图书介绍
R语言统计分析与应用pdf电子书版本下载
- 汪海波，罗莉，汪海玲编著 著
- 出版社： 北京：人民邮电出版社
- ISBN：9787115469823
- 出版时间：2018
- 标注页数：448页
- 文件大小：60MB
- 文件页数：454页
- 主题词：统计分析－统计程序
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图书目录
第一篇 R基础与入门篇 2
第1章 R入门 2
1.1 R简介 2
1.1.1 R特点 2
1.1.2 R支持资料 3
1.2 R的获取、安装和启动 4
1.2.1 R的获取 4
1.2.2 R的安装 5
1.2.3 R的启动 7
1.3 R菜单操作 7
1.4工作空间 10
1.5程序包 11
1.5.1什么是程序包 11
1.5.2安装程序包 11
1.6 R使用以及图形界面 12
1.7本章 小结 13
第2章 R编程入门 14
2.1 R语言 14
2.1.1数据集的概念 14
2.1.2 R运算符 21
2.2 R常用函数及其应用 23
2.2.1数学函数 24
2.2.2样本统计函数 26
2.2.3概率函数 27
2.2.4字符处理函数 28
2.2.5其他实用函数 30
2.3数据的输入 31
2.3.1使用键盘输入数据 31
2.3.2数据集的导入 32
2.4本章 小结 34
第3章 基本数据管理 35
3.1创建新变量 36
3.2向量运算 37
3.2.1添加或删除向量元素 37
3.2.2向量运算和逻辑运算 37
3.2.3用：运算符创建向量 37
3.2.4使用seq（）函数创建向量 38
3.3处理数据对象的实用函数 38
3.4变量的重编码 39
3.5变量的重命名 40
3.6缺失值 41
3.7日期值 42
3.8类型转换 44
3.9数据排序 45
3.10数据集的合并 45
3.11数据集取子集 46
3.11.1选入观测 46
3.11.2选入变量 47
3.11.3剔除变量 48
3.11.4 subset（）函数 49
3.12本章 小结 49
第4章 样本量和检验效能估计 50
4.1样本量估算以及R程序包 50
4.1.1样本量影响因素 50
4.1.2检验效能分析pwr包 52
4.2 t检验 53
4.2.1单样本与已知总体检验时样本量的估计及R程序 53
4.2.2两总体均数比较样本量的估计及R程序 54
4.2.3配对设计两样本均数比较样本量的估计及R程序 55
4.3方差分析 56
4.4相关分析 57
4.5线性模型 58
4.6分类资料的样本量估计 59
4.6.1单样本与已知总体检验时样本量的估计及R程序 59
4.6.2两样本率比较样本量的估计及R程序 60
4.6.3配对设计总体率比较样本量的估计及R程序 61
4.7本章小结 62
第5章 高级数据管理 63
5.1控制语句 63
5.1.1重复和循环 63
5.1.2条件执行 65
5.2数据处理综合实例 67
5.3转置与整合 70
5.3.1转置 70
5.3.2整合数据 71
5.4本章小结 72
第二篇 统计方法与R分析实例 74
第6章 定量资料的统计描述 74
6.1统计描述基础理论知识 74
6.1.1集中趋势描述 75
6.1.2离散趋势描述 77
6.1.3正态分布 79
6.2统计描述分析实例 81
6.2.1 summary（）函数分析实例 81
6.2.2 sapply（）函数分析实例 83
6.2.3 describe（）函数分析实例 85
6.2.4 stat.desc（）函数分析实例 89
6.2.5分组计算描述性统计量 91
6.2.6对数正态分布资料的统计描述 94
6.3本章小结 95
第7章 t检验 96
7.1单样本t检验 96
7.1.1单样本t检验的基础理论 96
7.1.2单样本t检验分析实例 97
7.1.3无原始数据的单样本t检验R程序 98
7.2配对设计资料的t检验 98
7.2.1配对设计资料t检验的基础理论 98
7.2.2配对t检验实例 100
7.2.3无原始数据的配对设计的t检验分析实例 102
7.3两独立样本的t检验 103
7.3.1两独立样本t检验的基础理论 103
7.3.2独立样本t检验分析实例 105
7.3.3无原始数据的两独立样本t检验分析实例 107
7.4本章小结 107
第8章 方差分析 108
8.1方差分析及ANOVA模型拟合概述 108
8.1.1方差分析的基本思想 108
8.1.2方差分析基本术语 110
8.1.3 ANOVA模型拟合 111
8.2完全随机设计资料的方差分析 112
8.2.1单因子方差分析介绍 113
8.2.2单因子方差分析的R程序实例 113
8.3随机区组设计资料的方差分析 118
8.3.1随机区组方差分析介绍 119
8.3.2随机区组方差分析的R程序实例 121
8.4拉丁方设计资料的方差分析 126
8.4.1拉丁方方法介绍 126
8.4.2拉丁方分析的R程序实例 128
8.5析因设计资料的方差分析 131
8.5.1析因设计方法介绍 131
8.5.2析因方差分析的R程序实例 134
8.6正交试验设计资料的方差分析 136
8.6.1正交试验设计方法介绍 136
8.6.2正交试验设计资料分析的R程序实例 138
8.7重复测量资料的方差分析 139
8.7.1重复测量设计方法介绍 140
8.7.2重复测量资料分析的R程序实例 141
8.8协方差分析 144
8.8.1协方差分析方法介绍 144
8.8.2协方差分析的R程序实例 145
8.9本章小结 148
第9章 直线回归与相关 149
9.1直线相关分析 149
9.1.1直线相关分析介绍 149
9.1.2直线相关分析的R实例 151
9.2直线回归分析 154
9.2.1直线回归分析介绍 155
9.2.2直线回归分析的R程序实例 157
9.3本章小结 162
第10章 多元线性回归与相关 163
10.1多元线性回归与相关的基础理论 163
10.1.1多元线性回归 163
10.1.2复相关系数与偏相关系数 176
10.2分析实例 178
10.2.1多元线性回归方程的建立 178
10.2.2复相关系数与偏相关系数的R程序实例 183
10.3本章小结 185
第11章 Logistic回归分析 186
11.1非条件Logistic回归 186
11.1.1非条件Logistic回归介绍 187
11.1.2非条件Logistic回归模型的建立和检验 188
11.1.3非条件Logistic回归的R程序 190
11.2条件Logistic回归 205
11.2.1条件Logistic回归介绍 205
11.2.2条件Logistic回归的R程序 206
11.3本章小结 207
第12章 相对数 208
12.1相对数简介 208
12.1.1率的标准化 210
12.1.2率的假设检验 212
12.2 R分析实例 214
12.2.1率的标准化R程序 214
12.2.2率的Z （U）检验的R程序 215
12.3本章小结 216
第13章 行×列表分析 217
13.1四格表资料 217
13.1.1四格表卡方检验介绍 218
13.1.2四格表卡方检验的R程序 220
13.2配对计数资料的卡方检验 224
13.2.1四格表配对卡方检验介绍 224
13.2.2四格表配对卡方检验的R程序 225
13.3列变量为顺序变量的行均分检验 226
13.3.1行均分检验介绍 227
13.3.2行均分检验的R程序 227
13.4行列均为顺序变量的相关检验 230
13.4.1行列均为顺序变量的相关检验介绍 230
13.4.2行列均为顺序变量的相关检验的R程序 231
13.5分层行列表的分析 235
13.5.1分层行列表的分析简介 235
13.5.2分层行列表的分析的R程序 236
13.6趋势卡方检验 239
13.6.1趋势卡方检验简介 239
13.6.2趋势卡方检验的R程序 239
13.7卡方分割与卡方合并 241
13.7.1卡方的分割与合并简介 241
13.7.2卡方分割与卡方合并分析实例 241
13.8本章小结 243
第14章 非参数统计 244
14.1单样本资料与己知总体参数的非参数检验 245
14.1.1单组资料的符号及符号秩和检验 245
14.1.2单组资料的非参数检验R程序 247
14.2配对设计资料的非参数检验 248
14.2.1配对设计资料的符号及符号秩和检验 248
14.2.2配对设计资料的非参数检验R程序 249
14.3两组定量资料的非参数检验 250
14.3.1两组定量资料的非参数检验方法概述 251
14.3.2两组定量资料非参数检验的R程序 252
14.4多组定量资料的非参数检验 253
14.4.1多组定量资料的非参数检验方法概述 253
14.4.2多组定量资料非参数检验的R程序 255
14.5等级分组资料的非参数检验 260
14.5.1等级分组资料的非参数检验方法概述 260
14.5.2等级分组资料非参数检验的R程序 261
14.6随机区组资料的非参数检验 264
14.6.1随机区组资料的非参数检验方法概述 264
14.6.2随机区组资料非参数检验的R程序 265
14.7等级相关（秩相关） 266
14.7.1秩相关概述 266
14.7.2 spearman秩相关的R程序 267
14.8本章小结 268
第15章 生存分析 269
15.1生存分析简介 269
15.1.1生存数据 269
15.1.2生存时间函数 270
15.1.3均数、中位数和半数生存期 271
15.1.4生存分析的基本方法 271
15.2生存曲线 272
15.2.1寿命表法及R分析实例 273
15.2.2乘积极限法（Kaplan-Meier）及R分析实例 278
15.2.3 Cox回归及R分析实例 280
15.3本章小结 285
第16章 主成分分析 286
16.1主成分分析简介 287
16.1.1主成分分析的数学模型 287
16.1.2主成分分析的方法步骤 288
16.1.3主成分分析的应用 290
16.2 R中的主成分分析实例 291
16.3本章小结 307
第17章 因子分析 308
17.1因子分析简介 308
17.2主成分分析与因子分析比较 317
17.3因子分析及R实例 318
17.4本章小结 337
第18章 聚类分析 338
18.1聚类分析简介 338
18.2聚类分析及R实例 344
18.2.1 varclus （）函数 344
18.2.2 kmean（）函数 348
18.2.3 hclust（）函数实例 352
18.3本章小结 355
第19章 判别分析 356
19.1判别分析简介 357
19.2判别分析及R实例 362
19.3本章小结 386
第20章 典型相关分析 388
20.1典型相关简介 388
20.1.1典型相关分析的理论架构及基本假设 390
20.1.2 冗余分析 391
20.1.3典型相关系数的假设检验 392
20.2 cancor（）函数实例 392
20.3本章小结 400
第21章 诊断试验的ROC分析 401
21.1诊断试验简介 401
21.1.1诊断试验介绍 401
21.1.2诊断试验评价指标 402
21.1.3 ROC分析资料收集与整理 404
21.1.4 ROC曲线构建 405
21.2 ROC分析及R分析实例 406
21.3本章小结 423
第22章 统计图 425
22.1条形图 425
22.2饼图 429
22.3散点图 431
22.4折线图 433
22.5箱线图 434
22.6直方图 437
22.7核密度图 442
22.8点图 442
22.9本章小结 444
参考文献 445