501899新华仓库多仓直发

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作者[新西兰]蒂尔曼·M. 戴维斯（Tilman M. Davies）

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115501899

出版时间2019-05

装帧平装

开本16开

定价138元

货号1201864088

上书时间2024-09-19

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商品描述
作者简介
蒂尔曼·M. 戴维斯是新西兰奥塔哥大学的讲师，教授统计数据课程。他使用R语言编程已经有10年之久，并在他的所有课程上教授R语言编程。蒂尔曼·M. 戴维斯因对空间点模式建模的研究，被授予新西兰统计协会的Worsley奖。新西兰huang家学会授予他Marsden Fast-Start奖，表彰他解决了相关的问题。他组织了一个为期3天的R语言讲习班，这鼓励他写出这本面向R语言初学者的使用指南。

目录
目    录
第  一部分 语言
第  1章 新手入门  3
1.1  从CRAN获取并安装R  3
1.2  打开R之初体验  3
1.2.1  控制台和编辑窗格  4
1.2.2  注释  5
1.2.3  工作路径  6
1.2.4  安装和加载R包  6
1.2.5  帮助文件和函数文档  7
1.2.6  第三方编辑器  9
1.3  保存工作和退出R  9
1.3.1  工作空间  9
1.3.2  脚本  10
1.4  约定  10
1.4.1  编码  11
1.4.2  引用数学函数和等式  11
1.4.3  练习  12
第  2章 数值、运算、赋值和向量  13
2.1  R在基础数学上的应用  13
2.1.1  运算  13
2.1.2  对数和指数  14
2.1.3  科学计数法  15
2.2  分配对象  16
2.3  向量  17
2.3.1  创建向量  17
2.3.2  序列、重复、排序和长度  18
2.3.3  子集和元素的提取  21
2.3.4  面向向量的操作  25
第3章  矩阵和数组  30
3.1  定义一个矩阵  30
3.1.1  填充方式  31
3.1.2  合并行和列  31
3.1.3  矩阵的维度  32
3.2  构造子集  32
3.2.1  按行、列和对角线提取
元素  33
3.2.2  省略和改写  34
3.3  矩阵运算和线性代数  36
3.3.1  矩阵的转置  37
3.3.2  单位矩阵  37
3.3.3  矩阵的数乘  38
3.3.4  矩阵的加减法  38
3.3.5  矩阵的乘法  39
3.3.6  逆矩阵  40
3.4  多维数组  41
3.4.1  定义  42
3.4.2  子集、提取和替换  43
第4章  非数值型数据  47
4.1  逻辑值  47
4.1.1  TRUE还是FALSE  47
4.1.2  逻辑值的输出：关系
运算符  48
4.1.3  多重比较：逻辑运算符  51
4.1.4  逻辑值也是数值  53
4.1.5  利用逻辑值提取子集  54
4.2  字符  58
4.2.1  创建一个字符串  58
4.2.2  连接  59
4.2.3  转义序列  61
4.2.4  子集与匹配  62
4.3  因子  63
4.3.1  识别类别  63
4.3.2  水平的定义与排序  65
4.3.3  组合与分割  66
第5章  列表和数据框  70
5.1  列表对象  70
5.1.1  创建列表和访问组件  70
5.1.2  命名  72
5.1.3  嵌套  73
5.2  数据框  75
5.2.1  创建数据框  75
5.2.2  添加数据列并合并数据框  77
5.2.3  利用逻辑值提取记录的
子集  79
第6章  特殊值、类型和转换  82
6.1  特殊值  82
6.1.1  无穷数  82
6.1.2  NaN  84
6.1.3  NA  86
6.1.4  NULL  88
6.2  类型、类别和转换  91
6.2.1  属性  91
6.2.2  对象类别  93
6.2.3  检查对象函数is.  95
6.2.4  转换函数as.  96
第7章  基本绘图  102
7.1  使用plot调整坐标向量  102
7.2  图形化参数  103
7.2.1  自动绘图类型  104
7.2.2  标题和坐标轴标签  104
7.2.3  颜色  105
7.2.4  点和线的外观  106
7.2.5  绘图区域限制  107
7.3  在已有图中添加点、线和文本  107
7.4  ggplot2包  113
7.4.1  使用qplot进行快速绘图  113
7.4.2  用geoms设置外观常量  114
7.4.3  geoms的美学映射  116
第8章  读写文件  119
8.1  R内置数据集  119
8.1.1  内置数据集  119
8.1.2  贡献数据集  120
8.2  读入外部数据文件  121
8.2.1  表格格式  121
8.2.2  电子表格工作簿  124
8.2.3  基于网页的文件  125
8.2.4  其他文件格式  126
8.3  写出数据文件和图形  126
8.3.1  数据集  126
8.3.2  图像和图形文件  127
8.4  特殊对象的读/写操作  130

第二部分  编程
第9章  调用函数  135
9.1  作用域  135
9.1.1  环境  135
9.1.2  搜索路径  137
9.1.3  名称的保留和保护  139
9.2  参数匹配  140
9.2.1  准确性  140
9.2.2  局部匹配  141
9.2.3  位置  142
9.2.4  混合  142
9.2.5  省略号的用法  143
第  10章 条件和循环  145
10.1  if语句  145
10.1.1  独立语句  145
10.1.2  else语句  148
10.1.3  基于元素水平使用ifelse  149
10.1.4  嵌套和堆叠语句  150
10.1.5  转换函数  153
10.2  循环代码  156
10.2.1  for循环  156
10.2.2  while循环  162
10.2.3  使用apply的隐式循环  165
10.3  其他控制流程机制  169
10.3.1  break或next声明  169
10.3.2  repeat语句  171
第  11章 编写函数  175
11.1  函数命令  175
11.1.1  创建函数  175
11.1.2  使用返回  178
11.2  参数  180
11.2.1  惰性计算  180
11.2.2  设置默认值  183
11.2.3  检查缺失参数  184
11.2.4  省略号的处理  185
11.3  特殊函数  189
11.3.1  帮助函数  190
11.3.2  一次性函数  191
11.3.3  递归函数  192
第  12章 异常值、计时和可见性  196
12.1  异常值处理  196
12.1.1  正式声明：错误和警告  196
12.1.2  使用try命令来捕获错误  198
12.2  进度和计时  202
12.2.1  文本进度条：执行到
哪里了  202
12.2.2  测量完成时间：执行需要多长
时间  203
12.3  隐藏  204
12.3.1  函数与对象的区别  205
12.3.2  区分数据框变量  207
第三部分  统计学与概率

第  13章 初级统计学  213
13.1  描述原始数据  213
13.1.1  数值型变量  213
13.1.2  分类变量  214
13.1.3  单变量和多变量数据  215
13.1.4  参数和统计量  216
13.2  统计概要  216
13.2.1  集中趋势：均值、中位数、
众数  217
13.2.2  计数、百分比和比例  220
13.2.3  四分位数、百分位数和五分位数
概括法  222
13.2.4  离散程度：方差、标准差和
四分位差  223
13.2.5  协方差和相关系数  226
13.2.6  异常值  230
第  14章 数据可视化基础  233
14.1  条形图和饼图  233
14.1.1  绘制条形图  233
14.1.2  饼图简介  236
14.2  直方图  237
14.3  箱线图  239
14.3.1  独立箱线图  239
14.3.2  并列箱线图  240
14.4  散点图  241
14.4.1  单一散点图  242
14.4.2  散点图矩阵  243
第  15章 概率  248
15.1  什么是概率  248
15.1.1  事件和概率  248
15.1.2  条件概率  249
15.1.3  交集  249
15.1.4  并集  250
15.1.5  补集  250
15.2  随机变量和概率分布  251
15.2.1  观察值  251
15.2.2  离散随机变量  252
15.2.3  连续随机变量  254
15.2.4  形状、偏态和峰态  260
第  16章 常见的概率分布  263
16.1  常见的概率质量函数  263
16.1.1  伯努利分布  263
16.1.2  二项分布  264
16.1.3  泊松分布  268
16.1.4  其他质量函数  271
16.2  常见的概率密度函数  271
16.2.1  均匀分布  271
16.2.2  正态分布  275
16.2.3  学生t分布  282
16.2.4  指数分布  284
16.2.5  其他密度函数  286

第四部分  统计检验与建模

第  17章 抽样分布和置信度  291
17.1  抽样分布  291
17.1.1  样本均值的分布  292
17.1.2  样品比例的分布  295
17.1.3  其他统计的抽样分布  298
17.2  置信区间  298
17.2.1  平均值的置信区间  299
17.2.2  比例的置信区间  301
17.2.3  其他置信区间  301
17.2.4  对CI解释的评论  302
第  18章 假设检验  304
18.1  假设检验的组件  304
18.1.1  假设  305
18.1.2  检验统计量  305
18.1.3  p值  305
18.1.4  显著性水平  305
18.1.5  假设检验的拒绝域  306
18.2  检验均值  306
18.2.1  单个均值  306
18.2.2  两个均值  309
18.3  检验比例  316
18.3.1  单个比例  316
18.3.2  两个比例  318
18.4  检验分类变量  322
18.4.1  单个分类变量  322
18.4.2  两个分类变量  325
18.5  错误与功效  329
18.5.1  假设检验错误  329
18.5.2  第Ⅰ类错误  330
18.5.3  第Ⅱ类错误  332
18.5.4  统计功效  335
第  19章 方差分析  340
19.1  单因素方差分析  340
19.1.1  假设和诊断检验  340
19.1.2  单因素方差分析表  343
19.1.3  用aov函数创建方差
分析表  344
19.2  双因素方差分析  345
19.2.1  一系列假设  346
19.2.2  主效应和交互作用  347
19.3  Kruskal-Wallis检验  349
第  20章 简单线性回归  352
20.1  线性关系的一个示例  352
20.2  一般概念  353
20.2.1  模型的定义  354
20.2.2  估计截距和斜率的参数  354
20.2.3  用lm拟合线性模型  355
20.2.4  对残差的说明  356
20.3 

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