{正版现货新书} R语言在生物统计中的应用 9787305292705 杨泽峰主编

杨泽峰，男，1977年7月出生，山东省阳信县人，扬州大学农学院教授、博士生导师。主要从事生物统计学教学工作，主编出版《SPSS农业试验数据分析实用教程》《常用统计软件的应用》《R语言在生物统计中的应用》教材3部，曾获国家级教学成果奖二等奖；从事水稻和玉米优异基因资源挖掘和分子设计育种研究工作，在Nature Genetics，Nature Communications等刊物发表SCI论文100多篇；入选“神农英才”计划神农青年英才、江苏省“333”高层次人才第二层次、江苏省杰出青年基金、江苏高校“青蓝工程”优秀教学团队负责人和中青年学术带头人等。

第1章 R语言基础

1.1 R语言的功能和特点

1.2 R的获取与安装

1.3 R的菜单操作

1.4 工作空间

1.5 程序包

1.6 RStudio的安装和使用

第2章 基本数据管理

2.1 创建数据集

2.2 数据的读取和存储

2.3 R的运算符

2.4 R常用函数及其应用

2.5 编辑数据集

2.6 R语言编程简介

第3章 描述性统计

3.1 利用函数求解描述性统计数

3.2 描述性统计数的相关软件包

3.3 分组描述性统计

3.4 频数分布分析

第4章 假设测验

4.1 F测验

4.2 t测验

4.3 卡方测验

第5章 方差分析

5.1 方差分析常用函数和包简介

5.2 单因素试验资料的方差分析

5.3 两向分组资料的方差分析

5.4 二因素完全随机化试验资料的方差分析

5.5 二因素随机区组试验资料的方差分析

5.6 系统分组试验资料的方差分析

5.7 品种区域试验资料的方差分析

5.8 裂区试验资料的方差分析

5.9 协方差分析

第6章 相关与回归分析

6.1 线性相关分析

6.2 一元线性回归分析

6.3 多元线性回归分析

6.4 非线性回归

6.5 二分类变量Logistic回归

第7章 聚类分析和判别分析

7.1 聚类分析

7.2 判别分析

第8章 主成分分析和因子分析

8.1 主成分分析

8.2 因子分析

第9章 非参数测验

9.1 二项分布检验

9.2 Kolmogorov-Smirnov检验

9.3 两个独立样本的测验

9.4 多个独立样本的测验

9.5 两个配对样本的测验

9.6 多个配对样本的测验

第10章 机器学习

10.1 机器学习算法简介

10.2 支持向量机

10.3 决策树

10.4 随机森林

10.5 朴素贝叶斯

第11章 绘图与数据可视化

11.1 基础图形系统

11.2 ggplot2图形系统

11.3 ggplot2拓展包图形系统

主要参考文献

第1章R语言基础

R语言是一款功能极为强大的编程语言,集统计计算与图形展示能力于一身，在数据分析、数据挖掘以及统计绘图等领域得到了广泛应用。作为开源软件，它不仅配备了丰富多样的统计分析工具包,还具备直观便捷的数据处理和图形生成能力，这使其在科学研究和数据分析实践中广受赞誉。

R语言最初是在1997年由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka、Robert Gentleman 和其他志愿人员共同开发的。其设计初衷旨在打造一个与S语言相似但功能更为强大的统计分析环境。R语言是在S语言的基础上发展而来的,而S语言本身则受到了20世纪60年代贝尔实验室所开发的统计软件的影响。自问世以来,R语言迅速发展成一个功能强大的统计计算平台,尤其在数据分析和图形展示方面表现卓越。如今,R语言由一个核心团队负责维护,全球众多用户也积极贡献力量,不断为其增添新的功能和软件包。

……

本书介绍了R语言在农业和生物学数据分析中的常用方法, 包括描述性统计分析、图表的制作、常用概率分布分析、假设测验、方差分析、相关和回归分析、聚类分析、主成分分析、非参数测验等, 并对输出结果作出了在生物学意义上的解释和推断。