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编辑推荐

详解利用R软件进行机器学习方式的数据可视化分析实用案例教程，R语言经典图书！“统计之都”倾力翻译！

内容简介

　　《R语言统计入门(第2版)》以最恰当的方式向初学者介绍了R语言的全貌，内容涵盖基本的R编程方法、基本数据处理和一些高级数据操作的技巧，有助于读者理解R向量化编程的特点。此外，作者在《R语言统计入门(第2版)》中还详细描述了包含回归分析、假设检验、广义线性模型、非线性拟合等常用统计方法的原理。虽然《R语言统计入门(第2版》以实际案例解析居多，但是并非不重视理论，作者恰当而到位地描述了理论方面的内容，既不晦涩，也非浅薄，而是向读者打开了一扇窗。作者希望这《R语言统计入门(第2版)》可以作为一道“开胃菜”引导更多的人投入到对统计和R的研究之中。
　　本书适合数据分析，数据统计人员及R用户学习参考。

作者简介

　　《R语言统计入门(第2版)》以最恰当的方式向初学者介绍了R语言的全貌，内容涵盖基本的R编程方法、基本数据处理和一些高级数据操作的技巧，有助于读者理解R向量化编程的特点。此外，作者在《R语言统计入门(第2版)》中还详细描述了包含回归分析、假设检验、广义线性模型、非线性拟合等常用统计方法的原理。虽然《R语言统计入门(第2版》以实际案例解析居多，但是并非不重视理论，作者恰当而到位地描述了理论方面的内容，既不晦涩，也非浅薄，而是向读者打开了一扇窗。作者希望这《R语言统计入门(第2版)》可以作为一道“开胃菜”引导更多的人投入到对统计和R的研究之中。
　　本书适合数据分析，数据统计人员及R用户学习参考。

目录

目　录

第1章　基础知识　1
1．1　初始步骤　1
1．1．1　大型计算器　2
1．1．2　赋值　3
1．1．3　向量运算　4
1．1．4　标准过程　5
1．1．5　作图　6
1．2　R语言基础　8
1．2．1　表达式和对象　8
1．2．2　函数和参数　9
1．2．3　向量　10
1．2．4　引用和转义序列　10
1．2．5　缺失值　11
1．2．6　生成向量的函数　11
1．2．7　矩阵和数组　13
1．2．8　因子　15
1．2．9　列表　16
1．2．10　数据框　17
1．2．11　索引　17
1．2．12　条件选择　18
1．2．13　数据框的索引　19
1．2．14　分组数据和数据框　20
1．2．15　隐式循环　21
1．2．16　排序　23
1．3　练习题　24

第2章　R语言环境　25
2．1　会话管理　25
2．1．1　工作空间窗口　25
2．1．2　文本输出　26
2．1．3　脚本　27
2．1．4　获取帮助　27
2．1．5　包　28
2．1．6　内置数据　29
2．1．7　attach和detach　29
2．1．8　subset，transform和within　31
2．2　作图系统　32
2．2．1　图形布局　32
2．2．2　利用部分构造图形　33
2．2．3　par的使用　34
2．2．4　组合图形　35
2．3　R编程　36
2．3．1　流程控制　37
2．3．2　类和类函数　37
2．4　数据输入　38
2．4．1　读取文本文件　39
2．4．2　read．table的进一步讨论　41
2．4．3　数据编辑器　42
2．4．4　其他程序的接口　43
2．5　练习题　44

第3章　概率和分布　45
3．1　随机抽样　45
3．2　概率计算和排列组合　46
3．3　离散分布　47
3．4　连续分布　47
3．5　R中的内置分布　48
3．5．1　密度　48
3．5．2　累积分布函数　50
3．5．3　分位数　51
3．5．4　随机数字　52
3．6　练习题　53

第4章　描述性统计和图形　54
4．1　单组的汇总统计量　54
4．2　分布的图形展示　58
4．2．1　直方图　58
4．2．2　经验累积分布　59
4．2．3　Q-Q图　59
4．2．4　箱式图　60
4．3　分组数据的汇总统计量　61
4．4　分组数据作图　64
4．4．1　直方图　64
4．4．2　并联箱式图　65
4．4．3　带状图　66
4．5　表格　68
4．5．1　生成表格　68
4．5．2　边际表格和相对频数　71
4．6　表格的图形显示　72
4．6．1　条形图　72
4．6．2　点图　74
4．6．3　饼图　75
4．7　练习题　76

第5章　单样本与双样本检验　77
5．1　单样本t检验　77
5．2　Wilcoxon符号秩检验　80
5．3　两样本t检验　82
5．4　比较方差　83
5．5　两样本Wilcoxon检验　84
5．6　配对t检验　85
5．7　配对Wilcoxon检验　86
5．8　练习题　87

第6章　回归与相关性　88
6．1　简单线性回归　88
6．2　残差与回归值　92
6．3　预测与置信带　95
6．4　相关性　98
6．4．1　皮尔逊相关系数　98
6．4．2　斯皮尔曼相关系数　99
6．4．3　肯德尔等级相关系数t　100
6．5　练习题　100

第7章　方差分析与Kruskal-Wallis检验　102
7．1　单因素方差分析　102
7．1．1　成对比较和多重检验　106
7．1．2　放宽对方差的假设　107
7．1．3　图像表示　108
7．1．4　Bartlett检验　109
7．2　Kruskal-Wallis检验　110
7．3　双因素方差分析　110
7．4　Friedman检验　114
7．5　回归分析中的方差分析表　114
7．6　练习题　115

第8章　表格数据　117
8．1　单比例　117
8．2　两个独立的比例　118
8．3　k比例，检验趋势　120
8．4　r ′ c表格　122
8．5　练习题　124

第9章　功效与样本容量的计算　126
9．1　功效计算原则　126
9．1．1　单样本t及配对样本t检验的功效　127
9．1．2　两样本t检验的功效　128
9．1．3　近似方法　128
9．1．4　比较比例的功效　129
9．2　两样本问题　129
9．3　单样本问题及配对样本检验　131
9．4　比例的比较　131
9．5　练习题　132

第10章　数据处理的高级技术　133
10．1　变量的重编码　133
10．1．1　cut函数　133
10．1．2　处理因子　135
10．1．3　日期的使用　136
10．1．4　多变量重编码　139
10．2　条件计算　140
10．3　合并与重构数据框　141
10．3．1　追加数据框　141
10．3．2　合并数据框　142
10．3．3　重塑数据框　144
10．4　数据的分组及分案例操作　146
10．5　时间分割　148
10．6　练习题　152

第11章　多元回归　153
11．1　多维数据绘图　153
11．2　模型设定和模型输出　155
11．3　模型筛选　157
11．4　练习题　161

第12章　线性模型　162
12．1　多项式回归　163
12．2　过原点的回归分析　165
12．3　设计矩阵与虚拟变量　166
12．4　组间的共线性　168
12．5　交互效应　172
12．6　可重复的双因素方差分析　172
12．7　协方差分析　173
12．7．1　图形描述　174
12．7．2　比较回归线　177
12．8　模型诊断　183
12．9　练习题　187

第13章　逻辑回归　189
13．1　广义线性模型　190
13．2　表格化数据的逻辑回归　190
13．2．1　偏差表分析　195
13．2．2　与趋势检验之间的关联　196
13．3　似然剖面分析　197
13．4　让步比估计的表达　199
13．5　原始数据的逻辑回归　199
13．6　预测　201
13．7　模型检查　202
13．8　练习题　206

第14章　生存分析　208
14．1　重要概念　208
14．2　生存对象　209
14．3　Kaplan-Meier估计　210
14．4　对数秩检验　213
14．5　Cox比例风险模型　214
14．6　练习题　216

第15章　比率和泊松回归　217
15．1　基本思想　217
15．1．1　泊松分布　217
15．1．2　带有常数风险的生存分析　218
15．2　泊松模型的拟合　219
15．3　计算比率　223
15．4　带有常数强度的模型　226
15．5　练习题　230

第16章　非线性曲线拟合　231
16．1　基本用法　232
16．2　寻找初值　233
16．3　自启动模型　238
16．4　剖面分析　240
16．5　更好地控制拟合算法　241
16．6　练习题　242

附录A　获取并安装R以及ISwR包　243
附录B　ISwR中的数据集　246
附录C　摘要　272
附录D　练习题答案　283

前言/序言

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评分☆☆☆☆☆

第二版的，还没用看

评分☆☆☆☆☆

好好学习R语言，入门级教材，从下软件教起，只是现在R已经更新到3.3.3，还有中文了（●─●）

评分☆☆☆☆☆

京豆还是挺好拿的，像这样每次都认认真真的写上这么多字就比较好了，不够就再来点，书当然挺好的，有经费支持那就支持正版咯

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按照《农业部关于开展国家农产品质量安全追溯管理信息平台试运行工作的通知》（农质发﹝2017﹞9号）要求，我厅制定了《四川省国家农产品质量安全追溯管理信息平台试运行实施方案》，现印发你单位。请结合本地实际，研究制定试运行具体实施方案。

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很好很好，通俗易懂，讲的很棒

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R语言真的很厉害，学会了就业技能提升一大截子

评分☆☆☆☆☆

老师推荐用的书厚厚一本，内容也比较丰富，希望自己能有所收获～

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给出了非常详细的编程语言

评分☆☆☆☆☆

正在学习中，书不厚，知识体系比较完整，对于想要初步学习R语言的人来说是个不错的选择，代码好学，且解析易懂，可以自己自学

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