R语言经典实例（原书第2版）
李洪成, 潘文捷 译
出版时间：2020年06月
页数：505
“我从本书中学到的东西比我从任何其他编程书中学到的都多。”
——David Curran
OpenJaw Technologies的认知工程师
本书的第2版涵盖了277个R语言实用方法，可以帮助你快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析的一切工具，但是R本身的结构可能不容易掌握。本书提供的面向任务的R语言实用方法涉及从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你马上应用R高效地工作。
每一个R语言方法都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户，本书将帮助你步入R的殿堂；对于R的中级用户，本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书，可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。
本书主要内容:
● 建立向量、处理变量，以及执行其他基本函数。
● 简化数据的输入和输出。
● 处理矩阵、列表、因子和数据框等数据结构。
● 分析概率、概率分布和随机变量。
● 计算统计量和置信区间，进行统计检验。
● 创建各种图形。
● 构建线性回归和方差分析（ANOVA）等统计模型。
● 探索高级统计技术，如聚类分析等。
——David Curran
OpenJaw Technologies的认知工程师
本书的第2版涵盖了277个R语言实用方法，可以帮助你快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析的一切工具，但是R本身的结构可能不容易掌握。本书提供的面向任务的R语言实用方法涉及从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你马上应用R高效地工作。
每一个R语言方法都专注于一个特定的问题，随后的讨论则对问题的解决方案给出解释，并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户，本书将帮助你步入R的殿堂；对于R的中级用户，本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书，可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。
本书主要内容:
● 建立向量、处理变量，以及执行其他基本函数。
● 简化数据的输入和输出。
● 处理矩阵、列表、因子和数据框等数据结构。
● 分析概率、概率分布和随机变量。
● 计算统计量和置信区间，进行统计检验。
● 创建各种图形。
● 构建线性回归和方差分析（ANOVA）等统计模型。
● 探索高级统计技术，如聚类分析等。
- 前言
- 第1章 R入门和获得帮助
- 1.1 下载和安装R软件
- 1.2 安装RStudio
- 1.3 开始运行RStudio
- 1.4 输入R命令
- 1.5 退出RStudio
- 1.6 中断R正在运行的程序
- 1.7 查看帮助文档
- 1.8 获取函数的帮助文档
- 1.9 搜索帮助文档
- 1.10 查看R添加包帮助信息
- 1.11 通过网络获取帮助
- 1.12 寻找相关函数与添加包
- 1.13 搜索邮件列表
- 1.14 向Stack Overflow或社区的其他网站提交问题
- 第2章 基础知识
- 2.1 在屏幕上显示内容
- 2.2 设定变量
- 2.3 列出所有变量
- 2.4 删除变量
- 2.5 生成向量
- 2.6 计算基本统计量
- 2.7 生成数列
- 2.8 向量比较
- 2.9 选取向量中的元素
- 2.10 向量的计算
- 2.11 运算符优先级问题
- 2.12 减少输入，得到更多命令
- 2.13 创建函数调用的管道
- 2.14 避免常见错误
- 第3章 R软件导览
- 3.1 获取和设定工作目录
- 3.2 创建一个新的RStudio项目
- 3.3 保存工作空间
- 3.4 查看历史命令记录
- 3.5 保存先前命令产生的结果
- 3.6 通过搜索路径显示已加载的软件包
- 3.7 查看已安装的R包列表
- 3.8 使用R包中的函数
- 3.9 使用R的内置数据集
- 3.10 从CRAN网站安装R包
- 3.11 从GitHub网站安装R包
- 3.12 设定或改变默认CRAN网站镜像
- 3.13 运行脚本
- 3.14 批量运行R代码
- 3.15 找到R的主目录
- 3.16 R的自定义
- 3.17 在云端使用R和RStudio
- 第4章 输入与输出
- 4.1 使用键盘输入数据
- 4.2 显示 少的位数（或 多的位数）
- 4.3 将输出结果重定向到文件
- 4.4 显示文件列表
- 4.5 解决无法在Windows中打开文件的问题
- 4.6 读取固定宽度的数据记录
- 4.7 读取表格数据文件
- 4.8 读取CSV文件
- 4.9 写入CSV文件
- 4.10 从网络中读取表格或CSV格式数据
- 4.11 从Excel文件读取数据
- 4.12 将数据框写入Excel文件
- 4.13 从SAS文件读取数据
- 4.14 读取HTML表格数据
- 4.15 读取复杂格式数据文件
- 4.16 读取MySQL数据库中的数据
- 4.17 通过dbplyr访问数据库
- 4.18 保存和传送对象
- 第5章 数据结构
- 5.1 对向量添加数据
- 5.2 在向量中插入数据
- 5.3 理解循环规则
- 5.4 构建因子
- 5.5 将多个向量合并成单个向量以及一个平行因子
- 5.6 创建列表
- 5.7 根据位置选定列表元素
- 5.8 根据名称选定列表元素
- 5.9 构建一个名称/值关联表
- 5.10 从列表中移除元素
- 5.11 将列表转换为向量
- 5.12 从列表中移除空值元素
- 5.13 使用条件来移除列表元素
- 5.14 矩阵初始化
- 5.15 执行矩阵运算
- 5.16 将描述性名称赋给矩阵的行和列
- 5.17 从矩阵中选定一行或一列
- 5.18 用列数据初始化数据框
- 5.19 用行数据初始化数据框
- 5.20 对数据框添加行
- 5.21 根据位置选择数据框的列
- 5.22 根据名称选择数据框的列
- 5.23 修改数据框的列名
- 5.24 从数据框中移除NA值
- 5.25 根据名称排除列
- 5.26 合并两个数据框
- 5.27 根据共有列合并数据框
- 5.28 基本数据类型之间的转换
- 5.29 从一种结构化数据类型转换到另一种数据类型
- 第6章 数据转换
- 6.1 将函数应用于列表的每个元素
- 6.2 将函数应用于数据框的每一行
- 6.3 将函数应用于矩阵的每一行
- 6.4 将函数应用于每一列
- 6.5 将函数应用于平行向量或列表
- 6.6 将函数应用于一组数据
- 6.7 基于条件生成一个新列
- 第7章 字符串和日期
- 7.1 获取字符串长度
- 7.2 连接字符串
- 7.3 提取子串
- 7.4 根据分隔符分割字符串
- 7.5 替代子串
- 7.6 生成字符串的所有成对组合
- 7.7 得到当前日期
- 7.8 转换字符串为日期
- 7.9 转换日期为字符串
- 7.10 转换年、月、日为日期
- 7.11 得到儒略日期
- 7.12 提取日期的一部分
- 7.13 创建日期序列
- 第8章 概率
- 8.1 计算组合数
- 8.2 生成组合
- 8.3 生成随机数
- 8.4 生成可再生的随机数
- 8.5 生成随机样本
- 8.6 生成随机序列
- 8.7 随机排列向量
- 8.8 计算离散分布的概率
- 8.9 计算连续分布的概率
- 8.10 转换概率为分位数
- 8.11 绘制密度函数
- 第9章 统计概论
- 9.1 数据的汇总
- 9.2 计算相对频数
- 9.3 因子数据的表格和列联表创建
- 9.4 检验分类变量独立性
- 9.5 计算数据集的百分位数（和四分位数）
- 9.6 求分位数的逆
- 9.7 数据转换为z分数
- 9.8 检验样本均值（t检验）
- 9.9 均值的置信区间
- 9.10 中位数的置信区间
- 9.11 检验样本比例
- 9.12 比例的置信区间
- 9.13 检验正态性
- 9.14 游程检验
- 9.15 比较两个样本的均值
- 9.16 比较两个非参数样本的位置
- 9.17 检验相关系数的显著性
- 9.18 检验组的等比例
- 9.19 组均值间成对比较
- 9.20 检验两样本的相同分布
- 第10章 图形
- 10.1 创建散点图
- 10.2 添加标题和标签
- 10.3 添加（或去除）网格
- 10.4 给ggplot图形添加主题
- 10.5 创建多组散点图
- 10.6 添加（或去除）图例
- 10.7 绘制散点图的回归线
- 10.8 多变量散点图的绘制
- 10.9 创建多个分组的散点图
- 10.10 创建条形图
- 10.11 对条形图添加置信区间
- 10.12 给条形图上色
- 10.13 绘制从点x到点y的线
- 10.14 改变线的类型、宽度或者颜色
- 10.15 绘制多个数据集
- 10.16 添加垂直线和水平线
- 10.17 创建箱线图
- 10.18 对每个因子水平创建箱线图
- 10.19 创建直方图
- 10.20 对直方图添加密度估计
- 10.21 创建正态Q-Q图
- 10.22 创建其他Q-Q图
- 10.23 用多种颜色绘制变量
- 10.24 绘制函数
- 10.25 在一页中显示多个图形
- 10.26 在文档中绘制图形
- 第11章 线性回归和方差分析
- 11.1 简单线性回归
- 11.2 多元线性回归
- 11.3 得到回归统计量
- 11.4 理解回归的汇总结果
- 11.5 运行无截距项的线性回归
- 11.6 只应用与因变量高度相关的变量进行回归
- 11.7 运行有交互项的线性回归
- 11.8 选择 合适的回归变量
- 11.9 对数据子集进行回归
- 11.10 在回归公式中使用表达式
- 11.11 多项式回归
- 11.12 对变换后的数据进行回归
- 11.13 寻找 佳幂变换（Box-Cox过程）
- 11.14 回归系数的置信区间
- 11.15 绘制回归残差
- 11.16 线性回归的诊断
- 11.17 识别有影响的观察值
- 11.18 残差自相关检验（Durbin-Watson检验）
- 11.19 预测新值
- 11.20 建立预测区间
- 11.21 执行单因素方差分析
- 11.22 创建交互关系图
- 11.23 找到组间均值的差异
- 11.24 执行稳健方差分析（Kruskal-Wallis检验）
- 11.25 运用方差分析比较模型
- 第12章 有用的方法
- 12.1 查看你的数据
- 12.2 输出赋值结果
- 12.3 对行和列求和
- 12.4 按列输出数据
- 12.5 对数据分组
- 12.6 找到特定值的位置
- 12.7 每隔n个选定一个向量元素
- 12.8 找到最小值或最大值
- 12.9 生成多个变量的组合
- 12.10 转换一个数据框
- 12.11 对数据框排序
- 12.12 移除变量属性
- 12.13 显示对象的结构
- 12.14 代码运行时间
- 12.15 避免显示警告和错误消息
- 12.16 从列表中提取函数参数
- 12.17 定义你自己的二元运算符
- 12.18 不显示R启动消息
- 12.19 获取和设置环境变量
- 12.20 使用代码段
- 12.21 本地并行运行R代码
- 12.22 远程并行运行R代码
- 第13章 数值分析和统计方法
- 13.1 小化或者 大化单参数函数
- 13.2 小化或者 大化多参数函数
- 13.3 计算特征值和特征向量
- 13.4 执行主成分分析
- 13.5 执行简单正交回归
- 13.6 识别数据的聚类
- 13.7 预测二元变量（逻辑回归）
- 13.8 统计量的Bootstrap法
- 13.9 因子分析
- 第14章 时间序列分析
- 14.1 表示时间序列
- 14.2 绘制时序图
- 14.3 提取 早或者 新的观测值
- 14.4 选取时间序列的子集
- 14.5 合并多个时间序列
- 14.6 缺失时间序列的填充
- 14.7 时间序列的滞后
- 14.8 计算逐次差分
- 14.9 时间序列的相关计算
- 14.10 计算移动平均
- 14.11 在日历时间范围内应用函数
- 14.12 应用滚动函数
- 14.13 绘制自相关函数图
- 14.14 检验时间序列的自相关
- 14.15 绘制偏自相关函数
- 14.16 两个时间序列间的滞后相关性
- 14.17 剔除时间序列的趋势
- 14.18 拟合ARIMA模型
- 14.19 剔除ARIMA模型中不显著的系数
- 14.20 对ARIMA模型进行诊断
- 14.21 用ARIMA模型进行预测
- 14.22 绘制预测结果
- 14.23 均值回归的检验
- 14.24 时间序列的平滑
- 第15章 简单编程
- 15.1 在两种可能情况中进行选择：if/else
- 15.2 用循环进行迭代
- 15.3 定义一个函数
- 15.4 创建局部变量
- 15.5 在多种替代方案之间进行选择：switch
- 15.6 定义函数参数的默认值
- 15.7 给出警示错误的信号
- 15.8 防止错误
- 15.9 创建匿名函数
- 15.10 创建可重复使用函数的集合
- 15.11 自动重新生成代码
- 第16章 R Markdown和发表
- 16.1 创建新文档
- 16.2 添加标题、作者或日期
- 16.3 格式化文档文本
- 16.4 插入文档标题
- 16.5 插入列表
- 16.6 显示R代码的输出
- 16.7 控制显示的代码和结果
- 16.8 插入图
- 16.9 插入表格
- 16.10 插入数据表
- 16.11 插入数学公式
- 16.12 生成HTML输出
- 16.13 生成PDF输出
- 16.14 生成Microsoft Word输出
- 16.15 生成演示输出
- 16.16 创建参数化报告
- 16.17 组织自定义R Markdown工作流程
书名：R语言经典实例（原书第2版）
作者：J.D. Long, Paul Teetor 著
译者：李洪成, 潘文捷 译
国内出版社：机械工业出版社
出版时间：2020年06月
页数：505
书号：978-7-111-65681-4
原版书书名：R Cookbook，2nd Edition
原版书出版商：O'Reilly Media
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