R語言實用教程

第1章R語言入門1.1R語言簡介1.1.1R軟件的下載與安裝1.1.2初識R1.1.3下拉式菜單與快捷方式1.2向量1.2.1基本運算1.2.2數(shù)據(jù)對象1.2.3向量賦值1.2.4產(chǎn)生有規(guī)律的向量1.2.5邏輯向量1.2.6向量中的缺失數(shù)據(jù)1.2.7字符型向量1.2.8用vector函數(shù)生成向量1.2.9復(fù)數(shù)向量1.2.10向量的下標(biāo)運算1.2.11與數(shù)值向量有關(guān)的函數(shù)1.3因子1.3.1factor函數(shù)1.3.2gl函數(shù)1.3.3與因子有關(guān)的函數(shù)1.4矩陣..1.4.1矩陣的生成1.4.2與矩陣運算有關(guān)的函數(shù)1.4.3矩陣下標(biāo)1.5數(shù)組..1.5.1數(shù)組的生成1.5.2數(shù)組下標(biāo)1.5.3apply函數(shù)1.6對象和它的模式與屬性1.6.1固有屬性：mode和length1.6.2修改對象的長度1.6.3attributes和attr函數(shù)1.6.4對象的class屬性1.7列表1.7.1列表的構(gòu)造1.7.2列表的修改1.7.3返回值為列表的函數(shù)1.8數(shù)據(jù)框1.8.1數(shù)據(jù)框的生成1.8.2數(shù)據(jù)框的引用1.8.3attach函數(shù)1.8.4with函數(shù)1.8.5列表與數(shù)據(jù)框的編輯1.8.6lapply函數(shù)和sapply函數(shù)1.9讀、寫數(shù)據(jù)文件1.9.1讀純文本文件1.9.2讀取其他軟件格式的數(shù)據(jù)文件1.9.3讀取Excel表格數(shù)據(jù)1.9.4數(shù)據(jù)集的讀取1.9.5寫數(shù)據(jù)文件1.10控制流1.10.1分支函數(shù)1.10.2中止語句與空語句1.10.3循環(huán)函數(shù)1.11R程序設(shè)計1.11.1函數(shù)定義1.11.2定義新的二元運算1.11.3有名參數(shù)與默認(rèn)參數(shù)1.11.4遞歸函數(shù)1.11.5程序運行1.11.6程序調(diào)試第2章數(shù)值計算2.1向量與矩陣的運算2.1.1向量的四則運算2.1.2向量的內(nèi)積與外積2.1.3矩陣的四則運算2.1.4矩陣的函數(shù)運算2.1.5求解線性方程組2.1.6矩陣分解2.2非線性方程(組)求根2.2.1非線性方程求根2.2.2求解非線性方程組2.3求函數(shù)極值2.3.1一元函數(shù)極值2.3.2多元函數(shù)極值2.4插值2.4.1多項式插值2.4.2分段線性插值2.4.3分段Hermite插值2.4.4三次樣條函數(shù)2.5數(shù)據(jù)擬合2.5.1最小二乘原理2.5.2求解超定線性方程組的QR分解方法2.5.3多項式擬合2.6數(shù)值積分2.6.1梯形求積公式2.6.2Simpson求積公式2.6.3integrate函數(shù)第3章R語言繪圖3.1高水平繪圖函數(shù).3.1.1基本繪圖函數(shù)--plot函數(shù)3.1.2多組圖--pairs函數(shù)3.1.3協(xié)同圖--coplot函數(shù)3.1.4點圖--dotchart函數(shù)3.1.5餅圖--pie函數(shù)3.1.6條形圖--parplot函數(shù)3.1.7直方圖--hist函數(shù)3.1.8箱線圖--boxplot函數(shù)3.1.9Q-Q圖--qqnorm函數(shù)3.1.10三維透視圖--persp函數(shù)3.1.11等值線--contour函數(shù)3.2圖形參數(shù)3.2.1高水平繪圖函數(shù)中的參數(shù)3.2.2圖形參數(shù)的永久設(shè)置3.2.3圖形參數(shù)的臨時設(shè)置3.2.4圖形元素控制3.3低水平圖形函數(shù)3.3.1添加點、線、文字、符號或數(shù)學(xué)表達(dá)式3.3.2添加直線、線段和圖例3.3.3添加圖題、邊與盒子3.3.4添加多邊形或圖形陰影3.3.5交互圖形函數(shù)3.4圖形參數(shù)(續(xù))3.4.1坐標(biāo)軸與坐標(biāo)刻度3.4.2圖形邊空3.4.3多圖環(huán)境3.5圖形設(shè)備第4章概率、分布與隨機(jī)模擬4.1組合數(shù)與概率計算4.1.1生成組合方案4.1.2生成組合數(shù)4.1.3概率計算4.2分布函數(shù)4.2.1分布函數(shù)4.2.2分位數(shù)4.3常用的分布函數(shù)4.3.1正態(tài)分布4.3.2均勻分布4.3.3指數(shù)分布4.3.4二項分布4.3.5Poisson分布4.3.6χ2分布4.3.7t分布4.3.8F分布4.3.9R的內(nèi)置函數(shù)4.4樣本統(tǒng)計量4.4.1樣本均值4.4.2樣本方差4.4.3順序統(tǒng)計量4.4.4中位數(shù)4.4.5分位數(shù)4.4.6樣本的k階矩4.4.7偏度系數(shù)與峰度系數(shù)4.4.8經(jīng)驗分布函數(shù)4.5隨機(jī)抽樣與隨機(jī)模擬4.5.1隨機(jī)數(shù)的生成4.5.2隨機(jī)抽樣4.5.3隨機(jī)模擬第5章假設(shè)檢驗5.1假設(shè)檢驗的基本思想5.1.1基本概念5.1.2基本思想5.1.3兩類錯誤5.1.4P值5.2重要的參數(shù)檢驗5.2.1t檢驗5.2.2F檢驗5.2.3二項分布的近似檢驗5.2.4二項分布的精確檢驗5.2.5Poisson檢驗5.2.6功效檢驗5.3符號檢驗與秩檢驗5.3.1符號檢驗5.3.2秩檢驗與秩檢驗5.3.3尺度參數(shù)檢驗5.4分布檢驗5.4.1Pearson擬合優(yōu)度χ2檢驗5.4.2Kolmogorov-Smirnov檢驗5.4.3正態(tài)性檢驗5.5列聯(lián)表檢驗5.5.1Pearsonχ2獨立性檢驗5.5.2Fisher精確獨立性檢驗5.5.3McNemar檢驗5.5.4三維列聯(lián)表的條件獨立性檢驗5.6相關(guān)性檢驗5.6.1Pearson相關(guān)檢驗5.6.2Spearman相關(guān)檢驗5.6.3Kendall相關(guān)檢驗5.6.4cor.test函數(shù)5.7游程檢驗第6章回歸分析6.1線性回歸6.1.1線性回歸模型6.1.2線性回歸模型的計算6.1.3預(yù)測區(qū)間與置信區(qū)間6.1.4其他函數(shù)6.2回歸診斷6.2.1為什么要作回歸診斷6.2.2殘差檢驗6.2.3影響分析6.3Box-Cox變換6.4多重共線性6.4.1多重共線性現(xiàn)象6.4.2嶺估計6.5逐步回歸6.5.1“最優(yōu)”回歸方程的選擇6.5.2逐步回歸的計算6.6穩(wěn)健回歸6.6.1穩(wěn)健回歸的基本概念6.6.2穩(wěn)健回歸6.6.3抗干擾回歸6.7非線性回歸6.7.1多項式回歸6.7.2局部多項式回歸6.7.3非線性回歸6.8廣義線性回歸模型6.8.1glm函數(shù)6.8.2Logistic回歸模型6.8.3Poisson分布族6.8.4正態(tài)分布族第7章多元統(tǒng)計分析7.1方差分析7.1.1方差分析的數(shù)學(xué)模型7.1.2方差分析的計算7.1.3多重均值檢驗7.1.4與方差分析有關(guān)的函數(shù)7.1.5方差分析的進(jìn)一步討論7.1.6秩檢驗7.1.7協(xié)方差分析7.2判別分析7.2.1判別分析的數(shù)學(xué)模型7.2.2判別分析的計算7.3聚類分析7.3.1距離和相似系數(shù)7.3.2系統(tǒng)聚類法7.3.3類個數(shù)的確定7.3.4實例7.3.5K均值聚類7.4主成分分析7.4.1主成分分析的數(shù)學(xué)模型7.4.2主成分分析的計算7.4.3主成分分析的應(yīng)用7.5因子分析7.5.1因子分析的數(shù)學(xué)模型7.5.2因子分析函數(shù)7.5.3因子分析的計算7.6典型相關(guān)分析7.6.1典型相關(guān)分析的數(shù)學(xué)模型7.6.2典型相關(guān)分析的計算第8章多元分布8.1基本概念8.1.1多元分布函數(shù)與概率密度函數(shù)8.1.2多元正態(tài)分布8.1.3與多元正態(tài)分布有關(guān)的R函數(shù)8.2樣本統(tǒng)計量及抽樣分布8.2.1樣本統(tǒng)計量8.2.2抽樣分布8.3多元正態(tài)總體均值向量的檢驗8.3.1單個總體均值向量的檢驗8.3.2兩個總體均值向量的檢驗8.3.3R中的均值檢驗函數(shù)8.4擴(kuò)展包中的其他函數(shù)8.4.1多元t分布8.4.2多元非參數(shù)檢驗8.4.3多元正態(tài)性檢驗索引參考文獻(xiàn)