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R語言經(jīng)典實例（原書第2版）
R語言經(jīng)典實例（原書第2版）
J.D. Long, Paul Teetor 著
李洪成, 潘文捷 譯
出版時間：2020年06月
頁數(shù)：505
“我從本書中學(xué)到的東西比我從任何其他編程書中學(xué)到的都多。”
——David Curran
OpenJaw Technologies的認知工程師

本書的第2版涵蓋了277個R語言實用方法，可以幫助你快速而有效地使用R進行數(shù)據(jù)分析。R語言給我們提供了統(tǒng)計分析的一切工具，但是R本身的結(jié)構(gòu)可能不容易掌握。本書提供的面向任務(wù)的R語言實用方法涉及從基本的分析任務(wù)到輸入和輸出、常用統(tǒng)計分析、繪圖、線性回歸等內(nèi)容，它們可以讓你馬上應(yīng)用R高效地工作。
每一個R語言方法都專注于一個特定的問題，隨后的討論則對問題的解決方案給出解釋，并闡釋該方法的工作機理。對于R的初級用戶，本書將幫助你步入R的殿堂；對于R的中級用戶，本書將加深你對R的理解并拓展你的視野。通過本書，可以使你的分析工作順利完成并學(xué)習(xí)更多R語言知識。
本書主要內(nèi)容:
● 建立向量、處理變量，以及執(zhí)行其他基本函數(shù)。
● 簡化數(shù)據(jù)的輸入和輸出。
● 處理矩陣、列表、因子和數(shù)據(jù)框等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
● 分析概率、概率分布和隨機變量。
● 計算統(tǒng)計量和置信區(qū)間，進行統(tǒng)計檢驗。
● 創(chuàng)建各種圖形。
● 構(gòu)建線性回歸和方差分析（ANOVA）等統(tǒng)計模型。
● 探索高級統(tǒng)計技術(shù)，如聚類分析等。
  1. 前言
  2. 第1章 R入門和獲得幫助
  3. 1.1 下載和安裝R軟件
  4. 1.2 安裝RStudio
  5. 1.3 開始運行RStudio
  6. 1.4 輸入R命令
  7. 1.5 退出RStudio
  8. 1.6 中斷R正在運行的程序
  9. 1.7 查看幫助文檔
  10. 1.8 獲取函數(shù)的幫助文檔
  11. 1.9 搜索幫助文檔
  12. 1.10 查看R添加包幫助信息
  13. 1.11 通過網(wǎng)絡(luò)獲取幫助
  14. 1.12 尋找相關(guān)函數(shù)與添加包
  15. 1.13 搜索郵件列表
  16. 1.14 向Stack Overflow或社區(qū)的其他網(wǎng)站提交問題
  17. 第2章 基礎(chǔ)知識
  18. 2.1 在屏幕上顯示內(nèi)容
  19. 2.2 設(shè)定變量
  20. 2.3 列出所有變量
  21. 2.4 刪除變量
  22. 2.5 生成向量
  23. 2.6 計算基本統(tǒng)計量
  24. 2.7 生成數(shù)列
  25. 2.8 向量比較
  26. 2.9 選取向量中的元素
  27. 2.10 向量的計算
  28. 2.11 運算符優(yōu)先級問題
  29. 2.12 減少輸入，得到更多命令
  30. 2.13 創(chuàng)建函數(shù)調(diào)用的管道
  31. 2.14 避免常見錯誤
  32. 第3章 R軟件導(dǎo)覽
  33. 3.1 獲取和設(shè)定工作目錄
  34. 3.2 創(chuàng)建一個新的RStudio項目
  35. 3.3 保存工作空間
  36. 3.4 查看歷史命令記錄
  37. 3.5 保存先前命令產(chǎn)生的結(jié)果
  38. 3.6 通過搜索路徑顯示已加載的軟件包
  39. 3.7 查看已安裝的R包列表
  40. 3.8 使用R包中的函數(shù)
  41. 3.9 使用R的內(nèi)置數(shù)據(jù)集
  42. 3.10 從CRAN網(wǎng)站安裝R包
  43. 3.11 從GitHub網(wǎng)站安裝R包
  44. 3.12 設(shè)定或改變默認CRAN網(wǎng)站鏡像
  45. 3.13 運行腳本
  46. 3.14 批量運行R代碼
  47. 3.15 找到R的主目錄
  48. 3.16 R的自定義
  49. 3.17 在云端使用R和RStudio
  50. 第4章 輸入與輸出
  51. 4.1 使用鍵盤輸入數(shù)據(jù)
  52. 4.2 顯示 少的位數(shù)（或 多的位數(shù)）
  53. 4.3 將輸出結(jié)果重定向到文件
  54. 4.4 顯示文件列表
  55. 4.5 解決無法在Windows中打開文件的問題
  56. 4.6 讀取固定寬度的數(shù)據(jù)記錄
  57. 4.7 讀取表格數(shù)據(jù)文件
  58. 4.8 讀取CSV文件
  59. 4.9 寫入CSV文件
  60. 4.10 從網(wǎng)絡(luò)中讀取表格或CSV格式數(shù)據(jù)
  61. 4.11 從Excel文件讀取數(shù)據(jù)
  62. 4.12 將數(shù)據(jù)框?qū)懭隕xcel文件
  63. 4.13 從SAS文件讀取數(shù)據(jù)
  64. 4.14 讀取HTML表格數(shù)據(jù)
  65. 4.15 讀取復(fù)雜格式數(shù)據(jù)文件
  66. 4.16 讀取MySQL數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)
  67. 4.17 通過dbplyr訪問數(shù)據(jù)庫
  68. 4.18 保存和傳送對象
  69. 第5章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
  70. 5.1 對向量添加數(shù)據(jù)
  71. 5.2 在向量中插入數(shù)據(jù)
  72. 5.3 理解循環(huán)規(guī)則
  73. 5.4 構(gòu)建因子
  74. 5.5 將多個向量合并成單個向量以及一個平行因子
  75. 5.6 創(chuàng)建列表
  76. 5.7 根據(jù)位置選定列表元素
  77. 5.8 根據(jù)名稱選定列表元素
  78. 5.9 構(gòu)建一個名稱/值關(guān)聯(lián)表
  79. 5.10 從列表中移除元素
  80. 5.11 將列表轉(zhuǎn)換為向量
  81. 5.12 從列表中移除空值元素
  82. 5.13 使用條件來移除列表元素
  83. 5.14 矩陣初始化
  84. 5.15 執(zhí)行矩陣運算
  85. 5.16 將描述性名稱賦給矩陣的行和列
  86. 5.17 從矩陣中選定一行或一列
  87. 5.18 用列數(shù)據(jù)初始化數(shù)據(jù)框
  88. 5.19 用行數(shù)據(jù)初始化數(shù)據(jù)框
  89. 5.20 對數(shù)據(jù)框添加行
  90. 5.21 根據(jù)位置選擇數(shù)據(jù)框的列
  91. 5.22 根據(jù)名稱選擇數(shù)據(jù)框的列
  92. 5.23 修改數(shù)據(jù)框的列名
  93. 5.24 從數(shù)據(jù)框中移除NA值
  94. 5.25 根據(jù)名稱排除列
  95. 5.26 合并兩個數(shù)據(jù)框
  96. 5.27 根據(jù)共有列合并數(shù)據(jù)框
  97. 5.28 基本數(shù)據(jù)類型之間的轉(zhuǎn)換
  98. 5.29 從一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換到另一種數(shù)據(jù)類型
  99. 第6章 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
  100. 6.1 將函數(shù)應(yīng)用于列表的每個元素
  101. 6.2 將函數(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)框的每一行
  102. 6.3 將函數(shù)應(yīng)用于矩陣的每一行
  103. 6.4 將函數(shù)應(yīng)用于每一列
  104. 6.5 將函數(shù)應(yīng)用于平行向量或列表
  105. 6.6 將函數(shù)應(yīng)用于一組數(shù)據(jù)
  106. 6.7 基于條件生成一個新列
  107. 第7章 字符串和日期
  108. 7.1 獲取字符串長度
  109. 7.2 連接字符串
  110. 7.3 提取子串
  111. 7.4 根據(jù)分隔符分割字符串
  112. 7.5 替代子串
  113. 7.6 生成字符串的所有成對組合
  114. 7.7 得到當(dāng)前日期
  115. 7.8 轉(zhuǎn)換字符串為日期
  116. 7.9 轉(zhuǎn)換日期為字符串
  117. 7.10 轉(zhuǎn)換年、月、日為日期
  118. 7.11 得到儒略日期
  119. 7.12 提取日期的一部分
  120. 7.13 創(chuàng)建日期序列
  121. 第8章 概率
  122. 8.1 計算組合數(shù)
  123. 8.2 生成組合
  124. 8.3 生成隨機數(shù)
  125. 8.4 生成可再生的隨機數(shù)
  126. 8.5 生成隨機樣本
  127. 8.6 生成隨機序列
  128. 8.7 隨機排列向量
  129. 8.8 計算離散分布的概率
  130. 8.9 計算連續(xù)分布的概率
  131. 8.10 轉(zhuǎn)換概率為分位數(shù)
  132. 8.11 繪制密度函數(shù)
  133. 第9章 統(tǒng)計概論
  134. 9.1 數(shù)據(jù)的匯總
  135. 9.2 計算相對頻數(shù)
  136. 9.3 因子數(shù)據(jù)的表格和列聯(lián)表創(chuàng)建
  137. 9.4 檢驗分類變量獨立性
  138. 9.5 計算數(shù)據(jù)集的百分位數(shù)（和四分位數(shù)）
  139. 9.6 求分位數(shù)的逆
  140. 9.7 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為z分數(shù)
  141. 9.8 檢驗樣本均值（t檢驗）
  142. 9.9 均值的置信區(qū)間
  143. 9.10 中位數(shù)的置信區(qū)間
  144. 9.11 檢驗樣本比例
  145. 9.12 比例的置信區(qū)間
  146. 9.13 檢驗正態(tài)性
  147. 9.14 游程檢驗
  148. 9.15 比較兩個樣本的均值
  149. 9.16 比較兩個非參數(shù)樣本的位置
  150. 9.17 檢驗相關(guān)系數(shù)的顯著性
  151. 9.18 檢驗組的等比例
  152. 9.19 組均值間成對比較
  153. 9.20 檢驗兩樣本的相同分布
  154. 第10章 圖形
  155. 10.1 創(chuàng)建散點圖
  156. 10.2 添加標(biāo)題和標(biāo)簽
  157. 10.3 添加（或去除）網(wǎng)格
  158. 10.4 給ggplot圖形添加主題
  159. 10.5 創(chuàng)建多組散點圖
  160. 10.6 添加（或去除）圖例
  161. 10.7 繪制散點圖的回歸線
  162. 10.8 多變量散點圖的繪制
  163. 10.9 創(chuàng)建多個分組的散點圖
  164. 10.10 創(chuàng)建條形圖
  165. 10.11 對條形圖添加置信區(qū)間
  166. 10.12 給條形圖上色
  167. 10.13 繪制從點x到點y的線
  168. 10.14 改變線的類型、寬度或者顏色
  169. 10.15 繪制多個數(shù)據(jù)集
  170. 10.16 添加垂直線和水平線
  171. 10.17 創(chuàng)建箱線圖
  172. 10.18 對每個因子水平創(chuàng)建箱線圖
  173. 10.19 創(chuàng)建直方圖
  174. 10.20 對直方圖添加密度估計
  175. 10.21 創(chuàng)建正態(tài)Q-Q圖
  176. 10.22 創(chuàng)建其他Q-Q圖
  177. 10.23 用多種顏色繪制變量
  178. 10.24 繪制函數(shù)
  179. 10.25 在一頁中顯示多個圖形
  180. 10.26 在文檔中繪制圖形
  181. 第11章 線性回歸和方差分析
  182. 11.1 簡單線性回歸
  183. 11.2 多元線性回歸
  184. 11.3 得到回歸統(tǒng)計量
  185. 11.4 理解回歸的匯總結(jié)果
  186. 11.5 運行無截距項的線性回歸
  187. 11.6 只應(yīng)用與因變量高度相關(guān)的變量進行回歸
  188. 11.7 運行有交互項的線性回歸
  189. 11.8 選擇 合適的回歸變量
  190. 11.9 對數(shù)據(jù)子集進行回歸
  191. 11.10 在回歸公式中使用表達式
  192. 11.11 多項式回歸
  193. 11.12 對變換后的數(shù)據(jù)進行回歸
  194. 11.13 尋找 佳冪變換（Box-Cox過程）
  195. 11.14 回歸系數(shù)的置信區(qū)間
  196. 11.15 繪制回歸殘差
  197. 11.16 線性回歸的診斷
  198. 11.17 識別有影響的觀察值
  199. 11.18 殘差自相關(guān)檢驗（Durbin-Watson檢驗）
  200. 11.19 預(yù)測新值
  201. 11.20 建立預(yù)測區(qū)間
  202. 11.21 執(zhí)行單因素方差分析
  203. 11.22 創(chuàng)建交互關(guān)系圖
  204. 11.23 找到組間均值的差異
  205. 11.24 執(zhí)行穩(wěn)健方差分析（Kruskal-Wallis檢驗）
  206. 11.25 運用方差分析比較模型
  207. 第12章 有用的方法
  208. 12.1 查看你的數(shù)據(jù)
  209. 12.2 輸出賦值結(jié)果
  210. 12.3 對行和列求和
  211. 12.4 按列輸出數(shù)據(jù)
  212. 12.5 對數(shù)據(jù)分組
  213. 12.6 找到特定值的位置
  214. 12.7 每隔n個選定一個向量元素
  215. 12.8 找到最小值或最大值
  216. 12.9 生成多個變量的組合
  217. 12.10 轉(zhuǎn)換一個數(shù)據(jù)框
  218. 12.11 對數(shù)據(jù)框排序
  219. 12.12 移除變量屬性
  220. 12.13 顯示對象的結(jié)構(gòu)
  221. 12.14 代碼運行時間
  222. 12.15 避免顯示警告和錯誤消息
  223. 12.16 從列表中提取函數(shù)參數(shù)
  224. 12.17 定義你自己的二元運算符
  225. 12.18 不顯示R啟動消息
  226. 12.19 獲取和設(shè)置環(huán)境變量
  227. 12.20 使用代碼段
  228. 12.21 本地并行運行R代碼
  229. 12.22 遠程并行運行R代碼
  230. 第13章 數(shù)值分析和統(tǒng)計方法
  231. 13.1 小化或者 大化單參數(shù)函數(shù)
  232. 13.2 小化或者 大化多參數(shù)函數(shù)
  233. 13.3 計算特征值和特征向量
  234. 13.4 執(zhí)行主成分分析
  235. 13.5 執(zhí)行簡單正交回歸
  236. 13.6 識別數(shù)據(jù)的聚類
  237. 13.7 預(yù)測二元變量（邏輯回歸）
  238. 13.8 統(tǒng)計量的Bootstrap法
  239. 13.9 因子分析
  240. 第14章 時間序列分析
  241. 14.1 表示時間序列
  242. 14.2 繪制時序圖
  243. 14.3 提取 早或者 新的觀測值
  244. 14.4 選取時間序列的子集
  245. 14.5 合并多個時間序列
  246. 14.6 缺失時間序列的填充
  247. 14.7 時間序列的滯后
  248. 14.8 計算逐次差分
  249. 14.9 時間序列的相關(guān)計算
  250. 14.10 計算移動平均
  251. 14.11 在日歷時間范圍內(nèi)應(yīng)用函數(shù)
  252. 14.12 應(yīng)用滾動函數(shù)
  253. 14.13 繪制自相關(guān)函數(shù)圖
  254. 14.14 檢驗時間序列的自相關(guān)
  255. 14.15 繪制偏自相關(guān)函數(shù)
  256. 14.16 兩個時間序列間的滯后相關(guān)性
  257. 14.17 剔除時間序列的趨勢
  258. 14.18 擬合ARIMA模型
  259. 14.19 剔除ARIMA模型中不顯著的系數(shù)
  260. 14.20 對ARIMA模型進行診斷
  261. 14.21 用ARIMA模型進行預(yù)測
  262. 14.22 繪制預(yù)測結(jié)果
  263. 14.23 均值回歸的檢驗
  264. 14.24 時間序列的平滑
  265. 第15章 簡單編程
  266. 15.1 在兩種可能情況中進行選擇：if/else
  267. 15.2 用循環(huán)進行迭代
  268. 15.3 定義一個函數(shù)
  269. 15.4 創(chuàng)建局部變量
  270. 15.5 在多種替代方案之間進行選擇：switch
  271. 15.6 定義函數(shù)參數(shù)的默認值
  272. 15.7 給出警示錯誤的信號
  273. 15.8 防止錯誤
  274. 15.9 創(chuàng)建匿名函數(shù)
  275. 15.10 創(chuàng)建可重復(fù)使用函數(shù)的集合
  276. 15.11 自動重新生成代碼
  277. 第16章 R Markdown和發(fā)表
  278. 16.1 創(chuàng)建新文檔
  279. 16.2 添加標(biāo)題、作者或日期
  280. 16.3 格式化文檔文本
  281. 16.4 插入文檔標(biāo)題
  282. 16.5 插入列表
  283. 16.6 顯示R代碼的輸出
  284. 16.7 控制顯示的代碼和結(jié)果
  285. 16.8 插入圖
  286. 16.9 插入表格
  287. 16.10 插入數(shù)據(jù)表
  288. 16.11 插入數(shù)學(xué)公式
  289. 16.12 生成HTML輸出
  290. 16.13 生成PDF輸出
  291. 16.14 生成Microsoft Word輸出
  292. 16.15 生成演示輸出
  293. 16.16 創(chuàng)建參數(shù)化報告
  294. 16.17 組織自定義R Markdown工作流程
書名：R語言經(jīng)典實例（原書第2版）
作者：J.D. Long, Paul Teetor 著
譯者：李洪成, 潘文捷 譯
國內(nèi)出版社：機械工業(yè)出版社
出版時間：2020年06月
頁數(shù)：505
書號：978-7-111-65681-4
原版書書名：R Cookbook，2nd Edition
原版書出版商：O'Reilly Media
J.D. Long
 
J.D. Long在紐約市的Renaissance Re公司工作。他是Python、R和AWS的狂熱用戶，喜歡使用各種專業(yè)術(shù)語，并且經(jīng)常在R會議上發(fā)表演講。他是芝加哥R User Group的創(chuàng)始人。
 
 
Paul Teetor
 
Paul Teetor是一位定量分析專家，他曾獲統(tǒng)計學(xué)和計算機雙碩士。他專長于投資管理、證券交易和風(fēng)險管理等領(lǐng)域的分析與軟件工程。他為大芝加哥地區(qū)的對沖基金、做市商和組合管理人工作。
 
 
購買選項
定價：139.00元
書號：978-7-111-65681-4
出版社：機械工業(yè)出版社