R语言经典实例(原书第2版)

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作者: , , [美] , [美]
2020-06
ISBN: 9787111656814
定价: 139.00
装帧: 其他
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  •   《R语言经典实例(原书第2版)》的第2版涵盖了277个R语言实用方法,可以帮助你快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析的一切工具,但是R本身的结构可能不容易掌握。
      《R语言经典实例(原书第2版)》提供的面向任务的R语言实用方法涉及从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容,它们可以让你马上应用R高效地工作。
      每一个R语言方法都专注于一个特定的问题,随后的讨论则对问题的解决方案给出解释,并阐释该方法的工作机理。
      对于R的初级用户,《R语言经典实例(原书第2版)》将帮助你步入R的殿室;对于R的中级用户,《R语言经典实例(原书第2版)》将加深你对R的理解并拓展你的视野。
      通过《R语言经典实例(原书第2版)》,可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。
      《R语言经典实例(原书第2版)》主要内容:
      建立向量、处理变量,以及执行其他基本函数。
      简化数据的输入和输出。
      处理矩阵、列表、因子和数据框等数据结构。
      分析概率、概率分布和随机变量。
      计算统计量和置信区间,进行统计检验。
      创建各种图形。
      构建线性回归和方差分析(ANOVA)等统计模型。
      探索高级统计技术,如聚类分析等。 J. D. Long在纽约市的Renaissance Re公司工作。他是Python、R和AWS的狂热用户,喜欢使用各种专业术语,并且经常在R会议上发表演讲。他是芝加哥R User Group的创始人。 前言1 
    第1章 R入门和获得帮助9 
    11 下载和安装R软件10 
    12 安装RStudio12 
    13 开始运行RStudio13 
    14 输入R命令14 
    15 退出RStudio16 
    16 中断R正在运行的程序17 
    17 查看帮助文档18 
    18 获取函数的帮助文档20 
    19 搜索帮助文档22 
    110 查看R添加包帮助信息23 
    111 通过网络获取帮助24 
    112 寻找相关函数与添加包27 
    113 搜索邮件列表28 
    114 向Stack Overflow或社区的其他网站提交问题29 
    第2章 基础知识32 
    21 在屏幕上显示内容32 
    22 设定变量34 
    23 列出所有变量35 
    24 删除变量37 
    25 生成向量38 
    26 计算基本统计量40 
    27 生成数列42 
    28 向量比较44 
    29 选取向量中的元素45 
    210 向量的计算48 
    211 运算符优先级问题50 
    212 减少输入,得到更多命令52 
    213 创建函数调用的管道53 
    214 避免常见错误56 
    第3章 R软件导览61 
    31 获取和设定工作目录61 
    32 创建一个新的RStudio项目62 
    33 保存工作空间64 
    34 查看历史命令记录65 
    35 保存先前命令产生的结果66 
    36 通过搜索路径显示已加载的软件包67 
    37 查看已安装的R包列表68 
    38 使用R包中的函数69 
    39 使用R的内置数据集71 
    310 从CRAN网站安装R包72 
    311 从GitHub网站安装R包74 
    312 设定或改变默认CRAN网站镜像75 
    313 运行脚本76 
    314 批量运行R代码77 
    315 找到R的主目录80 
    316 R的自定义81 
    317 在云端使用R和RStudio84 
    第4章 输入与输出86 
    41 使用键盘输入数据86 
    42 显示更少的位数(或更多的位数)87 
    43 将输出结果重定向到文件89 
    44 显示文件列表90 
    45 解决无法在Windows中打开文件的问题92 
    46 读取固定宽度的数据记录93 
    47 读取表格数据文件96 
    48 读取CSV文件99 
    49 写入CSV文件101 
    410 从网络中读取表格或CSV格式数据103 
    411 从Excel文件读取数据104 
    412 将数据框写入Excel文件105 
    413 从SAS文件读取数据108 
    414 读取HTML表格数据109 
    415 读取复杂格式数据文件112 
    416 读取MySQL数据库中的数据116 
    417 通过dbplyr访问数据库118 
    418 保存和传送对象120 
    第5章 数据结构123 
    51 对向量添加数据131 
    52 在向量中插入数据132 
    53 理解循环规则133 
    54 构建因子134 
    55 将多个向量合并成单个向量以及一个平行因子136 
    56 创建列表137 
    57 根据位置选定列表元素139 
    58 根据名称选定列表元素141 
    59 构建一个名称/值关联表142 
    510 从列表中移除元素144 
    511 将列表转换为向量145 
    512 从列表中移除空值元素146 
    513 使用条件来移除列表元素147 
    514 矩阵初始化149 
    515 执行矩阵运算150 
    516 将描述性名称赋给矩阵的行和列151 
    517 从矩阵中选定一行或一列152 
    518 用列数据初始化数据框153 
    519 用行数据初始化数据框155 
    520 对数据框添加行157 
    521 根据位置选择数据框的列159 
    522 根据名称选择数据框的列163 
    523 修改数据框的列名165 
    524 从数据框中移除NA值166 
    525 根据名称排除列167 
    526 合并两个数据框168 
    527 根据共有列合并数据框169 
    528 基本数据类型之间的转换171 
    529 从一种结构化数据类型转换到另一种数据类型172 
    第6章 数据转换175 
    61 将函数应用于列表的每个元素175 
    62 将函数应用于数据框的每一行178 
    63 将函数应用于矩阵的每一行179 
    64 将函数应用于每一列180 
    65 将函数应用于平行向量或列表182 
    66 将函数应用于一组数据184 
    67 基于条件生成一个新列185 
    第7章 字符串和日期187 
    71 获取字符串长度189 
    72 连接字符串190 
    73 提取子串191 
    74 根据分隔符分割字符串192 
    75 替代子串193 
    76 生成字符串的所有成对组合194 
    77 得到当前日期196 
    78 转换字符串为日期196 
    79 转换日期为字符串197 
    710 转换年、月、日为日期198 
    711 得到儒略日期200 
    712 提取日期的一部分200 
    713 创建日期序列202 
    第8章 概率204 
    81 计算组合数206 
    82 生成组合206 
    83 生成随机数207 
    84 生成可再生的随机数209 
    85 生成随机样本210 
    86 生成随机序列212 
    87 随机排列向量213 
    88 计算离散分布的概率213 
    89 计算连续分布的概率215 
    810 转换概率为分位数216 
    811 绘制密度函数218 
    第9章 统计概论222 
    91 数据的汇总224 
    92 计算相对频数226 
    93 因子数据的表格和列联表创建227 
    94 检验分类变量独立性228 
    95 计算数据集的百分位数(和四分位数)229 
    96 求分位数的逆230 
    97 数据转换为z分数231 
    98 检验样本均值(t检验)232 
    99 均值的置信区间233 
    910 中位数的置信区间234 
    911 检验样本比例235 
    912 比例的置信区间236 
    913 检验正态性237 
    914 游程检验239 
    915 比较两个样本的均值240 
    916 比较两个非参数样本的位置242 
    917 检验相关系数的显著性243 
    918 检验组的等比例244 
    919 组均值间成对比较246 
    920 检验两样本的相同分布247 
    第10章 图形249 
    101 创建散点图252 
    102 添加标题和标签254 
    103 添加(或去除)网格255 
    104 给ggplot图形添加主题258 
    105 创建多组散点图262 
    106 添加(或去除)图例263 
    107 绘制散点图
  • 内容简介:
      《R语言经典实例(原书第2版)》的第2版涵盖了277个R语言实用方法,可以帮助你快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析的一切工具,但是R本身的结构可能不容易掌握。
      《R语言经典实例(原书第2版)》提供的面向任务的R语言实用方法涉及从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容,它们可以让你马上应用R高效地工作。
      每一个R语言方法都专注于一个特定的问题,随后的讨论则对问题的解决方案给出解释,并阐释该方法的工作机理。
      对于R的初级用户,《R语言经典实例(原书第2版)》将帮助你步入R的殿室;对于R的中级用户,《R语言经典实例(原书第2版)》将加深你对R的理解并拓展你的视野。
      通过《R语言经典实例(原书第2版)》,可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。
      《R语言经典实例(原书第2版)》主要内容:
      建立向量、处理变量,以及执行其他基本函数。
      简化数据的输入和输出。
      处理矩阵、列表、因子和数据框等数据结构。
      分析概率、概率分布和随机变量。
      计算统计量和置信区间,进行统计检验。
      创建各种图形。
      构建线性回归和方差分析(ANOVA)等统计模型。
      探索高级统计技术,如聚类分析等。
  • 作者简介:
    J. D. Long在纽约市的Renaissance Re公司工作。他是Python、R和AWS的狂热用户,喜欢使用各种专业术语,并且经常在R会议上发表演讲。他是芝加哥R User Group的创始人。
  • 目录:
    前言1 
    第1章 R入门和获得帮助9 
    11 下载和安装R软件10 
    12 安装RStudio12 
    13 开始运行RStudio13 
    14 输入R命令14 
    15 退出RStudio16 
    16 中断R正在运行的程序17 
    17 查看帮助文档18 
    18 获取函数的帮助文档20 
    19 搜索帮助文档22 
    110 查看R添加包帮助信息23 
    111 通过网络获取帮助24 
    112 寻找相关函数与添加包27 
    113 搜索邮件列表28 
    114 向Stack Overflow或社区的其他网站提交问题29 
    第2章 基础知识32 
    21 在屏幕上显示内容32 
    22 设定变量34 
    23 列出所有变量35 
    24 删除变量37 
    25 生成向量38 
    26 计算基本统计量40 
    27 生成数列42 
    28 向量比较44 
    29 选取向量中的元素45 
    210 向量的计算48 
    211 运算符优先级问题50 
    212 减少输入,得到更多命令52 
    213 创建函数调用的管道53 
    214 避免常见错误56 
    第3章 R软件导览61 
    31 获取和设定工作目录61 
    32 创建一个新的RStudio项目62 
    33 保存工作空间64 
    34 查看历史命令记录65 
    35 保存先前命令产生的结果66 
    36 通过搜索路径显示已加载的软件包67 
    37 查看已安装的R包列表68 
    38 使用R包中的函数69 
    39 使用R的内置数据集71 
    310 从CRAN网站安装R包72 
    311 从GitHub网站安装R包74 
    312 设定或改变默认CRAN网站镜像75 
    313 运行脚本76 
    314 批量运行R代码77 
    315 找到R的主目录80 
    316 R的自定义81 
    317 在云端使用R和RStudio84 
    第4章 输入与输出86 
    41 使用键盘输入数据86 
    42 显示更少的位数(或更多的位数)87 
    43 将输出结果重定向到文件89 
    44 显示文件列表90 
    45 解决无法在Windows中打开文件的问题92 
    46 读取固定宽度的数据记录93 
    47 读取表格数据文件96 
    48 读取CSV文件99 
    49 写入CSV文件101 
    410 从网络中读取表格或CSV格式数据103 
    411 从Excel文件读取数据104 
    412 将数据框写入Excel文件105 
    413 从SAS文件读取数据108 
    414 读取HTML表格数据109 
    415 读取复杂格式数据文件112 
    416 读取MySQL数据库中的数据116 
    417 通过dbplyr访问数据库118 
    418 保存和传送对象120 
    第5章 数据结构123 
    51 对向量添加数据131 
    52 在向量中插入数据132 
    53 理解循环规则133 
    54 构建因子134 
    55 将多个向量合并成单个向量以及一个平行因子136 
    56 创建列表137 
    57 根据位置选定列表元素139 
    58 根据名称选定列表元素141 
    59 构建一个名称/值关联表142 
    510 从列表中移除元素144 
    511 将列表转换为向量145 
    512 从列表中移除空值元素146 
    513 使用条件来移除列表元素147 
    514 矩阵初始化149 
    515 执行矩阵运算150 
    516 将描述性名称赋给矩阵的行和列151 
    517 从矩阵中选定一行或一列152 
    518 用列数据初始化数据框153 
    519 用行数据初始化数据框155 
    520 对数据框添加行157 
    521 根据位置选择数据框的列159 
    522 根据名称选择数据框的列163 
    523 修改数据框的列名165 
    524 从数据框中移除NA值166 
    525 根据名称排除列167 
    526 合并两个数据框168 
    527 根据共有列合并数据框169 
    528 基本数据类型之间的转换171 
    529 从一种结构化数据类型转换到另一种数据类型172 
    第6章 数据转换175 
    61 将函数应用于列表的每个元素175 
    62 将函数应用于数据框的每一行178 
    63 将函数应用于矩阵的每一行179 
    64 将函数应用于每一列180 
    65 将函数应用于平行向量或列表182 
    66 将函数应用于一组数据184 
    67 基于条件生成一个新列185 
    第7章 字符串和日期187 
    71 获取字符串长度189 
    72 连接字符串190 
    73 提取子串191 
    74 根据分隔符分割字符串192 
    75 替代子串193 
    76 生成字符串的所有成对组合194 
    77 得到当前日期196 
    78 转换字符串为日期196 
    79 转换日期为字符串197 
    710 转换年、月、日为日期198 
    711 得到儒略日期200 
    712 提取日期的一部分200 
    713 创建日期序列202 
    第8章 概率204 
    81 计算组合数206 
    82 生成组合206 
    83 生成随机数207 
    84 生成可再生的随机数209 
    85 生成随机样本210 
    86 生成随机序列212 
    87 随机排列向量213 
    88 计算离散分布的概率213 
    89 计算连续分布的概率215 
    810 转换概率为分位数216 
    811 绘制密度函数218 
    第9章 统计概论222 
    91 数据的汇总224 
    92 计算相对频数226 
    93 因子数据的表格和列联表创建227 
    94 检验分类变量独立性228 
    95 计算数据集的百分位数(和四分位数)229 
    96 求分位数的逆230 
    97 数据转换为z分数231 
    98 检验样本均值(t检验)232 
    99 均值的置信区间233 
    910 中位数的置信区间234 
    911 检验样本比例235 
    912 比例的置信区间236 
    913 检验正态性237 
    914 游程检验239 
    915 比较两个样本的均值240 
    916 比较两个非参数样本的位置242 
    917 检验相关系数的显著性243 
    918 检验组的等比例244 
    919 组均值间成对比较246 
    920 检验两样本的相同分布247 
    第10章 图形249 
    101 创建散点图252 
    102 添加标题和标签254 
    103 添加(或去除)网格255 
    104 给ggplot图形添加主题258 
    105 创建多组散点图262 
    106 添加(或去除)图例263 
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