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  • R語言之書:編程與統計 [新西蘭]蒂爾曼·M. 戴維斯(Tilman M. Da
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 計算機/網絡
    【市場價】
    1027-1488
    【優惠價】
    642-930
    【作者】 蒂爾曼·M 
    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115501899
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    ISBN編號:9787115501899
    書名:R語言之書 R語言之書
    作者:蒂爾曼·M.

    譯者:李毅
    代碼:138
    開本:16開

    是否是套裝:否
    出版社名稱:人民郵電出版社

        
        
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    R語言之書:編程與統計

    作  者: [新西蘭]蒂爾曼·M. 戴維斯(Tilman M. Davies) 著 李毅 譯
    size="731x8"
    定  價: 138
    size="731x8"
    出?版?社: 人民郵電出版社
    size="731x8"
    出版日期: 2019年05月01日
    size="731x8"
    頁  數: 589
    size="731x8"
    裝  幀: 平裝
    size="731x8"
    ISBN: 9787115501899
    size="731x8"
    主編推薦

    本書是一本指導你如何掌握並靈活運用目前世界上流行的統計分析編程語言——R語言的圖書。即使你沒有編程背景,或者隻有少量的數學基礎知識,也可以通過本書中豐富的實際案例,高效地學習統計學和R語言。 本書從基礎知識,如處理數據、編寫簡單程序開始講起,然後介紹了樣本數據的統計概要、統計建模等。此外,你還將通過R語言的基本作圖工具和貢獻包(如ggplot2和ggvis)學習令人耳目一新的數據可視化,並使用rgl貢獻包做出交互式3D圖。 本書包括以下主要內容: - R語言編程的基本原理,包括如何編寫數據框、創......

    目錄
    目    錄 第  一部分 語言 第  1章 新手入門  3 1.1  從CRAN獲取並安裝R  3 1.2  打開R之初體驗  3 1.2.1  控制臺和編輯窗格  4 1.2.2  注釋  5 1.2.3  工作路徑  6 1.2.4  安裝和加載R包  6 1.2.5  幫助文件和函數文檔  7 1.2.6  第三方編輯器  9 1.3  保存工作和退出R  9 1.3.1  工作空間  9 1.3.2  腳本  10 1.4  約定  10 1.4.1  編碼  11 1.4.2  引用數學函數和等式  11 1.4.3  練習  12 第  2章 數值、運算、賦值和向量  13 2.1  R在基礎數學上的應用  13 2.1.1  運算  13 2.1.2  對數和指數  14 2.1.3  科學計數法  15 2.2  分配對像  16 2.3  向量  17 2.3.1  創建向量  17 2.3.2  序列、重復、排序和長度  18 2.3.3  素的提取  21 2.3.4  面向向量的操作  25 第3章  矩陣和數組  30 3.1  定義一個矩陣  30 3.1.1  填充方式  31 3.1.2  合並行和列  31 3.1.3  矩陣的維度  32 3.2  構造子集  32 3.2.1  按行、列和對角線素  33 3.2.2  省略和改寫  34 3.3  矩陣運算和線性代數  36 3.3.1  矩陣的轉置  37 3.3.2  單位矩陣  37 3.3.3  矩陣的數乘  38 3.3.4  矩陣的加減法  38 3.3.5  矩陣的乘法  39 3.3.6  逆矩陣  40 3.4  多維數組  41 3.4.1  定義  42 3.4.2  子集、提取和替換  43 第4章  非數值型數據  47 4.1  邏輯值  47 4.1.1  TRUE還是FALSE  47 4.1.2  邏輯值的輸出:關繫 運算符  48 4.1.3  多重比較:邏輯運算符  51 4.1.4  邏輯值也是數值  53 4.1.5  利用邏輯值提取子集  54 4.2  字符  58 4.2.1  創建一個字符串  58 4.2.2  連接  59 4.2.3  轉義序列  61 4.2.4  子集與匹配  62 4.3  因子  63 4.3.1  識別類別  63 4.3.2  水平的定義與排序  65 4.3.3  組合與分割  66 第5章  列表和數據框  70 5.1  列表對像  70 5.1.1  創建列表和訪問組件  70 5.1.2  命名  72 5.1.3  嵌套  73 5.2  數據框  75 5.2.1  創建數據框  75 5.2.2  添加數據列並合並數據框  77 5.2.3  利用邏輯值提取記錄的 子集  79 第6章  特殊值、類型和轉換  82 6.1  特殊值  82 6.1.1  無窮數  82 6.1.2  NaN  84 6.1.3  NA  86 6.1.4  NULL  88 6.2  類型、類別和轉換  91 6.2.1  屬性  91 6.2.2  對像類別  93 6.2.3  檢查對像函數is.  95 6.2.4  轉換函數as.  96 第7章  基本繪圖  102 7.1  使用plot調整坐標向量  102 7.2  圖形化參數  103 7.2.1  自動繪圖類型  104 7.2.2  標題和坐標軸標簽  104 7.2.3  顏色  105 7.2.4  點和線的外觀  106 7.2.5  繪圖區域限制  107 7.3  在已有圖中添加點、線和文本  107 7.4  ggplot2包  113 7.4.1  使用qplot進行快速繪圖  113 7.4.2  用geoms設置外觀常量  114 7.4.3  geoms的美學映射  116 第8章  讀寫文件  119 8.1  R內置數據集  119 8.1.1  內置數據集  119 8.1.2  貢獻數據集  120 8.2  讀入外部數據文件  121 8.2.1  表格格式  121 8.2.2  電子表格工作簿  124 8.2.3  基於網頁的文件  125 8.2.4  其他文件格式  126 8.3  寫出數據文件和圖形  126 8.3.1  數據集  126 8.3.2  圖像和圖形文件  127 8.4  特殊對像的讀/寫操作  130 第二部分  編程 第9章  調用函數  135 9.1  作用域  135 9.1.1  環境  135 9.1.2  搜索路徑  137 9.1.3  名稱的保留和保護  139 9.2  參數匹配  140 9.2.1  準確性  140 9.2.2  局部匹配  141 9.2.3  位置  142 9.2.4  混合  142 9.2.5  省略號的用法  143 第  10章 條件和循環  145 10.1  if語句  145 10.1.1  獨立語句  145 10.1.2  else語句  148 10.1.3  素水平使用ifelse  149 10.1.4  嵌套和堆疊語句  150 10.1.5  轉換函數  153 10.2  循環代碼  156 10.2.1  for循環  156 10.2.2  while循環  162 10.2.3  使用apply的隱式循環  165 10.3  其他控制流程機制  169 10.3.1  break或next聲明  169 10.3.2  repeat語句  171 第  11章 編寫函數  175 11.1  函數命令  175 11.1.1  創建函數  175 11.1.2  使用返回  178 11.2  參數  180 11.2.1  惰性計算  180 11.2.2  設置默認值  183 11.2.3  檢查缺失參數  184 11.2.4  省略號的處理  185 11.3  特殊函數  189 11.3.1  幫助函數  190 11.3.2  一次性函數  191 11.3.3  遞歸函數  192 第  12章 異常值、計時和可見性  196 12.1  異常值處理  196 12.1.1  正式聲明:錯誤和警告  196 12.1.2  使用try命令來捕獲錯誤  198 12.2  進度和計時  202 12.2.1  文本進度條:執行到 哪裡了  202 12.2.2  測量完成時間:執行需要多長 時間  203 12.3  隱藏  204 12.3.1  函數與對像的區別  205 12.3.2  區分數據框變量  207 第三部分  統計學與概率 第  13章 初級統計學  213 13.1  描述原始數據  213 13.1.1  數值型變量  213 13.1.2  分類變量  214 13.1.3  單變量和多變量數據  215 13.1.4  參數和統計量  216 13.2  統計概要  216 13.2.1  集中趨勢:均值、中位數、 眾數  217 13.2.2  計數、百分比和比例  220 13.2.3  四分位數、百分位數和五分位數 概括法  222 13.2.4  離散程度:方差、標準差和 四分位差  223 13.2.5  協方差和相關繫數  226 13.2.6  異常值  230 第  14章 數據可視化基礎  233 14.1  條形圖和餅圖  233 14.1.1  繪制條形圖  233 14.1.2  餅圖簡介  236 14.2  直方圖  237 14.3  箱線圖  239 14.3.1  獨立箱線圖  239 14.3.2  並列箱線圖  240 14.4  散點圖  241 14.4.1  單一散點圖  242 14.4.2  散點圖矩陣  243 第  15章 概率  248 15.1  什麼是概率  248 15.1.1  事件和概率  248 15.1.2  條件概率  249 15.1.3  交集  249 15.1.4  並集  250 15.1.5  補集  250 15.2  隨機變量和概率分布  251 15.2.1  觀察值  251 15.2.2  離散隨機變量  252 15.2.3  連續隨機變量  254 15.2.4  形狀、偏態和峰態  260 第  16章 常見的概率分布  263 16.1  常見的概率質量函數  263 16.1.1  伯努利分布  263 16.1.2  二項分布  264 16.1.3  泊松分布  268 16.1.4  其他質量函數  271 16.2  常見的概率密度函數  271 16.2.1  均勻分布  271 16.2.2  正態分布  275 16.2.3  學生t分布  282 16.2.4  指數分布  284 16.2.5  其他密度函數  286 第四部分  統計檢驗與建模 第  17章 抽樣分布和置信度  291 17.1  抽樣分布  291 17.1.1  樣本均值的分布  292 17.1.2  樣品比例的分布  295 17.1.3  其他統計的抽樣分布  298 17.2  置信區間  298 17.2.1  平均值的置信區間  299 17.2.2  比例的置信區間  301 17.2.3  其他置信區間  301 17.2.4  對CI解釋的評論  302 第  18章 假設檢驗  304 18.1  假設檢驗的組件  304 18.1.1  假設  305 18.1.2  檢驗統計量  305 18.1.3  p值  305 18.1.4  顯著性水平  305 18.1.5  假設檢驗的拒絕域  306 18.2  檢驗均值  306 18.2.1  單個均值  306 18.2.2  兩個均值  309 18.3  檢驗比例  316 18.3.1  單個比例  316 18.3.2  兩個比例  318 18.4  檢驗分類變量  322 18.4.1  單個分類變量  322 18.4.2  兩個分類變量  325 18.5  錯誤與功效  329 18.5.1  假設檢驗錯誤  329 18.5.2  第Ⅰ類錯誤  330 18.5.3  第Ⅱ類錯誤  332 18.5.4  統計功效  335 第  19章 方差分析  340 19.1  單因素方差分析  340 19.1.1  假設和診斷檢驗  340 19.1.2  單因素方差分析表  343 19.1.3  用aov函數創建方差 分析表  344 19.2  雙因素方差分析  345 19.2.1  一繫列假設  346 19.2.2  主效應和交互作用  347 19.3  Kruskal-Wallis檢驗  349 第  20章 簡單線性回歸  352 20.1  線性關繫的一個示例  352 20.2  一般概念  353 20.2.1  模型的定義  354 20.2.2  估計截距和斜率的參數  354 20.2.3  用lm擬合線性模型  355 20.2.4  對殘差的說明  356 20.3  統計推斷  357 20.3.1  彙總擬合模型  357 20.3.2  回歸繫數的顯著性檢驗  358 20.3.3  可決繫數  359 20.3.4  其他彙總輸出  359 20.4  預測  360 20.4.1  置信區間還是預測區間  360 20.4.2  解釋區間  361 20.4.3  繪制區間  362 20.4.4  插值與外推  364 20.5  分類解釋變量  365 20.5.1 &nbs變量:k = 2  365 20.5.2 &nbs變量:k > 2  368 20.5.3  改變參考水平  372 20.5.4  將分類變量視為數字  372 20.5.5  單因素方差分析的等價  375 第  21線性回歸  377 21.1  相關術語  377 21.2  理論  378 21.2.1  將簡單模型擴 模型  378 21.2.2  矩陣形式的估計  378 21.2.3  一個基礎例子  379 21.3  在R中的實現和解釋  380 21.3.1  其他解釋變量  381 21.3.2  解釋邊際效應  383 21.3.3  可線性模型  383 21.3.4  查找置信區間  385 21.3.5  綜合的F檢驗  385 21.3.6  線性模型進行預測  387 21.4  轉換數值變量  389 21.4.1  多項式  390 21.4.2  對數  395 21.4.3  其他變換  397 21.5  交互項  398 21.5.1  概念和動機  399 21.5.2  分類變量和連續變量  399 21.5.3  兩個分類  403 21.5.4  兩個連續  404 21.5.5  高階交互項  406 第  22章 線性模型選擇和診斷  409 22.1  擬合優度和復雜度  409 22.1.1  簡約原則  409 22.1.2  一般原則  409 22.2  模型選擇算法  410 22.2.1  嵌套比較:部分F檢驗  410 22.2.2  向前選擇  413 22.2.3  向後選擇  417 22.2.4  逐步AIC選擇  420 22.2.5  其他選擇算法  425 22.3  殘差診斷  425 22.3.1  檢查和解釋殘差  426 22.3.2  評估正態性  429 22.3.3  離群值、杠杆和影響  430 22.3.4  計算杠杆  433 22.3.5  庫克距離  434 22.3.6  以圖形方式組合殘差、杠杆和 庫克距離  437 22.4  共線性  441 22.4.1  潛在警告標志  441 22.4.2  相關預測  442 第五部分  不錯繪圖 第  23章 自定義不錯繪圖  447 23.1  掌握圖形設備  447 23.1.1  手動打開新設備  448 23.1.2  在設備之間切換  448 23.1.3  關閉一個設備  449 23.1.4  一個設備中多個圖形  449 23.2  繪制區域和邊距  452 23.2.1  默認間距  452 23.2.2  自定義間距  453 23.2.3  剪切  454 23.3  點擊式坐標互動  456 23.3.1  獲取坐標  456 23.3.2  可視化所選坐標  456 23.3.3  專用注釋  457 23.4  自定義傳統R圖形  460 23.4.1  樣式和禁止的圖形參數  460 23.4.2  自定義邊框  461 23.4.3  自定義坐標軸  462 23.5  專用文本和標簽符號  464 23.5.1  字體  464 23.5.2  希臘符號  465 23.5.3  數學表達式  466 23.6  完全注釋的散點圖  468 第  24章 進一步了解圖形  474 24.1  是使用ggplot還是qplot  474 24.2  平滑和陰影  475 24.2.1  添加LOESS趨勢  475 24.2.2  構建平滑密度估計  477 24.3  多個圖形和變量的分面  479 24.3.1  獨立圖形  479 24.3.2  一個分類變量的分面繪圖  481 24.4  ggvis包裡的交互式工具  484 第  25章 在更高維上定義顏色和圖形  490 25.1  顏色的表示和使用  490 25.1.1  紅—綠—藍十六進制顏色 代碼  490 25.1.2  內置調色板  493 25.1.3  自定義調色板  494 25.1.4  使用調色板索引連續區  495 25.1.5  顏色圖例  498 25.1.6  不透明度  499 25.1.7  RGB的替代和更多功能  501 25.2  3D散點圖  503 25.2.1  基本語法  504 25.2.2  增強視覺  504 25.3  用於繪圖的曲面  507 25.3.1  構造估計網格  507 25.3.2  構造z矩陣  508 25.3.3  概念化的z矩陣  509 25.4  輪廓圖  510 25.4.1  畫輪廓線  510 25.4.2  彩色填充輪廓  515 25.5  像素圖像  518 25.5.1  一個網格點 = 一個像素  518 25.5.2  曲面截斷和空像素  521 25.6  透視圖  527 25.6.1  基本圖和角度調整  527 25.6.2  為平面著色  530 25.6.3  循環旋轉  532 第  26章 交互式3D圖形  537 26.1  點雲  537 26.1.1  基本3D雲  537 26.1.2  增強視覺和圖例  538 26.1.3  添加其他3D組件  539 26.2  雙變量曲面  543 26.2.1  基本透視曲面  543 26.2.2  附加組件  544 26.2.3  根據z坐標值著色  546 26.2.4  設置長寬比  547 26.3  三變量曲面  550 26.3.1  三維估計坐標  551 26.3.2  等值面  552 26.3.3  實例:非密度  556 26.4  參數方程  560 26.4.1  簡單矢量圖  560 26.4.2  數學抽像圖形  563 附錄A  安裝R和貢獻包  571 A.1  和安裝R  571 A.2  使用包  572 A.2.1  基礎包  573 A.2.2  擴展包  573 A.2.3  貢獻包  573 A.3  更新R和已安裝的包  578 A.4  使用其他鏡像和存儲庫  579 A.4.1  切換CRAN鏡像  579 A.4.2  其他包庫  579 A.5  引用和寫作包  580 A.5.1  引用R和幫助包  580 A.5.2  編寫我們自己的包  581 附錄B  使用RStudio  582 B.1  基本布局和用法  582 B.1.1  編輯器和外觀選項  583 B.1.2  自定義窗格  584 B.2  輔助工具  585 B.2.1  項目  585 B.2.2  包安裝程序和更新程序  586 B.2.3  支持調試  587 B.2.4  標記、文檔和圖形工具  587 譯後記  590
    內容虛線

    內容簡介

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    本書由淺入深、全面繫統地介紹了R語言的編程和統計知識,為讀者了解現代數據科學的計算方法奠定了比較堅實的基礎。 本書包括語言、編程、統計學和概率、統計檢驗和建模、繪圖共5個部分,基本涵蓋了國外大學一、二年級的統計學課程。在講授知識的同時,本書注重學以致用,每章穿插了許多練習,方便讀者動手操作;每章結尾提供了本章講述的代碼彙總,方便讀者快速查閱。通過對本書循序漸進的學習,讀者可以逐步構建自己的知識體繫,同時培養程序員的思維方式。本書適合R語言初學者從頭開始學習,有編程經驗的讀者也可以挑選自己感興趣的內容閱讀。 本書既可以用作R語言編程的社會培訓教材、自學教材,也可以用作高校師生,特別是統計學專業師生的輔導教材。

    作者簡介

    [新西蘭]蒂爾曼·M. 戴維斯(Tilman M. Davies) 著 李毅 譯

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    蒂爾曼·M. 戴維斯是新西蘭奧塔哥大學的講師,教授統計數據課程。他使用R語言編程已經有10年之久,並在他的所有課程上教授R語言編程。蒂爾曼·M. 戴維斯因對空間點模式建模的研究,被授予新西蘭統計協會的Worsley獎。新西蘭huang家學會授予他Marsden Fast-Start獎,表彰他解決了相關的問題。他組織了一個為期3天的R語言講習班,這鼓勵他寫出這本面向R語言初學者的使用指南。

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