目錄



第 1章基礎知識1

1.1初始步驟1

1.1.1大型計算器2

1.1.2賦值3

1.1.3向量運算4

1.1.4標準過程5

1.1.5作圖6

1.2R語言基礎8

1.2.1表達式和對像8

1.2.2函數和參數9

1.2.3向量10

1.2.4引用和轉義序列10

1.2.5缺失值11

1.2.6生成向量的函數11

1.2.7矩陣和數組13

1.2.8因子15

1.2.9列表16

1.2.10數據框17

1.2.11索引17

1.2.12條件選擇18

1.2.13數據框的索引19

1.2.14分組數據和數據框20

1.2.15隱式循環21

1.2.16排序23

1.3練習題24



第 2章R語言環境25

2.1會話管理25

2.1.1工作空間窗口25

2.1.2文本輸出26

2.1.3腳本27

2.1.4獲取幫助27

2.1.5包28

2.1.6內置數據29

2.1.7attach和detach29

2.1.8subset，transform和within31

2.2作圖繫統32

2.2.1圖形布局32

2.2.2利用部分構造圖形33

2.2.3par的使用34

2.2.4組合圖形35

2.3R編程36

2.3.1流程控制37

2.3.2類和類函數37

2.4數據輸入38

2.4.1讀取文本文件39

2.4.2read.table的進一步討論41

2.4.3數據編輯器42

2.4.4其他程序的接口43

2.5練習題44



第3章概率和分布45

3.1隨機抽樣45

3.2概率計算和排列組合46

3.3離散分布47

3.4連續分布47

3.5R中的內置分布48

3.5.1密度48

3.5.2累積分布函數50

3.5.3分位數51

3.5.4隨機數字52

3.6練習題53



第4章描述性統計和圖形54

4.1單組的彙總統計量54

4.2分布的圖形展示58

4.2.1直方圖58

4.2.2經驗累積分布59

4.2.3Q-Q圖59

4.2.4箱式圖60

4.3分組數據的彙總統計量61

4.4分組數據作圖64

4.4.1直方圖64

4.4.2並聯箱式圖65

4.4.3帶狀圖66

4.5表格68

4.5.1生成表格68

4.5.2邊際表格和相對頻數71

4.6表格的圖形顯示72

4.6.1條形圖72

4.6.2點圖74

4.6.3餅圖75

4.7練習題76



第5章單樣本與雙樣本檢驗77

5.1單樣本t檢驗77

5.2Wilcoxon符號秩檢驗80

5.3兩樣本t檢驗82

5.4比較方差83

5.5兩樣本Wilcoxon檢驗84

5.6配對t檢驗85

5.7配對Wilcoxon檢驗86

5.8練習題87



第6章回歸與相關性88

6.1簡單線性回歸88

6.2殘差與回歸值92

6.3預測與置信帶95

6.4相關性98

6.4.1皮爾遜相關繫數98

6.4.2斯皮爾曼相關繫數99

6.4.3肯德爾等級相關繫數t100

6.5練習題100



第7章方差分析與Kruskal-Wallis檢驗102

7.1單因素方差分析102

7.1.1成對比較和多重檢驗106

7.1.2放寬對方差的假設107

7.1.3圖像表示108

7.1.4Bartlett檢驗109

7.2Kruskal-Wallis檢驗110

7.3雙因素方差分析110

7.4Friedman檢驗114

7.5回歸分析中的方差分析表114

7.6練習題115



第8章表格數據117

8.1單比例117

8.2兩個獨立的比例118

8.3k比例，檢驗趨勢120

8.4r ′ c表格122

8.5練習題124



第9章功效與樣本容量的計算126

9.1功效計算原則126

9.1.1單樣本t及配對樣本t檢驗的功效127

9.1.2兩樣本t檢驗的功效128

9.1.3近似方法128

9.1.4比較比例的功效129

9.2兩樣本問題129

9.3單樣本問題及配對樣本檢驗131

9.4比例的比較131

9.5練習題132



第 10章數據處理的高 級技術133

10.1變量的重編碼133

10.1.1cut函數133

10.1.2處理因子135

10.1.3日期的使用136

10.1.4多變量重編碼139

10.2條件計算140

10.3合並與重構數據框141

10.3.1追加數據框141

10.3.2合並數據框142

10.3.3重塑數據框144

10.4數據的分組及分案例操作146

10.5時間分割148

10.6練習題152



第 11回歸153

11.1多維數據繪圖153

11.2模型設定和模型輸出155

11.3模型篩選157

11.4練習題161



第 12章線性模型162

12.1多項式回歸163

12.2過原點的回歸分析165

12.3設計矩陣與虛擬變量166

12.4組間的共線性168

12.5交互效應172

12.6可重復的雙因素方差分析172

12.7協方差分析173

12.7.1圖形描述174

12.7.2比較回歸線177

12.8模型診斷183

12.9練習題187



第 13章邏輯回歸189

13.1廣義線性模型190

13.2表格化數據的邏輯回歸190

13.2.1偏差表分析195

13.2.2與趨勢檢驗之間的關聯196

13.3似然剖面分析197

13.4讓步比估計的表達199

13.5原始數據的邏輯回歸199

13.6預測201

13.7模型檢查202

13.8練習題206



第 14章生存分析208

14.1重要概念208

14.2生存對像209

14.3Kaplan-Meier估計210

14.4對數秩檢驗213

14.5Cox比例風險模型214

14.6練習題216



第 15章比率和泊松回歸217

15.1基本思想217

15.1.1泊松分布217

15.1.2帶有常數風險的生存分析218

15.2泊松模型的擬合219

15.3計算比率223

15.4帶有常數強度的模型226

15.5練習題230



第 16章非線性曲線擬合231

16.1基本用法232

16.2尋找初值233

16.3自啟動模型238

16.4剖面分析240

16.5更好地控制擬合算法241

16.6練習題242



附錄A獲取並安裝R以及ISwR包243

附錄BISwR中的數據集246

附錄C摘要272

附錄D練習題答案283