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R语言初学指南[美]Brian Dennis
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作者[美]Brian Dennis
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115407870
出版时间2016-01
装帧平装
开本16开
定价49元
货号972052853781283337
上书时间2024-11-28
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商品详情
- 品相描述：九品
- 商品描述
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导语摘要
市面上的某些R入门手册过于复杂，让人误以认为学习R是一项“艰巨的任务”。《R语言初学指南》将从基础讲起，不要求读者具有计算机编程背景，不要求读者预先掌握统计学和微积分，读者只需具备一定的高中代数知识，就能够理解书中用到的数学知识。通过丹尼斯编写的《R语言初学指南》，读者可以掌握一系列R技术，并可使用这些技术来完成基础科学和应用数学课程上的大多数计算和绘图项目。在学完每章之后，《R语言初学指南》通过一个或几个计算任务来让读者检查自己所学的知识。这些任务不仅仅是练习，它们还是一些微型项目，不论是在创造力上还是在解决问题的能力上，都可以帮助读者建立起使用R的思维模式。
商品简介
R是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，它提供了丰富多样的统计功能和强大的数据分析功能，在大数据和机器学习快速发展的今天，R已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。 《R语言初学指南》的内容涵盖R的基础知识，包括创建、运行以及调试R脚本；用户自定义R函数；用R绘制基本图形；R的循环语句和逻辑控制语句；二次函数、三角函数、指数函数、对数函数以及如何用R绘制这些函数图形；矩阵的基本运算和线性方程组的求解；概率分布与模拟；数据的拟和等。这些内容涉及多个领域的应用，有趣、生动、实用。 《R语言初学指南》通过大量与科学相关的应用，例如生态学、天文学、化学等学科的例子，深入浅出地介绍了R的基本使用方法，以及建立应用模型和求解这些模型的方法。不夸张地讲，本书是R入门的不二选择，读者只要具备高中代数知识，就能顺利读完本书。
作者简介
Brian Dennis是爱达荷大学鱼类与野生动物科学系、统计科学系联合任命的教授。他在宾夕法尼亚州立大学获得统计学硕士学位和生态学博士学位。他曾撰写超过70篇科学论文，这些论文涉及统计学和数学建模在生态学和自然资源管理中的应用。在十几年的教学和科研工作中，他一直使用R。
译者简介：
高敬雅，首都经济贸易大学统计学院硕士毕业，目前为北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院统计学教师，主要研究兴趣为金融时间序列分析、多元统计分析及临床实验设计等。在校期间多次参与北京市自然科学基金项目课题，亦曾多次获得国家和省部级数学建模竞赛奖励和youxiu论文奖。
刘波，重庆大学计算机学院博士毕业，目前为重庆工商大学计算科学与信息工程学院教师，主要从事机器学习、计算机视觉、优化技术以及Spark平台下分布式计算的研究，同时爱好Linux平台的编程和Oracle数据库的开发。现已发表论文10余篇，翻译3本计算机相关书籍，编写Oracle教材1本，承担国家自然科学青年基金研究项目1项，承担重庆市科委和重庆市教委研究项目3项。
目录
第1章 介绍：开始使用R 1
1．1 R教程 1
1．2 向量 3
1．3 图形 6
1．4 实际案例 7
1．5 本章小结 10
1．6 计算任务 12
1．7 参考文献 15
第2章 R脚本 17
2．1 创建与保存R脚本 17
2．2 运行R脚本 18
2．3 找到R脚本中的错误 19
2．4 利用注释使脚本明了 21
2．5 实际案例 22
2．6 本章小结 25
2．7 计算任务 30
2．8 参考文献 33
第3章 函数 35
3．1 在R中建立新函数 37
3．2 关于R中自定义函数的更多内容 38
3．3 实际案例 39
3．4 本章小结 41
3．5 计算任务 42
3．6 补充说明：案例短评 43
3．7 参考文献 44
第4章 基本绘图 45
4．1 实际案例 45
4．2 单变量绘图 49
4．2．1 带状图 49
4．2．2 直方图 49
4．2．3 茎叶图 51
4．2．4 箱线图 51
4．2．5 时序图 52
4．3 双变量绘图 53
4．3．1 散点图 53
4．3．2 并列箱线图 55
4．3．3 条形图与饼图 55
4．3．4 条形图与饼图的数据展示 56
4．4 本章小结 59
4．5 计算任务 61
4．6 补充说明 62
第5章 数据输入与输出 63
5．1 R中的数据框 66
5．2 本章小结 71
5．3 计算任务 73
5．4 补充说明 74
第6章 循环 75
6．1 建立for循环 76
6．2 检查循环 77
6．3 好吧，斐波那契先生……那又怎样呢？ 77
6．4 实际案例 78
6．5 本章小结 82
6．6 计算任务 82
6．7 参考文献 84
第7章 逻辑与控制 85
7．1 逻辑比较运算及逻辑向量 85
7．2 布尔运算 86
7．3 缺失数据 88
7．4 索引及其相关内容 89
7．5 条件语句 91
7．6 实际案例 95
7．7 本章小结 100
7．8 计算任务 103
7．9 补充说明 103
7．10 参考文献 104
第8章 二次函数 105
8．1 实际案例 110
8．2 本章小结 113
8．3 计算任务 116
8．4 参考文献 116
第9章 三角函数 117
9．1 直角三角形 117
9．2 三角函数 118
9．3 直角三角形，圆形与弧 119
9．4 三角函数的特性 123
9．5 极坐标 124
9．6 距离的三角测量 126
9．7 实际案例 127
9．7．1 太阳系附近恒星的距离 127
9．7．2 抛体运动 127
9．7．3 天体轨道 129
9．8 本章小结 130
9．9 计算任务 132
9．10 补充说明 132
第10章 指数函数与对数函数 133
10．1 实数指数幂 133
10．2 特殊的数字e 135
10．3 数字e的应用 137
10．4 指数函数 138
10．5 指数增长 139
10．6 对数函数 140
10．7 对数尺度 143
10．7．1 里氏震级 143
10．7．2 pH值 143
10．7．3 恒星等级 144
10．8 实际案例 145
10．8．1 放射性衰变 145
10．8．2 种群增长的极限 147
10．8．3 石油顶峰 150
10．9 本章小结 151
10．10 计算与代数任务 153
10．11 参考文献 156
第11章 矩阵运算 157
11．1 向量相乘的另一种方式 157
11．2 矩阵乘法 158
11．3 矩阵的加减运算 161
11．4 将数据文件读取为矩阵 162
11．5 实际案例 162
11．6 本章小结 165
11．7 计算任务 166
11．8 补充说明 167
11．9 参考文献 167
第12章 线性方程组 169
12．1 矩阵表示 169
12．2 矩阵的逆 170
12．3 R中的矩阵求逆和方程组的解 172
12．4 现实中的例子 174
12．4．1 老忠实泉 174
12．4．2 一个不远的星系 180
12．5 本章小结 183
12．6 计算任务 184
12．7 补充说明 186
12．8 参考文献 187
第13章 高级绘图 189
13．1 绘制二维图形 189
13．2 符号、线与坐标轴风格的选项 190
13．2．1 数据符号类型 190
13．2．2 连接线类型 190
13．2．3 曲线类型 191
13．2．4 坐标轴的限制 191
13．2．5 刻度线 191
13．2．6 坐标轴标签 191
13．2．7 不显示坐标轴 191
13．2．8 符号与标签的大小、线与坐标轴的宽度 192
13．3 其他自定义功能 192
13．3．1 添加点 192
13．3．2 添加线 192
13．3．3 增加文本 193
13．3．4 标题和副标题 194
13．3．5 图例 194
13．3．6 新图形窗口 194
13．3．7 全局性与局部性 195
13．4 多屏图 195
13．5 三维图 197
13．6 颜色 200
13．7 本章小结 201
13．8 计算任务 202
13．9 参考文献 203
第14章 概率与模拟 205
14．1 随机变量 205
14．2 概率 206
14．3 离散概率分布 208
14．4 连续概率分布 212
14．4．1 均匀分布 212
14．4．2 正态分布 214
14．5 实际案例 218
14．6 计算任务 223
14．7 补充说明 224
14．8 参考文献 224
第15章 拟合数据模型 225
15．1 随机变量 225
15．2 多元预测变量 228
15．3 非线性统计方法 230
15．4 本章小结 235
15．5 计算任务 239
15．6 补充说明 241
15．7 参考文献 242
第16章 结论——你不需要成为一名火箭学家 243
16．1 真实的太阳系的例子 243
16．2 问题 243
16．3 概念 244
16．4 速度的变化 245
16．5 移动地球 246
16．6 组织整理 247
16．7 计算地球轨迹的R脚本构思 247
16．8 R脚本 249
16．9 计算任务 251
16．10 补充说明 252
16．10．1 微积分和圆锥曲线 252
16．10．2 Feynman最后的讲座 252
16．10．3 三体问题 253
16．10．4 海王星 253
16．10．5 误差的传播 253
16．10．6 阿波菲斯 253
16．10．7 混乱的冥王星轨道 254
16．10．8 忽略质量 254
16．10．9 水星运动轨道和广义相对论 254
16．10．10 测量单位 254
16．11 参考文献 255
附录A 安装R 257
附录B 获得帮助 259
附录C R的常用命令和选项 261
译后记 273
内容摘要
R是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，它提供了丰富多样的统计功能和强大的数据分析功能，在大数据和机器学习快速发展的今天，R已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。
《R语言初学指南》的内容涵盖R的基础知识，包括创建、运行以及调试R脚本；用户自定义R函数；用R绘制基本图形；R的循环语句和逻辑控制语句；二次函数、三角函数、指数函数、对数函数以及如何用R绘制这些函数图形；矩阵的基本运算和线性方程组的求解；概率分布与模拟；数据的拟和等。这些内容涉及多个领域的应用，有趣、生动、实用。
《R语言初学指南》通过大量与科学相关的应用，例如生态学、天文学、化学等学科的例子，深入浅出地介绍了R的基本使用方法，以及建立应用模型和求解这些模型的方法。不夸张地讲，本书是R入门的不二选择，读者只要具备高中代数知识，就能顺利读完本书。
主编推荐
市面上的某些R入门手册过于复杂，让人误以认为学习R是一项“艰巨的任务”。《R语言初学指南》将从基础讲起，不要求读者具有计算机编程背景，不要求读者预先掌握统计学和微积分，读者只需具备一定的高中代数知识，就能够理解书中用到的数学知识。
通过《R语言初学指南》，读者可以掌握一系列R技术，并可使用这些技术来完成基础科学和应用数学课程上的大多数计算和绘图项目。
在学完每章之后，《R语言初学指南》通过一个或几个计算任务来让读者检查自己所学的知识。这些任务不仅仅是练习，它们还是一些微型项目，不论是在创造力上还是在解决问题的能力上，都可以帮助读者建立起使用R的思维模式。
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