标题：R语言实战
基本介绍
  R语言实战原作名: R in Action[1]作者: Robert I. Kabacoff 译者: 高涛 / 肖楠 / 陈钢 出版社: 人民邮电出版社出版年: 2013-1页数: 388定价: 79.00元装帧: 平装ISBN: 978-711-529-990-1
内容简介
数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响，相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。　《R语言实战》从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。　想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！　《R语言实战》内容：　R安装与操作　数据导入/导出及格式化　双变量关系的描述性分析　回归分析　模型适用性的评价方法以及结果的可视化　用图形实现变量关系的可视化　在给定置信度的前提下确定样本量　高级统计分析方法和高级绘图
作者简介
Robert I. Kabacoff，R语言社区著名学习网站的幕后维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。
目录
第一部分　入　门第1章　R语言介绍[1]1.1 　为何要使用R？1.2 　R的获取和安装1.3 　R的使用1.3.1 　新手上路1.3.2 　获取帮助1.3.3 　工作空间1.3.4 　输入和输出1.4 　包1.4.1 　什么是包1.4.2 　包的安装1.4.3 　包的载入1.4.4 　包的使用方法1.5 　批处理1.6 　将输出用为输入——结果的重用1.7 　处理大数据集1.8 　示例实践1.9 　小结第2章　创建数据集2.1 　数据集的概念2.2 　数据结构2.2.1 　向量2.2.2 　矩阵2.2.3 　数组2.2.4 　数据框2.2.5 　因子2.2.6 　列表2.3 　数据的输入2.3.1 　使用键盘输入数据2.3.2 　从带分隔符的文本文件导入数据2.3.3 　导入Excel数据2.3.4 　导入XML数据2.3.5 　从网页抓取数据2.3.6 　导入SPSS数据2.3.7 　导入SAS数据2.3.8 　导入Stata数据2.3.9 　导入netCDF数据2.3.10 　导入HDF5数据2.3.11 　访问数据库管理系统2.3.12 　通过Stat/Transfer导入数据2.4 　数据集的标注2.4.1 　变量标签2.4.2 　值标签2.5 　处理数据对象的实用函数2.6 　小结第3章　图形初阶3.1 　使用图形3.2 　一个简单的例子3.3 　图形参数3.3.1 　符号和线条3.3.2 　颜色3.3.3 　文本属性3.3.4 　图形尺寸与边界尺寸3.4 　添加文本、自定义坐标轴和图例3.4.1 　标题3.4.2 　坐标轴3.4.3 　参考线3.4.4 　图例3.4.5 　文本标注3.5 　图形的组合3.6 　小结第4章　基本数据管理4.1 　一个示例4.2 　创建新变量4.3 　变量的重编码4.4 　变量的重命名4.5 　缺失值4.5.1 　重编码某些值为缺失值4.5.2 　在分析中排除缺失值4.6 　日期值4.6.1 　将日期转换为字符型变量4.6.2 　更进一步4.7 　类型转换4.8 　数据排序4.9 　数据集的合并4.9.1 　添加列4.9.2 　添加行4.10 　数据集取子集4.10.1 　选入（保留）变量4.10.2 　剔除（丢弃）变量4.10.3 　选入观测4.10.4 　subset()函数4.10.5 　随机抽样4.11 　使用SQL语句操作数据框4.12 　小结第5章　高级数据管理5.1 　一个数据处理难题5.2 　数值和字符处理函数5.2.1 　数学函数5.2.2 　统计函数5.2.3 　概率函数5.2.4 　字符处理函数5.2.5 　其他实用函数5.2.6 　将函数应用于矩阵和数据框5.3 　数据处理难题的一套解决方案5.4 　控制流5.4.1 　重复和循环5.4.2 　条件执行5.5 　用户自编函数5.6 　整合与重构5.6.1 　转置5.6.2 　整合数据5.6.3 　reshape包5.7 　小结第二部分　基本方法第6章　基本图形6.1 　条形图6.1.1 　简单的条形图6.1.2 　堆砌条形图和分组条形图6.1.3 　均值条形图6.1.4 　条形图的微调6.1.5 　棘状图6.2 　饼图6.3 　直方图6.4 　核密度图6.5 　箱线图6.5.1 　使用并列箱线图进行跨组比较6.5.2 　小提琴图6.6 　点图6.7 　小结第7章　基本统计分析7.1 　描述性统计分析7.1.1 　方法云集7.1.2 　分组计算描述性统计量7.1.3 　结果的可视化7.2 　频数表和列联表7.2.1 　生成频数表7.2.2 　独立性检验7.2.3 　相关性的度量7.2.4 　结果的可视化7.2.5 　将表转换为扁平格式7.3 　相关7.3.1 　相关的类型7.3.2 　相关性的显著性检验7.3.3 　相关关系的可视化7.4 　t检验7.4.1 　独立样本的t检验7.4.2 　非独立样本的t检验7.4.3 　多于两组的情况7.5 　组间差异的非参数检验7.5.1 　两组的比较7.5.2 　多于两组的比较7.6 　组间差异的可视化7.7 　小结第三部分　中级方法第8章　回归8.1 　回归的多面性8.1.1 　OLS回归的适用情境8.1.2 　基础回顾8.2 　OLS回归8.2.1 　用lm()拟合回归模型8.2.2 　简单线性回归8.2.3 　多项式回归8.2.4 　多元线性回归8.2.5 　有交互项的多元线性回归8.3 　回归诊断8.3.1 　标准方法8.3.2 　改进的方法8.3.3 　线性模型假设的综合验证8.3.4 　多重共线性8.4 　异常观测值8.4.1 　离群点8.4.2 　高杠杆值点8.4.3 　强影响点8.5 　改进措施8.5.1 　删除观测点8.5.2 　变量变换8.5.3 　增删变量8.5.4 　尝试其他方法8.6 　选择“最佳”的回归模型8.6.1 　模型比较8.6.2 　变量选择8.7 　深层次分析8.7.1 　交叉验证8.7.2 　相对重要性8.8 　小结第9章　方差分析9.1 　术语速成9.2 　ANOVA模型拟合9.2.1 　aov()函数9.2.2 　表达式中各项的顺序9.3 　单因素方差分析9.3.1 　多重比较9.3.2 　评估检验的假设条件9.4 　单因素协方差分析9.4.1 　评估检验的假设条件9.4.2 　结果可视化9.5 　双因素方差分析9.6 　重复测量方差分析9.7 　多元方差分析9.7.1 　评估假设检验9.7.2 　稳健多元方差分析9.8 　用回归来做ANOVA9.9 　小结第10章　功效分析10.1 　假设检验速览10.2 　用pwr包做功效分析10.2.1 　t检验10.2.2 　方差分析10.2.3 　相关性10.2.4 　线性模型10.2.5 　比例检验10.2.6 　卡方检验10.2.7 　在新情况中选择合适的效应值10.3 　绘制功效分析图形10.4 　其他软件包10.5 　小结第11章　中级绘图11.1 　散点图11.1.1 　散点图矩阵11.1.2 　高密度散点图11.1.3 　三维散点图11.1.4 　气泡图11.2 　折线图11.3 　相关图11.4 　马赛克图11.5 　小结第12章　重抽样与自助法12.1 　置换检验12.2 　用coin包做置换检验12.2.1 　独立两样本和K样本检验12.2.2 　列联表中的独立性12.2.3 　数值变量间的独立性12.2.4 　两样本和K样本相关性检验12.2.5 　深入探究12.3 　lmPerm包的置换检验12.3.1 　简单回归和多项式回归12.3.2 　多元回归12.3.3 　单因素方差分析和协方差分析12.3.4 　双因素方差分析12.4 　置换检验点评12.5 　自助法12.6 　boot包中的自助法12.6.1 　对单个统计量使用自助法12.6.2 　多个统计量的自助法12.7 　小结第四部分　高级方法第13章　广义线性模型13.1 　广义线性模型和glm()函数13.1.1 　glm()函数13.1.2 　连用的函数13.1.3 　模型拟合和回归诊断13.2 　Logistic回归13.2.1 　解释模型参数13.2.2 　评价预测变量对结果概率的影响13.2.3 　过度离势13.2.4 　扩展13.3 　泊松回归13.3.1 　解释模型参数13.3.2 　过度离势13.3.3 　扩展13.4 　小结第14章　主成分和因子分析14.1 　R中的主成分和因子分析14.2 　主成分分析14.2.1 　判断主成分的个数14.2.2 　提取主成分14.2.3 　主成分旋转14.2.4 　获取主成分得分14.3 　探索性因子分析14.3.1 　判断需提取的公共因子数14.3.2 　提取公共因子14.3.3 　因子旋转14.3.4 　因子得分14.3.5 　其他与EFA相关的包14.4 　其他潜变量模型14.5 　小结第15章　处理缺失数据的高级方法15.1 　处理缺失值的步骤15.2 　识别缺失值15.3 　探索缺失值模式15.3.1 　列表显示缺失值15.3.2 　图形探究缺失数据15.3.3 　用相关性探索缺失值15.4 　理解缺失数据的来由和影响15.5 　理性处理不完整数据15.6 　完整实例分析（行删除）15.7 　多重插补15.8 　处理缺失值的其他方法15.8.1 　成对删除15.8.2 　简单（非随机）插补15.9 　小结第16章　高级图形进阶16.1 　R中的四种图形系统16.2 　lattice包16.2.1 　条件变量16.2.2 　面板函数16.2.3 　分组变量16.2.4 　图形参数16.2.5 　页面摆放16.3 　ggplot2包16.4 　交互式图形16.4.1 　与图形交互：鉴别点16.4.2 　playwith16.4.3 　latticist16.4.4 　iplots包的交互图形16.4.5 　rggobi16.5 　小结后记：探索R的世界附录A 　图形用户界面附录B 　自定义启动环境附录C 　从R中导出数据附录D 　制作出版级品质的输出附录E 　R中的矩阵运算附录F 　本书中用到的扩展包附录G 　处理大数据附录H 　更新R参考文献