R语言核心技术手册(第2版)

R语言核心技术手册(第2版)
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作者: [美] (约瑟夫·阿德勒) , , , ,
2014-07
版次: 2
ISBN: 9787121237867
定价: 99.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 656页
字数: 666千字
正文语种: 简体中文
原版书名: R in a Nutshell
260人买过
  •   R是一款优秀的开源统计应用语言,它直观、易用、低成本,而且还有庞大的社区支持,随着数据挖掘技术的兴起,R语言得到了广泛的应用。本书介绍从安装R软件到基本语法以及应用的全过程,可以帮助你全面地学习和使用R。《R语言核心技术手册(第2版)》共6部分,26章,基本涵盖了R语言的所有功能,而且提供了大量的实例说明运用R语言绘图、分析数据以及拟合统计模型的过程。书中虽然涉及很多统计学理论和知识,但并不是本书的重点。
      《R语言核心技术手册(第2版)》增加了一些处理数据的新章节,将绘图章节集中放在“可视化篇”,同时针对R的版本变化做了一些升级。
      刘思喆,中国人民大学统计学院科班出身,国内资深R领域专家,拥有10年R语言使用经验,中国R语言会议联合发起人。《153分钟学会R》作者,《Rreferencecard》译者。“统计之都”理事会成员,R语言版版主;电信、互联网、彩票行业资深数据挖掘专家。CSDN大数据技术论坛、DATAWorldForum、中国人民大学数据挖掘中心特邀讲师。
    前言 xvi
    I 基础篇
    第1 章获取和安装R
    R 版本
    R 的安装
    Windows
    Mac OS X
    Linux 和UNIX 系统
    第2 章R 的用户界面
    R 的图形用户界面
    Windows
    Mac OS X
    Linux 和UNIX 程序
    R 控制台
    命令行编辑
    批处理模式
    在Excel 中使用R
    RStudio
    其他运行R 的方式
    第3 章简短的示例
    基本操作
    函数
    变量
    数据结构简介
    对象和类
    模型和公式
    图表
    获得帮助
    第4 章R 包
    R 包概览
    列示本地库中的R 包
    加载R 包
    在Windows 和Linux 系统下加载R 包
    在Mac OS X 系统下加载R 包
    搜索R 包资源库
    探索网络上的R 包资源库
    基于R 界面搜寻和安装包
    从其他资源库安装R 包
    定制R 包
    创建包目录
    创建R 包
    II 语言篇
    第5 章R 语言概览
    表达式
    对象
    符号
    函数
    在赋值语句中,对象会被复制
    R 中一切皆为对象
    特殊值
    NA
    Inf 和-Inf
    NaN
    NULL
    强制转换
    R 解释器
    观察R 是如何工作的
    第6 章R 语法
    常量
    数值向量
    字符向量
    符号
    运算符
    运算顺序
    赋值操作
    表达式
    分离型表达式
    括号
    花括号
    控制结构
    条件语句
    循环
    访问数据结构
    数据结构操作符
    通过整数向量引用
    通过逻辑向量引用
    通过名字进行引用
    R 编程标准
    第7 章R 对象
    基本对象类型
    向量
    列表
    其他对象
    矩阵
    数组
    因子
    数据框
    公式
    时间序列
    Shingle 对象
    日期和时间对象
    连接对象
    属性

    第8 章符号和环境
    符号
    环境
    全局环境
    环境和函数
    调用堆栈
    在不同的环境中对函数求值
    向环境中添加对象
    异常
    提示错误
    捕获错误
    第9 章函数
    函数的关键字
    参数
    返回值
    函数参数
    匿名函数
    函数的属性
    参数顺序和具名实参
    副作用
    改变其他环境
    输入/输出
    图形
    第10 章面向对象编程
    R 的面向对象编程概览
    核心概念
    实现的例子
    R 的面向对象编程:S4
    类的定义
    对象的新建
    槽的存取
    对象的操作
    创建强制转换方法
    方法
    方法的管理
    基本类型
    更多的帮助
    守旧派的OOP:S3
    S3 的类
    S3 方法
    在S4 的类中使用S3 的类
    查找隐藏的S3 方法
    III 数据篇
    第11 章数据的存取和编辑
    在R 中输入数据
    用R 命令输入数据
    用图形界面输入数据
    保存和读入R 对象
    用save 保存对象
    从外部文件导入数据
    文本文件
    其他软件
    导出数据
    从数据库获取数据
    导出然后导入
    数据库连接包
    RODBC
    DBI
    TSDBI
    从Hadoop 中获取数据
    第12 章准备数据
    合并数据集
    粘贴数据结构
    通过共同字段合并数据
    数据转换
    变量重新赋值
    转换函数
    对对象的每个元素进行函数运算
    数据分段
    shingle
    Cut
    利用分组变量合并对象
    子集
    中括号索引的方式
    subset 函数
    随机抽样
    汇总函数
    tapply 与aggregate
    用rowsum 聚合表格
    计数
    数据修整
    数据清洗
    查找和删除重复数据
    排序
    IV 可视化篇
    第13 章图形
    R Graphics 概述
    散点图
    时间序列
    柱状图
    饼图
    分类数据绘图
    三维数据
    绘制分布图
    箱线图
    画图设备
    自定义图形
    绘图函数常见参数
    图形参数
    基本图形函数
    第14 章Lattice 绘图
    历史
    lattice 包概述
    lattice 的工作原理
    例子
    使用lattice 函数
    定制面板函数
    高级lattice 函数
    单一的网格作图
    二元网格作图
    三元图
    其他图形
    定制lattice 图
    lattice 函数的常用参数
    trellisskeleton
    指定如何绘制坐标轴
    参数
    plottrellis
    stripdefault
    simpleKey
    低级函数
    低级绘图函数
    面板函数
    第15 章ggplot2
    一个简短的介绍
    图形语法
    一个更复杂的例子:医保数据
    快速绘图
    用ggplot2 绘图
    更多信息
    V 统计篇
    第16 章数据分析
    描述性统计
    相关系数和协方差
    主成分分析
    因子分析
    bootstrap 重抽样
    第17 章概率分布
    正态分布
    常见分布的参数
    分布函数族
    第18 章统计检验
    连续型数据
    基于正态分布的检验
    不依赖分布的检验
    离散数据
    比例检验
    二项式检验
    列联表检验
    列联表非参数检验
    第19 章功效检验
    实验设计示例
    t 检验实验设计
    比例实验设计
    方差分析设计
    第20 章回归模型
    简单的线性模型示例
    拟合模型
    指定模型的工具函数
    获取模型信息
    更新模型
    lm 函数的详述
    最小二乘回归的假设
    稳健回归和阻力回归
    子集选取和Shrinkage 回归
    变量的逐步选取
    岭回归
    Lasso 和最小角回归
    弹性网络
    主成分回归和偏最小二乘回归
    非线性模型
    广义线性模型
    glmnet 包
    非线性最小二乘
    生存模型
    平滑
    样条线
    拟合多项式曲面
    核平滑
    回归的机器学习算法
    回归树模型
    MARS 算法
    神经网络
    投影寻踪回归
    广义可加模型
    支持向量机
    第21 章分类模型
    线性分类模型
    logistic 回归
    线性判别分析
    对数线性模型
    机器学习分类模型
    k 近邻
    分类树模型
    神经网络
    支持向量机
    随机森林
    第22 章机器学习
    购物篮分析
    聚类
    距离度量
    聚类算法
    第23 章时间序列分析
    自相关函数
    时间序列模型
    VI 其他主题
    第24 章优化R 程序性能
    R 程序性能的测量
    时间测定
    性能分析
    监控内存的使用
    内存性能分析
    优化你的R 代码
    使用向量操作
    R 中查找的性能
    使用数据库查询大数据集
    内存预分配
    清理内存
    大数据集的函数
    加速R 的其他方法
    R 字节码编译器
    高性能的R 版本
    第25 章Bioconductor
    例子
    加载原始的表达数据
    从GEO 读取数据
    匹配表型数据
    分析表达数据
    关键的Bioconductor 包
    数据结构
    eSet
    AssayData
    AnnotatedDataFrame
    MIAME
    Bioconductor 包使用的其他类
    如何进一步学习
    Bioconductor 之外的资源
    教程
    课程
    相关图书
    第26 章R 和Hadoop
    R 和Hadoop
    Hadoop 简介
    RHadoop
    Hadoop streaming
    了解更多
    一些其他的用R 做并行计算的包
    Segue
    doMC
    从哪里我们可以了解更多6
    参考文献
    索引
  • 内容简介:
      R是一款优秀的开源统计应用语言,它直观、易用、低成本,而且还有庞大的社区支持,随着数据挖掘技术的兴起,R语言得到了广泛的应用。本书介绍从安装R软件到基本语法以及应用的全过程,可以帮助你全面地学习和使用R。《R语言核心技术手册(第2版)》共6部分,26章,基本涵盖了R语言的所有功能,而且提供了大量的实例说明运用R语言绘图、分析数据以及拟合统计模型的过程。书中虽然涉及很多统计学理论和知识,但并不是本书的重点。
      《R语言核心技术手册(第2版)》增加了一些处理数据的新章节,将绘图章节集中放在“可视化篇”,同时针对R的版本变化做了一些升级。
  • 作者简介:
      刘思喆,中国人民大学统计学院科班出身,国内资深R领域专家,拥有10年R语言使用经验,中国R语言会议联合发起人。《153分钟学会R》作者,《Rreferencecard》译者。“统计之都”理事会成员,R语言版版主;电信、互联网、彩票行业资深数据挖掘专家。CSDN大数据技术论坛、DATAWorldForum、中国人民大学数据挖掘中心特邀讲师。
  • 目录:
    前言 xvi
    I 基础篇
    第1 章获取和安装R
    R 版本
    R 的安装
    Windows
    Mac OS X
    Linux 和UNIX 系统
    第2 章R 的用户界面
    R 的图形用户界面
    Windows
    Mac OS X
    Linux 和UNIX 程序
    R 控制台
    命令行编辑
    批处理模式
    在Excel 中使用R
    RStudio
    其他运行R 的方式
    第3 章简短的示例
    基本操作
    函数
    变量
    数据结构简介
    对象和类
    模型和公式
    图表
    获得帮助
    第4 章R 包
    R 包概览
    列示本地库中的R 包
    加载R 包
    在Windows 和Linux 系统下加载R 包
    在Mac OS X 系统下加载R 包
    搜索R 包资源库
    探索网络上的R 包资源库
    基于R 界面搜寻和安装包
    从其他资源库安装R 包
    定制R 包
    创建包目录
    创建R 包
    II 语言篇
    第5 章R 语言概览
    表达式
    对象
    符号
    函数
    在赋值语句中,对象会被复制
    R 中一切皆为对象
    特殊值
    NA
    Inf 和-Inf
    NaN
    NULL
    强制转换
    R 解释器
    观察R 是如何工作的
    第6 章R 语法
    常量
    数值向量
    字符向量
    符号
    运算符
    运算顺序
    赋值操作
    表达式
    分离型表达式
    括号
    花括号
    控制结构
    条件语句
    循环
    访问数据结构
    数据结构操作符
    通过整数向量引用
    通过逻辑向量引用
    通过名字进行引用
    R 编程标准
    第7 章R 对象
    基本对象类型
    向量
    列表
    其他对象
    矩阵
    数组
    因子
    数据框
    公式
    时间序列
    Shingle 对象
    日期和时间对象
    连接对象
    属性

    第8 章符号和环境
    符号
    环境
    全局环境
    环境和函数
    调用堆栈
    在不同的环境中对函数求值
    向环境中添加对象
    异常
    提示错误
    捕获错误
    第9 章函数
    函数的关键字
    参数
    返回值
    函数参数
    匿名函数
    函数的属性
    参数顺序和具名实参
    副作用
    改变其他环境
    输入/输出
    图形
    第10 章面向对象编程
    R 的面向对象编程概览
    核心概念
    实现的例子
    R 的面向对象编程:S4
    类的定义
    对象的新建
    槽的存取
    对象的操作
    创建强制转换方法
    方法
    方法的管理
    基本类型
    更多的帮助
    守旧派的OOP:S3
    S3 的类
    S3 方法
    在S4 的类中使用S3 的类
    查找隐藏的S3 方法
    III 数据篇
    第11 章数据的存取和编辑
    在R 中输入数据
    用R 命令输入数据
    用图形界面输入数据
    保存和读入R 对象
    用save 保存对象
    从外部文件导入数据
    文本文件
    其他软件
    导出数据
    从数据库获取数据
    导出然后导入
    数据库连接包
    RODBC
    DBI
    TSDBI
    从Hadoop 中获取数据
    第12 章准备数据
    合并数据集
    粘贴数据结构
    通过共同字段合并数据
    数据转换
    变量重新赋值
    转换函数
    对对象的每个元素进行函数运算
    数据分段
    shingle
    Cut
    利用分组变量合并对象
    子集
    中括号索引的方式
    subset 函数
    随机抽样
    汇总函数
    tapply 与aggregate
    用rowsum 聚合表格
    计数
    数据修整
    数据清洗
    查找和删除重复数据
    排序
    IV 可视化篇
    第13 章图形
    R Graphics 概述
    散点图
    时间序列
    柱状图
    饼图
    分类数据绘图
    三维数据
    绘制分布图
    箱线图
    画图设备
    自定义图形
    绘图函数常见参数
    图形参数
    基本图形函数
    第14 章Lattice 绘图
    历史
    lattice 包概述
    lattice 的工作原理
    例子
    使用lattice 函数
    定制面板函数
    高级lattice 函数
    单一的网格作图
    二元网格作图
    三元图
    其他图形
    定制lattice 图
    lattice 函数的常用参数
    trellisskeleton
    指定如何绘制坐标轴
    参数
    plottrellis
    stripdefault
    simpleKey
    低级函数
    低级绘图函数
    面板函数
    第15 章ggplot2
    一个简短的介绍
    图形语法
    一个更复杂的例子:医保数据
    快速绘图
    用ggplot2 绘图
    更多信息
    V 统计篇
    第16 章数据分析
    描述性统计
    相关系数和协方差
    主成分分析
    因子分析
    bootstrap 重抽样
    第17 章概率分布
    正态分布
    常见分布的参数
    分布函数族
    第18 章统计检验
    连续型数据
    基于正态分布的检验
    不依赖分布的检验
    离散数据
    比例检验
    二项式检验
    列联表检验
    列联表非参数检验
    第19 章功效检验
    实验设计示例
    t 检验实验设计
    比例实验设计
    方差分析设计
    第20 章回归模型
    简单的线性模型示例
    拟合模型
    指定模型的工具函数
    获取模型信息
    更新模型
    lm 函数的详述
    最小二乘回归的假设
    稳健回归和阻力回归
    子集选取和Shrinkage 回归
    变量的逐步选取
    岭回归
    Lasso 和最小角回归
    弹性网络
    主成分回归和偏最小二乘回归
    非线性模型
    广义线性模型
    glmnet 包
    非线性最小二乘
    生存模型
    平滑
    样条线
    拟合多项式曲面
    核平滑
    回归的机器学习算法
    回归树模型
    MARS 算法
    神经网络
    投影寻踪回归
    广义可加模型
    支持向量机
    第21 章分类模型
    线性分类模型
    logistic 回归
    线性判别分析
    对数线性模型
    机器学习分类模型
    k 近邻
    分类树模型
    神经网络
    支持向量机
    随机森林
    第22 章机器学习
    购物篮分析
    聚类
    距离度量
    聚类算法
    第23 章时间序列分析
    自相关函数
    时间序列模型
    VI 其他主题
    第24 章优化R 程序性能
    R 程序性能的测量
    时间测定
    性能分析
    监控内存的使用
    内存性能分析
    优化你的R 代码
    使用向量操作
    R 中查找的性能
    使用数据库查询大数据集
    内存预分配
    清理内存
    大数据集的函数
    加速R 的其他方法
    R 字节码编译器
    高性能的R 版本
    第25 章Bioconductor
    例子
    加载原始的表达数据
    从GEO 读取数据
    匹配表型数据
    分析表达数据
    关键的Bioconductor 包
    数据结构
    eSet
    AssayData
    AnnotatedDataFrame
    MIAME
    Bioconductor 包使用的其他类
    如何进一步学习
    Bioconductor 之外的资源
    教程
    课程
    相关图书
    第26 章R 和Hadoop
    R 和Hadoop
    Hadoop 简介
    RHadoop
    Hadoop streaming
    了解更多
    一些其他的用R 做并行计算的包
    Segue
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    从哪里我们可以了解更多6
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