基于R应用的统计学丛书 数据可视化分析 基于R语言pdf电子书版本下载

点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
种子下载[BT下载速度快] 温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页 直链下载[便捷但速度慢]   [在线试读本书]   [在线获取解压码]

基于R应用的统计学丛书 数据可视化分析 基于R语言PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 R语言入门 1

1.1 R的初步使用 1

1.1.1 R的下载与安装 1

1.1.2 对象赋值与运行 2

1.1.3 编写代码脚本 3

1.1.4 查看帮助文件 4

1.1.5 包的安装与加载 5

1.2 创建R数据 6

1.2.1 向量、矩阵和数组 6

1.2.2 数据框 8

1.2.3 因子和列表 12

1.3 数据的其他操作 14

1.3.1 数据读取和保存 14

1.3.2 数据类型的转换 15

1.3.3 生成随机数 18

1.3.4 数据抽样 19

1.4 生成频数分布表 20

1.4.1 类别数据频数分布表 20

1.4.2 数值数据类别化 25

1.5 编写R函数 28

第2章 R绘图基础 31

2.1 R的基本绘图函数 31

2.1.1 高级绘图函数 31

2.1.2 低级绘图函数 36

2.2 图形参数与图形控制 40

2.2.1 绘图参数 40

2.2.2 图形控制 42

2.2.3 图形颜色 46

2.3 页面布局与图形组合 48

2.3.1 用par函数布局页面 49

2.3.2 用layout函数布局页面 50

2.3.3 同时打开多个绘图窗口 53

第3章 类别数据可视化 55

3.1 一维表的可视化 55

3.1.1 简单条形图 55

3.1.2 Pareto图 60

3.2 二维表的可视化 61

3.2.1 并列条形图与堆叠条形图 61

3.2.2 脊形图与百分比条形图 68

3.2.3 二维关联图 71

3.2.4 独立性检验的P值图 74

3.3 高维表的可视化 75

3.3.1 马赛克图 75

3.3.2 马赛克图的变种 78

3.3.3 高维关联图 83

3.4 其他可视化图形 84

3.4.1 饼图 85

3.4.2 环形图 87

3.4.3 扇形图 89

第4章 分布特征可视化 93

4.1 直方图与核密度图 93

4.1.1 直方图 93

4.1.2 核密度图 104

4.1.3 条件密度图 109

4.2 茎叶图 112

4.2.1 简单茎叶图 112

4.2.2 复杂茎叶图 113

4.3 箱线图和小提琴图 118

4.3.1 箱线图 118

4.3.2 小提琴图 126

4.4 点图、太阳花图和带状图 130

4.4.1 点图 130

4.4.2 太阳花图 134

4.4.3 带状图 135

4.5 分布概要图 137

4.6 日历图 139

第5章 变量间关系可视化 143

5.1 散点图与散点图矩阵 143

5.1.1 散点图 143

5.1.2 散点图矩阵 149

5.1.3 相关系数矩阵 154

5.2 条件散点图 160

5.3 大数据集的散点图 166

5.4 3D散点图和气泡图 168

5.4.1 3D散点图 168

5.4.2 气泡图 170

5.5 广义配对图阵 173

第6章 样本相似性可视化 177

6.1 轮廓图和雷达图 177

6.1.1 轮廓图 177

6.1.2 雷达图 181

6.2 星图和脸谱图 184

6.2.1 星图 184

6.2.2 脸谱图 189

6.3 树状图 193

6.4 聚类图和热图 197

6.4.1 聚类图 197

6.4.2 热图 200

第7章 时间序列可视化 207

7.1 探索时间序列模式 207

7.1.1 用图形解读时间序列 207

7.1.2 分解序列成分 212

7.1.3 平滑随机波动成分 215

7.1.4 画出序列的改变点 217

7.2 预测结果可视化 219

7.2.1 指数平滑预测 219

7.2.2 ARIMA模型预测 225

7.3 用ggfortify包可视化时间序列 230

第8章 线性模型可视化 235

8.1 线性回归模型可视化 235

8.1.1 回归模型的拟合图 235

8.1.2 回归系数的森林图 238

8.1.3 残差分析与模型诊断图 241

8.2 方差分析模型可视化 245

8.2.1 绘制方差分析表 246

8.2.2 绘制各组均值和多重比较图 248

8.2.3 绘制模型诊断图 249

第9章 概率分布可视化 251

9.1 离散型概率分布的可视化 251

9.1.1 二项分布 251

9.1.2 Poisson分布 255

9.2 连续型概率分布的可视化 258

9.2.1 正态分布 258

9.2.2 x2分布 267

9.2.3 t分布 270

9.2.4 F分布 273

9.2.5 均匀分布 275

第10章 R中的其他可视化包 279

10.1 lattice包简介 279

10.1.1 lattice包绘图的一个例子 279

10.1.2 lattice包的绘图函数及主要参数 282

10.1.3 lattice包的常见图形 285

10.1.4 lattice包图形的组合 294

10.2 ggplot2包简介 297

10.2.1 ggplot2包绘图的一个例子 297

10.2.2 ggplot2包的绘图函数及主要参数 298

10.2.3 ggplot2包的常见图形 301

10.2.4 ggplot2包图形的组合 311

附录 本书使用的R函数 315

参考文献 321