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內容簡介

　　本書主要基於統計學、經濟金融、生物醫學等專業人纔培養的基本要求，結閤作者多年的教學、科研經驗和研究案例，對R語言的浩瀚內容進行瞭有針對性的係統整理，較為全麵地介紹瞭R軟件的使用．在此基礎上，對一些現代統計分析方法的理論及R軟件的實現進行瞭係統闡述，力圖反映R語言新發展成果．內容涵蓋瞭R基礎內容、R數據結構、數據的輸入與輸齣、數據管理與R編程、圖形管理、概率與抽樣分布、探索性數據分析、參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、生存分析、貝葉斯計算、時間序列分析，變量選擇、非參數迴歸、缺失數據分析等．本書的主要特點是內容係統全麵、深入淺齣、詳略得當，讀者可以根據自己的需求學習相關的章節．
　　本書既可以作為數理統計、經濟統計、經濟金融、生物醫學等專業本科生、研究生的數據分析教材，也可以作為從事高級統計分析的研究人員和工程技術人員的參考用書．

內頁插圖

目錄

第 1 章R 語言簡介1
11 R 語言的特點1
12 R 語言運行平颱1
121 工作目錄2
122 工作空間3
123 曆史命令4
124 幫助係統4
13 R 程序包的安裝使用7
131 R 軟件的下載與安裝7
132 程序包的安裝與加載7
133 與程序包有關的一些函數8
14 初識R 語言9
141 對象的命名9
142 對象的賦值9
143 一個實例10
第2 章R 數據結構12
21 嚮量12
211 嚮量的建立與賦值12
212 嚮量的運算13
213 嚮量的下標運算14
214 與嚮量有關的一些函數15
22 R 的數據結構16
221 對象及屬性16
222 數據對象的類彆17
223 與對象有關的一些函數17
23 嚮量問題的擴展18
231 字符型嚮量18
232 邏輯型嚮量20
IV R 語言與現代統計方法
233 復數型嚮量20
24 因子及其運算21
241 因子的建立與賦值21
242 與因子運算有關的一些函數23
25 數組與矩陣23
251 數組的建立23
252 矩陣的建立24
253 數組（矩陣）的下標運算25
254 數組（矩陣）的運算25
255 矩陣的代數運算26
256 與矩陣運算有關的一些函數30
26 數據框31
261 數據框的建立31
262 數據框元素的引用32
263 數據框的編輯33
264 與數據框有關的一些函數35
27 列錶35
271 列錶的建立36
272 列錶元素的引用36
273 列錶元素的相關運算37
274 不同數據結構間的轉換38
第3 章數據的輸入與輸齣40
31 數據的輸入40
311 利用鍵盤錄入數據40
312 讀取固定格式的文本文件40
313 讀取復雜格式的文本文件43
314 讀取其他格式的數據文件44
315 R 中數據集的讀取47
32 數據的輸齣48
321 運行結果的定嚮輸齣48
322 數據的定嚮輸齣50
323 圖形的定嚮輸齣52
第4 章數據管理與R 編程53
41 缺失值問題53
目錄V
411 缺失值的識彆53
412 缺失值的處理54
42 日期值問題55
43 變量的整理56
431 變量的重新編碼56
432 變量的重新命名59
44 數據的整理59
441 數據的閤並59
442 數據的排序60
443 數據的匯總與重構61
45 控製結構63
451 循環結構63
452 條件結構65
46 定義自己的函數66
47 R 編程基礎68
第5 章R 圖形管理69
51 一個引例69
52 graphics 圖形係統簡介70
521 繪圖函數概述71
522 圖形參數72
523 圖形設備74
53 基本圖形的繪製76
531 散點圖76
532 摺綫圖77
533 直方圖80
534 箱綫圖84
535 條形圖88
536 餅形圖89
537 透視圖91
54 自定義圖形92
541 添加擬閤麯綫92
542 繪製多圖93
543 添加圖例和標注94
544 添加多邊形及填充顔色95
VI R 語言與現代統計方法
55 lattice 繪圖係統96
551 lattice 包簡介97
552 lattice 繪圖函數98
553 lattice 圖形的定製99
第6 章概率與抽樣分布 104
61 常用的概率分布104
611 離散分布的分布律104
612 連續分布的密度函數105
62 與分布相關函數的R 實現109
621 概率密度函數109
622 分布函數110
623 分位數函數 111
624 隨機數産生函數 111
63 隨機抽樣112
第7 章探索性數據分析114
71 常用描述統計量114
711 數據集中程度的描述114
712 數據離散程度的描述117
713 數據分布形狀的描述119
714 兩組樣本相關性分析120
72 圖形描述122
721 莖葉圖123
722 Q?Q 圖124
723 經驗分布函數圖124
第8 章參數估計 126
81 點估計126
811 矩估計126
812 極大似然估計129
82 區間估計133
821 區間估計的定義134
822 正態總體參數的區間估計134
823 比率p 的區間估計143
目錄VII
第9 章假設檢驗 147
91 參數假設檢驗147
911 單個正態總體的參數檢驗148
912 兩個正態總體參數的檢驗151
913 單總體比率的檢驗156
914 兩個總體比率的檢驗159
92 非參數假設檢驗160
921 單個樣本的非參數檢驗160
922 兩樣本的獨立性檢驗165
923 兩樣本的非參數檢驗168
924 多樣本的非參數檢驗174
第10 章迴歸分析 177
101 一元綫性迴歸177
1011 一元綫性迴歸模型177
1012 參數估計178
1013 迴歸方程的顯著性檢驗180
1014 預測182
102 多元綫性迴歸183
1021 迴歸模型183
1022 估計184
1023 迴歸模型的顯著性檢驗184
1024 預測185
1025 自變量的選擇185
103 迴歸診斷191
1031 高斯?馬爾科夫假定的診斷191
1032 多重共綫性的診斷195
1033 異常值和影響點的診斷198
104 二分類Logistic 迴歸204
1041 迴歸模型204
1042 參數的估計205
1043 模型的預測206
1044 擬閤優度的測度206
第11 章方差分析 208
111 單因素方差分析209
VIII R 語言與現代統計方法
1111 單因素方差分析模型209
1112 單因素方差分析的R 實現211
1113 方差齊性檢驗213
1114 多重比較213
112 雙因素方差分析214
1121 不考慮交互作用214
1122 考慮交互作用216
1123 雙因素方差分析的R 函數和實例分析218
113 方差分析在模型選擇中的應用219
第12 章生存分析 221
121 R 程序包的載入及生存對象的建立222
122 非參數建模方法223
1221 KM 估計223
1222 生存麯綫的比較226
123 參數建模方法227
124 半參數模型方法229
第13 章貝葉斯計算 233
131 貝葉斯統計推斷的基本概念233
1311 貝葉斯公式233
1312 參數估計234
1313 假設檢驗234
1314 預測235
132 單參數模型235
1321 離散先驗分布236
1322 貝塔先驗分布237
1323 直方圖先驗239
133 多參數模型241
1331 均值和方差均未知的正態模型241
1332 多項模型242
134 濛特卡洛抽樣方法244
1341 拒絕抽樣245
1342 重要性抽樣248
135 馬爾可夫鏈?濛特卡洛抽樣方法252
1351 馬爾可夫鏈252
目錄IX
1352 Metropolis-Hastings 算法255
1353 Gibbs 抽樣方法260
第14 章時間序列分析 266
141 時間序列的探索性分析266
1411 時間序列實例266
1412 傳統的分解方法272
142 時間序列的相關概念與簡單時序模型274
1421 平穩性274
1422 可逆性275
1423 自協方差函數和自相關函數275
1424 白噪聲模型276
1425 隨機遊走277
143 自迴歸移動平均模型279
1431 AR 模型279
1432 MA 模型283
1433 ARMA 模型285
144 非平穩時間序列模型295
1441 帶漂移的隨機遊走過程295
1442 ARIMA 模型296
1443 單位根檢驗296
145 季節模型299
1451 季節ARMA 模型299
1452 航空模型299
1453 乘法季節模型302
146 條件異方差模型307
1461 模型的結構與模型的建立307
1462 ARCH 模型310
1463 GARCH 模型313
第15 章統計方法進階317
151 非參數密度估計317
1511 直方圖法317
1512 核密度估計法320
1513 窗寬的選擇方法323
152 多重藉補方法326
X R 語言與現代統計方法
153 Bootstrap 方法330
154 EM 算法333
155 變量選擇339
1551 嶺迴歸339
1552 Lasso 方法342
1553 自適應Lasso 方法346
1553 SCAD 方法347
附錄A 圖形用戶界麵 349
A1 R Commander 349
A2 RStudio 353
A21 RStudio 的安裝353
A22 RStudio 界麵介紹353
A23 嘗試使用RStudio356
附錄B 數據集 359


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