R统计编程入门：原书第二版
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江西南昌
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作者（美）W.John Braun等著；齐光，原作强译
出版社科学出版社
ISBN9787030626110
出版时间2023-02
装帧平装
开本其他
定价99元
货号28985002
上书时间2024-11-02
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导语摘要
本书为计算机辅助统计编程的入门书，由浅入深地介绍实用统计中R的学习和使用方法，使读者能够深切领会数据科学和R的魅力。本书共7章，第1章为入门，简单介绍本书特点以及R软件和RStudio平台的特性；第2章为R语言简介，介绍了R语言基本特征、数据操作和程序包等内容；第3章为统计绘图，涉及低级和高级绘图函数以及图形系统的基础知识；第4章为R编程；第5～7章为R统计编程核心内容，包括模拟、计算线性代数和数值优化等内容。本书附录对各种随机变量和分布类型进行了概述，读者可以随时翻阅附录以帮助理解正文内容。
目录
第二版序言
版序言
译者序
章 入门
1.1 什么是统计编程？
1.2 本书概要
1.3 R程序包
1.4 为什么使用命令行？
1.5 字体规则
1.6 R软件和RStudio的安装
1.7 RStudio入门
1.8 进阶
第2章 R语言简介
2.1 R基础
2.1.1 R的计算器功能
2.1.2 命名与存储
2.1.3 退出R
2.1.4 保存工作记录
2.2 R基本特征
2.2.1 函数
2.2.2 R区分大小写
2.2.3 列出工作空间中的对象
2.3 R中的向量
2.3.1 数值型向量
2.3.2 从向量中提取元素
2.3.3 向量运算
2.3.4 简单复写向量
2.3.5 随机模式向量
2.3.6 字符型向量
2.3.7 因子
2.3.8 从向量中提取元素的技巧
2.3.9 矩阵和数组
2.4 R数据存储
2.4.1 数字的近似存储
2.4.2 数据的精确存储
2.4.3 日期和时间
2.4.4 缺失值和其他特殊值
2.5 程序包、程序库和存储库
2.6 获取帮助
2.6.1 内置帮助页面
2.6.2 内置实例
2.6.3 函数名未知时寻找帮助
2.6.4 一些内置图形函数
2.6.5 一些基本内置函数
2.7 逻辑向量和关系运算符
2.7.1 布尔代数
2.7.2 R中的逻辑运算
2.7.3 关系运算符
2.8 数据框和列表
2.8.1 提取数据框元素和子集
2.8.2 从总体中抽取随机样本
2.8.3 构建数据框
2.8.4 数据框可以有非数值型的列
2.8.5 列表
2.9 数据的输入和输出
2.9.1 改变工作目录
2.9.2 dump()和source()函数
2.9.3 R输出重定向
2.9.4 保存和恢复映像文件
2.9.5 read.table()函数
本章练习
第3章 统计绘图
3.1 不错绘图
3.1.1 条形图和圆点图
3.1.2 饼图
3.1.3 直方图
3.1.4 箱线图
3.1.5 散点图
3.1.6 对数据框进行绘图
3.1.7 QQ图
3.2 选择不错图形
3.3 低级绘图函数
3.3.1 绘图区和绘图边缘
3.3.2 添加图形元素
3.3.3 调节坐标轴刻度标签
3.3.4 图形参数设置
3.4 其他图形系统
3.4.1 ggplot2程序包
3.4.2 lattice程序包
3.4.3 grid程序包
3.4.4 交互式图形
本章练习
第4章 R编程
4.1 程序流控制
4.1.1 for()循环
4.1.2 if()语句
4.1.3 while()循环
4.1.4 牛顿法求根
4.1.5 repeat循环、break语句和next语句
4.2 运用函数处理复杂性问题
4.2.1 什么是函数？
4.2.2 变量的作用域
4.2.3 返回多个对象
4.2.4 使用S3类控制输出
4.3 replicate()函数
4.4 编程技巧集萃
4.4.1 在编辑器而不是控制台里编辑
4.4.2 使用#符号编写文档
4.4.3 整洁计数
4.5 通用编程指南
4.6 调试与维护
4.6.1 发现漏洞
4.6.2 重现错误
4.6.3 找出漏洞产生的原因
4.6.4 修复错误并测试
4.6.5 查找类似的错误
4.6.6 在RStudio中调试
4.6.7 browser()、debug()和debugonce()函数
4.7 高效编程
4.7.1 学习使用工具
4.7.2 使用高效率的算法
4.7.3 测试程序运行时间
4.7.4 尝试不同的工具
4.7.5 精心优化
本章练习
第5章 模拟
5.1 蒙特卡罗模拟
5.2 伪随机数的生成
5.3 其他随机变量的模拟
5.3.1 伯努利随机变量
5.3.2 二项分布随机变量
5.3.3 泊松随机变量
5.3.4 指数随机变量
5.3.5 正态随机变量
5.3.6 R内置分布
5.4 多元随机数的生成
5.5 马尔可夫链模拟
5.6 蒙特卡罗积分
5.7 不错模拟方法
5.7.1 舍选抽样法
5.7.2 重要性抽样法
本章练习
第6章 计算线性代数
6.1 R中的向量和矩阵
6.1.1 构建矩阵对象
6.1.2 访问矩阵元素：行名和列名
6.1.3 矩阵性质
6.1.4 三角矩阵
6.1.5 矩阵运算
6.2 矩阵乘法和逆矩阵
6.2.1 矩阵求逆
6.2.2 LU分解
6.2.3 R中的逆矩阵
6.2.4 线性方程组求解
6.3 特征值和特征向量
6.4 其他矩阵分解方法
6.4.1 矩阵的奇异值分解
6.4.2 正定矩阵的楚列斯基分解
6.4.3 矩阵的QR分解
6.5 其他矩阵运算
6.5.1 克罗内克积
6.5.2 apply()函数
本章练习
第7章 数值优化
7.1 黄金分割搜索法
7.2 牛顿迭代法
7.3 Nelder-Mead单纯形法
7.4 内置函数
7.5 线性规划
7.5.1 R中求解线性规划问题
7.5.2 极大化和其他约束类型
7.5.3 特殊情况
7.5.4 无约束变量
7.5.5 整数规划
7.5.6 lp()的替代函数
7.5.7 二次规划
本章练习
附录 随机变量和分布类型概述
索引
内容摘要
本书为计算机辅助统计编程的入门书，由浅入深地介绍实用统计中R的学习和使用方法，使读者能够深切领会数据科学和R的魅力。本书共7章，第1章为入门，简单介绍本书特点以及R软件和RStudio平台的特性；第2章为R语言简介，介绍了R语言基本特征、数据操作和程序包等内容；第3章为统计绘图，涉及低级和高级绘图函数以及图形系统的基础知识；第4章为R编程；第5～7章为R统计编程核心内容，包括模拟、计算线性代数和数值优化等内容。本书附录对各种随机变量和分布类型进行了概述，读者可以随时翻阅附录以帮助理解正文内容。
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