朱順泉編著的《數據統計分析的R軟件應用》內
容包括R軟件下載、安裝與啟動，R軟件數據結構，R
軟件數據存儲與讀取，R軟件編程，R軟件繪圖，描述
性統計的R軟件應用，參數估計的R軟件應用，參數假
設檢驗的R軟件應用，相關分析與回歸分析的R軟件應
用，主成分分析與因子分析的R軟件應用，聚類分析
與判別分析的R軟件應用，典型相關分析與對應分析
的R軟件應用。
本書緊跟大數據分析時代，內容新穎、全面，實
用性強，融理論、方法、應用於一體，是一部供統計
學、數量經濟學、管理科學與工程、應用數學、計算
數學、概率統計、金融工程、投資學、金融專業碩士
、金融學、經濟學、財務管理、會計學、工商管理等
專業的本科高年級學生與研究生使用的實驗教材或參
考書。

第1篇 R軟件簡介
第1章 R軟件下載、安裝與啟動
1.1 選擇R軟件的理由
1.2 R軟件的下載
1.3 R軟件及其程序包的安裝
1.3.1 R軟件的安裝
1.3.2 R軟件程序包的安裝
1.4 R軟件的啟動和退出
1.5 R軟件的在線幫助繫統
練習題
第2章 R軟件的數據結構
2.1 R的對像與屬性
2.2 對像信息的瀏覽和刪除
2.3 向量對像
2.3.1 數值型向量對像
2.3.2 字符型向量對像
2.3.3 邏輯型向量
2.3.4 因子型向量
2.3.5 數值型向量的運算
2.3.6 常用的統計函數
2.3.7 向量的下標與子集的提取
2.4 數組與矩陣對像
2.4.1 數組的建立
2.4.2 矩陣的建立
2.4.3 數組與矩陣的下標與子集的提取
2.4.4 矩陣的運算函數
2.5 數據框對像
2.5.1 數據框的直接建立
2.5.2 數據框的間接建立
2.5.3 適用於數據框的函數
2.5.4 數據框的下標與子集的提取
2.5.5 數據框中添加新變量
2.6 時間序列對像
2.7 列表對像
練習題
第3章 R軟件數據存儲與讀取
3.1 數據存儲
3.2 數據讀取
3.2.1 文本文件數據的讀取
3.2.2 Excel數據的讀取
3.2.3 R軟件中數據集的讀取
3.2.4 R軟件中的格式數據
練習題
第4章 R軟件編程
4.1 R函數基礎
4.2 循環和向量化
4.2.1 控制結構
4.2.2 向量化
4.3 用R編寫程序
4.4 用R編寫函數
4.5 用R編寫標準函數的實例
練習題
第5章 R軟件圖形的繪制
5.1 繪圖基礎知識
5.1.1 繪圖函數
5.1.2 低級繪圖命令
5.1.3 繪圖參數
5.2 直方圖的繪制
5.3 散點圖的繪制
5.4 曲線標繪圖的繪制
5.5 連線標繪圖的繪制
5.6 箱圖的繪制
5.7 餅圖的繪制
5.8 條形圖的繪制
5.9 點圖的繪制
5.10 復雜圖形的繪制
練習題

第2篇 基礎統計分析的R軟件應用
第6章 描述性統計的R軟件應用
6.1 統計分布
6.1.1 正態分布
6.1.2 t分布
6.1.3 卡方分布
6.1.4 F分布
6.2 描述性統計量
6.2.1 總體和樣本
6.2.2 量度尺度
6.2.3 頻數分布
6.2.4 集中趨勢的量度
6.2.5 中位數
6.2.6 眾數
6.2.7 分位數
6.2.8 離散程度的量度
6.3 單組數據描述性統計的R軟件應用
6.3.1 總體描述
6.3.2 五數及樣本分位數描述
6.3.3 離差描述
6.3.4 偏度與峰度描述
6.4 多組數據描述性統計的R軟件應用
6.4.1 多組數據的概括
6.4.2 方差和與協方差的計算
6.5 分類數據描述性統計的R軟件應用
6.5.1 列聯表的制作
6.5.2 獲得邊際列表
6.5.3 頻數列聯表
6.6 列聯表圖形描述的R軟件應用
練習題
第7章 參數估計的R軟件應用
7.1 參數估計概述
7.2 點估計的R軟件應用
7.3 單正態總體均值區間估計的R軟件應用
7.4 單正態總體方差區間估計的R軟件應用
7.5 雙正態總體均值差區間估計的R軟件應用
7.6 雙正態總體方差比區間估計的R軟件應用
7.7 確定樣本容量的R軟件應用
7.7.1 估計正態總體均值時樣本容量的確定
7.7.2 估計比例p時樣本容量的確定
練習題
第8章 參數假設檢驗的R軟件應用
8.1 參數假設檢驗的基本理論
8.2 單個樣本t檢驗的R軟件應用
8.3 兩個獨立樣本t檢驗的R軟件應用
8.4 配對樣本t檢驗的R軟件應用
8.5 單樣本方差假設檢驗的R軟件應用
8.6 雙樣本方差假設檢驗的R軟件應用
練習題
第9章 相關分析與回歸分析的R軟件應用
9.1 相關分析基本理論
9.2 相關分析的R軟件應用
9.3 一元線性回歸分析基本理論
9.3.1 一元線性回歸分析模型
9.3.2 一元線性回歸的假設
9.3.3 方差分析
9.3.4 決定繫數
9.3.5 估計的標準誤
9.3.6 回歸繫數的假設檢驗
9.3.7 回歸繫數的置信區間
9.4 一元線性回歸分析的R軟件應用
9.5 多元線性回歸分析基本理論
9.5.1 多元回歸模型
9.5.2 方差分析
9.5.3 決定繫數
9.5.4 估計的標準誤
9.5.5 回歸繫數的t檢驗和置信區間
9.5.6 回歸繫數的F檢驗
9.5.7 虛擬變量
9.6 多元線性回歸分析的R軟件應用
9.7 多重共線性問題的R軟件應用
9.8 自相關問題的R軟件應用
9.8.1 自相關問題
9.8.2 自相關問題診斷
9.8.3 自相關問題的解決
9.8.4 自相關問題的R軟件實現
9.9 異方差問題的R軟件應用
9.9.1 異方差問題
9.9.2 異方差問題診斷
9.9.3 異方差問題的解決
9.9.4 異方差問題的R軟件實現
9.10 Logistic回歸的R軟件應用
9.10.1 Logistic回歸
9.10.2 廣義線性回歸模型
9.10.3 與廣義線性回歸模型有關的R函數：glm()
9.10.4 基於二項分布的廣義線性模型應用實例
9.11 Huber法和bisquare法回歸的R軟件應用
9.11.1 線性回歸中的幾個術語
9.11.2 數據描述
9.11.3 穩健回歸的R軟件實現
練習題

第3篇 多元統計分析的R軟件應用
**0章 主成分分析與因子分析的R軟件應用
10.1 主成分分析基本理論
10.1.1 主成分分析
10.1.2 對主成分分析法進行綜合評價特點的討論
10.1.3 主成分分析法綜合評價方法的改進——原始數據的無量綱化方法的改進
10.1.4 用主成分分析法對被評價對像進行綜合評價的實施步驟
10.2 主成分分析的R軟件應用
10.3 因子分析基本理論
10.3.1 因子分析的基本原理
10.3.2 因子分析與主成分分析的異同點
10.3.3 用因子分析方法進行綜合評價分析的基本步驟
10.4 因子分析的R軟件應用
10.4.1 R軟件在科技企業發展評價中的應用
10.4.2 R軟件在各省市社會經濟發展水平評價中的應用
練習題
**1章 判別分析與聚類分析的R軟件應用
11.1 判別分析基本理論
11.1.1 距離判別分析法
11.1.2 Fisher判別分析
11.1.3 數據預處理
11.2 判別分析的 R軟件應用
11.3 聚類分析基本理論
11.3.1 距離的統計量
11.3.2 繫統聚類法
11.3.3 快速聚類法
11.4 聚類分析的R軟件應用
練習題
**2章 R軟件的典型相關分析與對應分析
12.1 典型相關分析的基本理論
12.2 典型相關分析的R軟件應用
12.3 對應分析的基本理論
12.4 對應分析的R軟件應用
練習題