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R语言统计分析与应用电子书

由R知名专家执笔。作者深理解了R的内涵和精髓,结合自己丰富的培训经验,以及大量的一线工程实践经验,潜心编写而成。 软件版本采用当前新的R版本,在知识讲解过程中穿插了新功能的讲述与应用。 知识全面、系统,科学安排内容的层次架构,由浅深,循序渐,适合读者的学习规律。 理论与实践应用紧密结合。基础理论知识穿插在知识的讲述中,言简意赅、目标明确,其目的是使读者知其然,亦知其所以然,达到学以致用的目的。

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作       者:汪海波

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2018-04-01

字       数:47.2万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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R统计软件是目前应用* 广泛的统计软件之一,已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中行数据管理和数据分析处理。本书以Windows操作系统下的R软件为基础,以实践中常用的统计分析方法为基本内容,介绍了R语言的编写以及结果解释。本书重介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用,包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析等。每一章详细讨论了统计分析方法的基本原理和分析过程,介绍了R语言的使用方法及应用实例说明、结果解释及结论分析等。<br/>【推荐语】<br/>由R知名专家执笔。作者深理解了R的内涵和精髓,结合自己丰富的培训经验,以及大量的一线工程实践经验,潜心编写而成。 软件版本采用当前新的R版本,在知识讲解过程中穿插了新功能的讲述与应用。 知识全面、系统,科学安排内容的层次架构,由浅深,循序渐,适合读者的学习规律。 理论与实践应用紧密结合。基础理论知识穿插在知识的讲述中,言简意赅、目标明确,其目的是使读者知其然,亦知其所以然,达到学以致用的目的。 知识 针对每个知识的小实例 综合实例的讲述方式,可以使读者快速地学习并掌握R软件操作及应用该知识解决实践中的问题。综合实例部分,深细致地剖析数据统计分析应用的流程、细节、难、技巧,起到融会贯通的作用。 为了让本书内容尽可能近各个领域的实际情况,作者从心理学、社会学、医学、生物、商业和工程等诸多领域选取了一些例子。所有的这些例子都不需要读者具备这些领域的专业知识。 本书附带所有实例操作的数据和R程序。<br/>【作者】<br/>本书由汪海波、罗莉、汪海玲编著,参与编写的还有郝旭宁、李建鹏、赵伟茗、刘钦、于志伟、张永岗、周世宾、姚志伟、曹文平、张应迁、张洪才、邱洪钢、张青莲、陆绍强、李成。 汪海波,SAS知名专家,畅销书《SAS统计分析与应用从门到精通》作者。作者深理解了SAS内涵、精髓,结合自己丰富的工作经验,并结合大量的一线工程实践经验,潜心编写而成。<br/>
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内容提要

前言

第一篇 R基础与入门篇

第1章 R入门

1.1 R简介

1.2 R的获取、安装和启动

1.3 R菜单操作

1.4 工作空间

1.5 程序包

1.6 R使用以及图形界面

1.7 本章小结

第2章 R编程入门

2.1 R语言

2.2 R常用函数及其应用

2.3 数据的输入

2.4 本章小结

第3章 基本数据管理

3.1 创建新变量

3.2 向量运算

3.3 处理数据对象的实用函数

3.4 变量的重编码

3.5 变量的重命名

3.6 缺失值

3.7 日期值

3.8 类型转换

3.9 数据排序

3.10 数据集的合并

3.11 数据集取子集

3.12 本章小结

第4章 样本量和检验效能估计

4.1 样本量估算以及R程序包

4.2 t检验

4.3 方差分析

4.4 相关分析

4.5 线性模型

4.6 分类资料的样本量估计

4.7 本章小结

第5章 高级数据管理

5.1 控制语句

5.2 数据处理综合实例

5.3 转置与整合

5.4 本章小结

第二篇 统计方法与R分析实例

第6章 定量资料的统计描述

6.1 统计描述基础理论知识

6.2 统计描述分析实例

6.3 本章小结

第7章 t 检验

7.1 单样本t检验

7.2 配对设计资料的t检验

7.3 两独立样本的t检验

7.4 本章小结

第8章 方差分析

8.1 方差分析及ANOVA模型拟合概述

8.2 完全随机设计资料的方差分析

8.3 随机区组设计资料的方差分析

8.4 拉丁方设计资料的方差分析

8.5 析因设计资料的方差分析

8.6 正交试验设计资料的方差分析

8.7 重复测量资料的方差分析

8.8 协方差分析

8.9 本章小结

第9章 直线回归与相关

9.1 直线相关分析

9.2 直线回归分析

9.3 本章小结

第10章 多元线性回归与相关

10.1 多元线性回归与相关的基础理论

10.2 分析实例

10.3 本章小结

第11章 Logistic回归分析

11.1 非条件Logistic回归

11.2 条件Logistic回归

11.3 本章小结

第12章 相对数

12.1 相对数简介

12.2 R分析实例

12.3 本章小结

第13章 行×列表分析

13.1 四格表资料

13.2 配对计数资料的卡方检验

13.3 列变量为顺序变量的行均分检验

13.4 行列均为顺序变量的相关检验

13.5 分层行列表的分析

13.6 趋势卡方检验

13.7 卡方分割与卡方合并

13.8 本章小结

第14章 非参数统计

14.1 单样本资料与已知总体参数的非参数检验

14.2 配对设计资料的非参数检验

14.3 两组定量资料的非参数检验

14.4 多组定量资料的非参数检验

14.5 等级分组资料的非参数检验

14.6 随机区组资料的非参数检验

14.7 等级相关(秩相关)

14.8 本章小结

第15章 生存分析

15.1 生存分析简介

15.2 生存曲线

15.3 本章小结

第16章 主成分分析

16.1 主成分分析简介

16.2 R中的主成分分析实例

16.3 本章小结

第17章 因子分析

17.1 因子分析简介

17.2 主成分分析与因子分析比较

17.3 因子分析及R实例

17.4 本章小结

第18章 聚 类 分 析

18.1 聚类分析简介

18.2 聚类分析及R实例

18.3 本章小结

第19章 判别分析

19.1 判别分析简介

19.2 判别分析及R实例

19.3 本章小结

第20章 典型相关分析

20.1 典型相关简介

20.2 cancor()函数实例

20.3 本章小结

第21章 诊断试验的ROC分析

21.1 诊断试验简介

21.2 ROC分析及R分析实例

21.3 本章小结

第22章 统计图

22.1 条形图

22.2 饼图

22.3 散点图

22.4 折线图

22.5 箱线图

22.6 直方图

22.7 核密度图

22.8 点图

22.9 本章小结

参考文献

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