R语言核心技术手册(第2版)

副标题:无

作   者:(美)Joseph Adler(约瑟夫 阿德勒) 著,刘思喆 等译

分类号:

ISBN:9787121237867

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简介

  R是一款优秀的开源统计应用语言,它直观、易用、低成本,而且还有庞大的社区支持,随着数据挖掘技术的兴起,R语言得到了广泛的应用。《R语言核心技术手册(第2版)》介绍从安装R软件到基本语法以及应用的全过程,可以帮助你全面地学习和使用R。《R语言核心技术手册(第2版)》共6部分,26章,基本涵盖了R语言的所有功能,而且提供了大量的实例说明运用R语言绘图、分析数据以及拟合统计模型的过程。书中虽然涉及很多统计学理论和知识,但并不是《R语言核心技术手册(第2版)》的重点。  作为第2版,本书增加了一些处理数据的新章节,将绘图章节集中放在“可视化篇”,同时针对R的版本变化做了一些升级。  《R语言核心技术手册(第2版)》适合从事数据挖掘、机器学习、统计及数据分析的人士阅读。

目录

前言 xvi
I 基础篇
 第1 章获取和安装R 
  R 版本
  R 的安装
  Windows 
  Mac OS X 
  Linux 和UNIX 系统
 第2 章R 的用户界面 
  R 的图形用户界面
  Windows 
  Mac OS X 
  Linux 和UNIX 程序
  R 控制台
  命令行编辑
  批处理模式
  在Excel 中使用R 
  RStudio 
  其他运行R 的方式
 第3 章简短的示例 
  基本操作
  函数
  变量
  数据结构简介
  对象和类
  模型和公式
  图表
  获得帮助
 第4 章R 包 
  R 包概览
  列示本地库中的R 包
  加载R 包
  在Windows 和Linux 系统下加载R 包
  在Mac OS X 系统下加载R 包
  搜索R 包资源库
  搜索网络上的R 包资源库
  基于R 界面搜寻和安装包
  从其他资源库安装R 包
  定制R 包
  创建包目录
  创建R 包
II 语言篇
 第5 章R 语言概览 
  表达式
  对象
  符号
  函数
  在赋值语句中,对象会被复制
  R 中一切皆为对象
  特殊值
  NA 
  Inf 和-Inf 
  NaN 
  NULL 
  强制转换
  R 解释器
  观察R 是如何工作的
 第6 章R 语法
  常量
  数值向量
  字符向量
  符号
  运算符
  运算顺序
  赋值操作
  表达式
  分离型表达式
  括号
  花括号
  控制结构
  条件语句
  循环
  访问数据结构
  数据结构操作符
  通过整数向量引用
  通过逻辑向量引用
  通过名字进行引用
  R 编程标准
 第7 章R 对象 
  基本对象类型
  向量
  列表
  其他对象
  矩阵
  数组
  因子
  数据框
  公式
  时间序列
  Shingle 对象
  日期和时间对象
  连接对象
  属性
  类
 第8 章符号和环境 
  符号
  环境
  全局环境
  环境和函数
  调用堆栈
  在不同的环境中对函数求值
  向环境中添加对象
  异常
  提示错误
  捕获错误
 第9 章函数 
  函数的关键字
  参数
  返回值
  函数参数
  匿名函数
  函数的属性
  参数顺序和具名实参
  副作用
  改变其他环境
  输入/输出
  图形
 第10 章面向对象编程 
  R 的面向对象编程概览
  核心概念
  实现的例子
  R 的面向对象编程:S4 
  类的定义
  对象的新建
  槽的存取
  对象的操作
  创建强制转换方法
  方法
  方法的管理
  基本类型
  更多的帮助
  守旧派的OOP:S3 
  S3 的类
  S3 方法
  在S4 的类中使用S3 的类
  查找隐藏的S3 方法
III 数据篇
 第11 章数据的存取和编辑 
  在R 中输入数据
  用R 命令输入数据
  用图形界面输入数据
  保存和读入R 对象
  用save 保存对象
  从外部文件导入数据
  文本文件
  其他软件
  导出数据
  从数据库获取数据
  导出然后导入
  数据库连接包
  RODBC 
  DBI 
  TSDBI 
  从Hadoop 中获取数据
 第12 章准备数据 
  合并数据集
  粘贴数据结构
  通过共同字段合并数据
  数据转换
  变量重新赋值
  转换函数
  对对象的每个元素进行函数运算
  数据分段
  shingle 
  Cut 
  利用分组变量合并对象
  子集
  中括号索引的方式
  subset 函数
  随机抽样
  汇总函数
  tapply 与aggregate 
  用rowsum 聚合表格
  计数
  数据修整
  数据清洗
  查找和删除重复数据
  排序
IV 可视化篇
 第13 章图形 
  R Graphics 概述
  散点图
  时间序列
  柱状图
  饼图
  分类数据绘图
  三维数据
  绘制分布图
  箱线图
  画图设备
  自定义图形
  绘图函数常见参数
  图形参数
  基本图形函数
 第14 章Lattice 绘图
  历史
  lattice 包概述
  lattice 的工作原理
  例子
  使用lattice 函数
  定制面板函数
  高级lattice 函数
  单一的网格作图
  二元网格作图
  三元图
  其他图形
  定制lattice 图
  lattice 函数的常用参数
  trellis.skeleton 
  指定如何绘制坐标轴
  参数
  plot.trellis 
  strip.default 
  simpleKey 
  低级函数
  低级绘图函数
  面板函数
 第15 章ggplot2 
  一个简短的介绍
  图形语法
  一个更复杂的例子:医保数据
  快速绘图
  用ggplot2 绘图
  更多信息
V 统计篇
 第16 章数据分析
  描述性统计
  相关系数和协方差
  主成分分析
  因子分析
  bootstrap 重抽样
 第17 章概率分布
  正态分布
  常见分布的参数
  分布函数族
 第18 章统计检验
  连续型数据
  基于正态分布的检验
  不依赖分布的检验
  离散数据
  比例检验
  二项式检验
  列联表检验
  列联表非参数检验
 第19 章功效检验
  实验设计示例
  t 检验实验设计
  比例实验设计
  方差分析设计
 第20 章回归模型
  简单的线性模型示例
  拟合模型
  指定模型的工具函数
  获取模型信息
  更新模型
  lm 函数的详述
  最小二乘回归的假设
  稳健回归和阻力回归
  子集选取和Shrinkage 回归
  变量的逐步选取
  岭回归
  Lasso 和最小角回归
  弹性网络
  主成分回归和偏最小二乘回归
  非线性模型
  广义线性模型
  glmnet 包
  非线性最小二乘
  生存模型
  平滑
  样条线
  拟合多项式曲面
  核平滑
  回归的机器学习算法
  回归树模型
  MARS 算法
  神经网络
  投影寻踪回归
  广义可加模型
  支持向量机
 第21 章分类模型 
  线性分类模型
  logistic 回归
  线性判别分析
  对数线性模型
  机器学习分类模型
  k 近邻
  分类树模型
  神经网络
  支持向量机
  随机森林
 第22 章机器学习
  购物篮分析
  聚类
  距离度量
  聚类算法
 第23 章时间序列分析
  自相关函数
  时间序列模型
VI 其他主题
 第24 章优化R 程序性能
  R 程序性能的测量
  时间测定
  性能分析
  监控内存的使用
  内存性能分析
  优化你的R 代码
  使用向量操作
  R 中查找的性能
  使用数据库查询大数据集
  内存预分配
  清理内存
  大数据集的函数
  加速R 的其他方法
  R 字节码编译器
  高性能的R 版本
 第25 章Bioconductor 
  例子
  加载原始的表达数据
  从GEO 读取数据
  匹配表型数据
  分析表达数据
  关键的Bioconductor 包
  数据结构
  eSet 
  AssayData 
  AnnotatedDataFrame 
  MIAME 
  Bioconductor 包使用的其他类
  如何进一步学习
  Bioconductor 之外的资源
  教程
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参考文献
索引

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