具體描述
基本信息
書名：R語言實用教程
：53.00元
作者：薛毅,陳立萍著
齣版社：清華大學齣版社
齣版日期：2014-10-01
ISBN：9787302371175
字數：
頁碼：
版次：1
裝幀：平裝
開本：16開
商品重量：0.4kg
編輯推薦
R即是統計軟件，又是一種計算軟件，為使讀者盡快地瞭解R軟件的使用，本書以R語言為重點，主要嚮讀者介紹R語言基本內容；學習R語言程序的編寫，使用R語言完成矩陣代數和數值分析的計算。學會使用R語言完成各種圖形（包括統計圖形）的繪製，以及用R語言完成基本的統計計算。
內容提要
R語言，一種自由軟件編程語言與操作環境，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘. 雖然 R是一款統計軟件，但也可用於數值分析和矩陣計算. 本書是 R語言的一本入門教材，講授學習 R必備的內容. 僅使用基本的統計知識，介紹 R函數的使用方法，以及如何使用 R的內置函數去解決統計中的問題. 介紹 R中與數值分析相關的內容，並利用相應算法來學習 R語言的編程. 介紹 R的繪圖功能，及相關的繪圖函數. 本書的每一章是針對一類問題設計的，討論的內容由淺入深、循序漸進. 並在後一章介紹擴展 R的方法，讀者可以根據自己的需求擴展 R的相關功能. 本書適閤於理工、經管和生物等專業的本科生、研究生，或者相關專業的技術人員學習 R使用，可以作為“統計計算”課程的教材或教學參考書，也可作為數學建模競賽培訓的輔導教材。
目錄
第1章 R語言入門
1.1 R語言簡介
1.1.1 R軟件的下載與安裝
1.1.2 初識R
1.1.3 下拉式菜單與快捷方式
1.2 嚮量
1.2.1 基本運算
1.2.2 數據對象
1.2.3 嚮量賦值
1.2.4 産生有規律的嚮量
1.2.5 邏輯嚮量
1.2.6 嚮量中的缺失數據
1.2.7 字符型嚮量
1.2.8 用vector函數生成嚮量
1.2.9 復數嚮量
1.2.10 嚮量的下標運算
1.2.11 與數值嚮量有關的函數
1.3 因子
1.3.1 factor函數
1.3.2 gl函數
1.3.3 與因子有關的函數
1.4 矩陣
1.4.1 矩陣的生成
1.4.2 與矩陣運算有關的函數
1.4.3 矩陣下標
1.5 數組
1.5.1 數組的生成
1.5.2 數組下標
1.5.3 apply函數
1.6 對象和它的模式與屬性
1.6.1 固有屬性：mode和length
1.6.2 修改對象的長度
1.6.3 attributes和attr函數
1.6.4 對象的class屬性
1.7 列錶
1.7.1 列錶的構造
1.7.2 列錶的修改
1.7.3 返迴值為列錶的函數
1.8 數據框
1.8.1 數據框的生成
1.8.2 數據框的引用
1.8.3 attach函數
1.8.4 with函數
1.8.5 列錶與數據框的編輯
1.8.6 lapply函數和sapply函數
1.9 讀、寫數據文件
1.9.1 讀純文本文件
1.9.2 讀取其他軟件格式的數據文件
1.9.3 讀取 Excel錶格數據
1.9.4 數據集的讀取
1.9.5 寫數據文件
1.10 控製流
1.10.1 分支函數
1.10.2 中止語句與空語句
1.10.3 循環函數
1.11 R程序設計
1.11.1 函數定義
1.11.2 定義新的二元運算
1.11.3 有名參數與默認參數
1.11.4 遞歸函數
1.11.5 程序運行
1.11.6 程序調試
習題
第2章 數值計算
2.1 嚮量與矩陣的運算
2.1.1 嚮量的四則運算
2.1.2 嚮量的內積與外積
2.1.3 矩陣的四則運算
2.1.4 矩陣的函數運算
2.1.5 求解綫性方程組
2.1.6 矩陣分解
2.2 非綫性方程 （組）求根
2.2.1 非綫性方程求根
2.2.2 求解非綫性方程組
2.3 求函數極值
2.3.1 一元函數極值
2.3.2 多元函數極值
2.4 插值
2.4.1 多項式插值
2.4.2 分段綫性插值
2.4.3 分段 Hermite插值
2.4.4 三次樣條函數
2.5 數據擬閤
2.5.1 小二乘原理
2.5.2 求解超定綫性方程組的QR分解方法
2.5.3 多項式擬閤
2.6 數值積分
2.6.1 梯形求積公式
2.6.2 Simpson求積公式
……
第3章 R語言繪圖
第4章 概率、分布與隨機模擬
第5章 假設檢驗
第6章 迴歸分析
第7章 多元統計分析
第8章 多元分布
索引
參考文獻
作者介紹
文摘
序言
R語言實用教程：精通數據分析與可視化 前言 在當今數據驅動的世界裏，掌握強大的數據分析工具至關重要。R語言，作為一款開源、免費且功能強大的統計計算和圖形生成語言，已成為數據科學領域的事實標準。從學術研究到商業決策，從生物信息學到金融分析，R語言的身影無處不在。 本書《R語言實用教程》旨在為廣大R語言初學者和有一定基礎的用戶提供一份係統、全麵且極具實踐性的學習指南。我們力求將復雜的R語言概念和技巧以清晰易懂的方式呈現，並通過豐富的實例和練習，幫助讀者真正掌握R語言在數據處理、統計分析、模型構建和可視化等方麵的核心能力。 第一章：R語言的初識與環境搭建 本章將帶領讀者邁齣R語言學習的第一步。我們將深入探討R語言的獨特魅力及其廣泛的應用場景，幫助讀者建立學習的信心和動力。隨後，我們將詳細講解如何在不同的操作係統（Windows, macOS, Linux）上安裝R語言以及集成開發環境（IDE）RStudio。RStudio以其友好的用戶界麵、強大的代碼編輯和調試功能，極大地提升瞭R語言的學習和開發效率。我們將指導讀者熟悉RStudio的工作空間，包括源代碼編輯器、控製颱、環境麵闆、文件/繪圖/包/幫助麵闆等，並講解基本的RStudio操作，如創建和保存R腳本，執行代碼，查看變量等。 第二章：R語言基礎數據類型與結構 掌握R語言的基本數據類型是後續學習的基石。本章將係統介紹R語言中常用的數據類型，包括邏輯型（logical）、數值型（numeric）、整型（integer）、復數型（complex）、字符型（character）和原始型（raw）。我們將通過生動的例子，讓讀者理解每種數據類型的特性和用途。 在此基礎上，我們將深入講解R語言的核心數據結構，它們是組織和管理數據的關鍵。我們將詳細介紹： 嚮量（Vector）: R語言中最基本的數據結構，可以包含同一種數據類型的元素。我們將學習如何創建嚮量、訪問嚮量元素、進行嚮量運算，以及嚮量化的概念，理解其在提高計算效率方麵的優勢。 矩陣（Matrix）: 由行和列組成的二維數據結構，所有元素必須是同一種數據類型。我們將學習如何創建矩陣、訪問矩陣元素、進行矩陣運算，以及理解矩陣在處理錶格數據時的應用。 數組（Array）: 推廣到多維的矩陣，可以包含任意維度的數據，所有元素必須是同一種數據類型。我們將學習其創建和操作方法。 列錶（List）: 可以包含不同數據類型和不同長度元素的集閤。列錶的靈活性使其成為存儲異構數據的強大工具。我們將學習如何創建列錶、訪問列錶元素，以及列錶的嵌套應用。 數據框（Data Frame）: R語言中最常用的數據結構之一，可以看作是具有相同長度的嚮量組成的列錶，每一列可以包含不同數據類型。數據框是處理錶格型數據的核心，廣泛應用於數據分析和統計建模。我們將詳細講解如何創建數據框、導入外部數據（如CSV文件）到數據框、訪問和修改數據框的列和行，以及進行基本的數據框操作。 第三章：數據對象的管理與操作 高效的數據管理是數據分析過程中的關鍵環節。本章將聚焦於R語言中數據對象的管理和操作技巧。我們將學習如何查看和檢查R對象（如`str()`, `summary()`, `head()`, `tail()`, `names()`, `colnames()`, `rownames()`等函數），理解它們在數據探索中的作用。 我們將深入講解R語言的變量賦值機製，以及如何進行對象的重命名和刪除。更重要的是，我們將介紹R語言強大的子集提取（subsetting）能力，這是從數據中提取所需信息的關鍵。我們將學習如何使用下標（索引）來提取嚮量、矩陣、列錶和數據框的元素、行和列，包括使用邏輯索引、名稱索引和位置索引。 此外，本章還將涵蓋數據對象的類型轉換，以及如何使用`as.numeric()`, `as.character()`, `as.factor()`等函數來改變數據的類型，以適應不同的分析需求。 第四章：數據導入與導齣 真實世界的數據往往存儲在各種外部文件中。本章將教授讀者如何靈活地在R語言中導入和導齣數據，實現數據在R環境與其他應用之間的無縫切換。 我們將重點介紹如何導入常見數據格式的文件，包括： CSV文件: 使用`read.csv()`和`read.csv2()`函數，並講解參數設置，如分隔符、小數點符號、文件編碼等。 Excel文件: 介紹常用的`readxl`包，學習使用`read_excel()`函數讀取`.xls`和`.xlsx`文件，並演示如何指定工作錶。 文本文件: 使用`read.table()`函數讀取通用文本文件，並講解其豐富參數的應用。 R數據格式: 學習使用`save()`和`load()`函數保存和加載R對象，方便項目數據的管理。 同時，我們將講解如何將R對象導齣為各種格式的文件，如使用`write.csv()`, `write.table()`, `write.csv2()`函數將數據框寫入CSV或文本文件。 第五章：數據預處理與清洗 原始數據往往存在缺失值、異常值、格式不一緻等問題，直接進行分析可能會導緻錯誤的結果。本章將重點講解R語言中數據預處理和清洗的關鍵技術，幫助讀者構建可靠的數據基礎。 我們將學習如何識彆和處理缺失值： 使用`is.na()`函數檢測缺失值。 使用`na.omit()`函數刪除含有缺失值的行。 使用`complete.cases()`函數判斷行是否存在缺失值。 學習常用的缺失值填充策略，如均值填充、中位數填充、眾數填充，以及使用插值法進行填充。 我們將探討如何處理異常值： 利用可視化方法（如箱綫圖）識彆異常值。 介紹基於統計學方法的異常值檢測技術。 講解如何刪除或轉換異常值。 本章還將介紹數據格式的規範化，如日期時間格式的轉換、文本數據的大小寫轉換、去除多餘空格等。此外，我們還將學習如何閤並和連接（merge, rbind, cbind）不同的數據集，以及如何進行數據的變形（reshape），如寬錶與長錶的相互轉換。 第六章：數據可視化基礎——使用ggplot2 “一張圖勝過韆言萬語”。數據可視化是理解數據、展示分析結果的強大工具。本章將重點介紹R語言中最流行、最強大的可視化包——`ggplot2`。 我們將深入講解`ggplot2`的“圖形語法”（Grammar of Graphics）的核心理念，包括： 數據（Data）: 需要可視化的數據集。 映射（Mapping）: 將數據中的變量映射到圖形的視覺屬性上（如x軸、y軸、顔色、大小、形狀等）。 幾何對象（Geom）: 用於在圖形上繪製數據點的幾何形狀，如點（point）、綫（line）、條形（bar）、麵積（area）等。 統計變換（Stat）: 對數據進行匯總、計算等統計變換，如計數（count）、密度（density）等。 坐標係（Coord）: 定義圖形的坐標係統。 分麵（Facet）: 將圖形分解成多個子圖，分彆展示不同子集的圖形。 主題（Theme）: 控製圖形的整體美學風格，如字體、顔色、背景等。 我們將通過大量示例，演示如何使用`ggplot2`創建各種類型的基本圖錶： 散點圖（Scatter Plot）: 用於展示兩個數值變量之間的關係。 摺綫圖（Line Plot）: 用於展示數據隨時間或其他連續變量的變化趨勢。 條形圖（Bar Chart）: 用於展示離散型變量的頻數或比例。 直方圖（Histogram）: 用於展示單個數值變量的分布情況。 箱綫圖（Box Plot）: 用於展示數據的分布、中位數、四分位數和異常值。 密度圖（Density Plot）: 用於展示數據的概率密度分布。 我們將學習如何自定義圖錶的顔色、形狀、大小，添加標題、軸標簽、圖例，以及進行圖錶的組閤和疊加，讓讀者能夠創建齣信息豐富且美觀的統計圖形。 第七章：描述性統計分析 在深入進行推斷性統計之前，對數據進行描述性統計是理解數據特徵的必要步驟。本章將詳細介紹R語言中用於描述性統計的常用函數和方法。 我們將學習如何計算： 集中趨勢度量: 均值（mean）、中位數（median）、眾數（mode）。 離散程度度量: 方差（variance）、標準差（standard deviation）、極差（range）、四分位距（interquartile range, IQR）。 分布形態度量: 偏度（skewness）、峰度（kurtosis）。 我們將使用`summary()`函數快速獲取數據的基本統計摘要。同時，我們將學習如何針對不同的數據類型（數值型、因子型）使用相應的函數進行統計描述。 第八章：概率分布與統計推斷基礎 概率分布是統計推斷的理論基礎。本章將介紹R語言中常見的概率分布及其應用。 我們將學習R語言中用於概率分布的四大函數族： `d`函數: 計算概率密度函數（PDF）或概率質量函數（PMF）的值。 `p`函數: 計算纍積分布函數（CDF）的值（左側尾部概率）。 `q`函數: 計算分位數函數（Inverse CDF）的值。 `r`函數: 生成服從該分布的隨機數。 我們將重點介紹以下重要分布： 正態分布（Normal Distribution）: 及其在數據分析中的重要性。 二項分布（Binomial Distribution）: 適用於離散的成功/失敗試驗。 泊鬆分布（Poisson Distribution）: 適用於計數型數據。 t分布（t-Distribution）: 在小樣本統計推斷中應用廣泛。 卡方分布（Chi-squared Distribution）: 在假設檢驗中常用。 F分布（F-Distribution）: 在方差分析（ANOVA）中應用。 在此基礎上，本章將引入統計推斷的基本概念，包括點估計和區間估計。我們將學習如何使用R語言計算置信區間，例如均值的置信區間，並理解置信區間的含義。 第九章：假設檢驗 假設檢驗是用於判斷樣本數據是否支持某個統計假設的方法。本章將詳細講解R語言中常見的假設檢驗方法。 我們將學習： 單樣本t檢驗（One-sample t-test）: 檢驗單個樣本均值是否等於某個已知值。 獨立樣本t檢驗（Independent samples t-test）: 檢驗兩組獨立樣本均值是否存在顯著差異。 配對樣本t檢驗（Paired samples t-test）: 檢驗配對觀測值均值是否存在顯著差異。 卡方檢驗（Chi-squared test）: 檢驗分類變量之間的獨立性或擬閤優度。 方差分析（ANOVA）: 檢驗多組樣本均值是否存在顯著差異。 非參數檢驗: 如Wilcoxon秩和檢驗（Wilcoxon rank-sum test）和Kruskal-Wallis檢驗（Kruskal-Wallis test），適用於不滿足正態性假設的情況。 我們將深入講解假設檢驗的步驟、p值的含義、統計顯著性水平的選擇，以及如何解釋檢驗結果。 第十章：綫性迴歸模型 綫性迴歸是用於探索因變量與一個或多個自變量之間綫性關係的最基礎、最常用的建模技術之一。本章將係統介紹R語言中綫性迴歸模型的構建與解釋。 我們將學習： 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）: 探索單個自變量與因變量之間的綫性關係。 多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression）: 探索多個自變量與因變量之間的綫性關係。 我們將詳細講解如何使用R語言的`lm()`函數構建綫性迴歸模型，並解釋模型的輸齣結果，包括： 迴歸係數（Regression Coefficients）: 解釋自變量對因變量的影響方嚮和大小。 截距（Intercept）: 當所有自變量取值為零時，因變量的預測值。 p值（p-value）: 判斷迴歸係數是否統計顯著。 R方（R-squared）: 度量模型解釋因變量變異的比例。 調整R方（Adjusted R-squared）: 考慮模型中自變量數量的R方。 本章還將涉及綫性迴歸模型的診斷，如殘差分析（residual analysis）、共綫性診斷（multicollinearity diagnosis），以及如何進行模型的選擇和改進。 第十一章：分類與預測模型入門 在許多實際應用中，我們需要對數據進行分類或預測離散型結果。本章將介紹R語言中一些基本的分類和預測模型。 我們將初步接觸： 邏輯迴歸（Logistic Regression）: 用於二分類問題的建模，預測事件發生的概率。 決策樹（Decision Trees）: 一種直觀的分類和迴歸模型，通過一係列規則將數據分割。 K近鄰算法（K-Nearest Neighbors, KNN）: 一種簡單的非參數分類算法，基於實例的學習。 我們將學習如何使用R語言的相應函數和包來構建這些模型，並理解它們的基本原理和應用場景。 第十二章：R語言高級數據處理與操作（dplyr與tidyr） 為瞭更高效、更便捷地進行數據處理和轉換，R語言社區開發瞭許多優秀的包。本章將重點介紹`tidyverse`生態係統中兩個核心的包——`dplyr`和`tidyr`。 `dplyr`: 提供瞭一係列簡潔、強大的數據操作函數，使得數據處理過程更加直觀和易讀。我們將學習： `select()`: 選擇列。 `filter()`: 過濾行。 `mutate()`: 創建新列或修改現有列。 `arrange()`: 對行進行排序。 `summarize()`: 對數據進行匯總。 `group_by()`: 對數據進行分組。 `%>%`（管道操作符）: 連接一係列操作，提高代碼的可讀性和流暢性。 `tidyr`: 專注於數據“整潔”（tidy）化，幫助我們輕鬆地處理數據結構不規範的問題。我們將學習： `gather()` / `pivot_longer()`: 將寬錶轉換為長錶。 `spread()` / `pivot_wider()`: 將長錶轉換為寬錶。 `separate()`: 將一個列拆分成多個列。 `unite()`: 將多個列閤並成一個列。 通過掌握`dplyr`和`tidyr`，讀者將極大地提升數據處理的效率和代碼的可維護性。 第十三章：R語言與數據挖掘初步 本章將引導讀者初步探索數據挖掘領域，瞭解R語言在其中的應用。我們將介紹一些基礎的數據挖掘概念和技術。 關聯規則挖掘: 如Apriori算法，用於發現數據項之間的有趣關聯（例如，在購物籃分析中發現哪些商品經常被一起購買）。 聚類分析（Clustering）: 如K-means聚類，用於將數據分成若乾個相似的組。 降維技術: 如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），用於減少數據的維度，同時保留盡可能多的信息。 我們將使用R語言相應的包（如`arules`, `cluster`, `stats`等）來實現這些技術，並簡要討論其應用場景。 第十四章：R語言腳本編寫、函數定義與包的使用 為瞭更好地組織和復用代碼，掌握腳本編寫、函數定義和包的使用至關重要。本章將深入講解這些R語言開發的進階技能。 R腳本的組織與管理: 如何編寫結構清晰、易於維護的R腳本，以及如何使用注釋提高代碼的可讀性。 函數定義: 學習如何定義自己的函數，封裝重復性的任務，提高代碼的模塊化和可復用性。我們將講解函數的參數、返迴值、作用域等概念。 R包的安裝與加載: 學習如何使用`install.packages()`安裝外部R包，以及如何使用`library()`加載已安裝的包，從而擴展R語言的功能。我們將介紹一些常用且重要的R包，如`readxl`, `ggplot2`, `dplyr`, `tidyr`, `caret`等。 包的開發簡介: 簡要介紹如何創建自己的R包，以便更好地分享自己的代碼和函數。 第十五章：R語言實戰案例分析 理論學習最終需要通過實踐來鞏固。本章將通過幾個貼近實際應用場景的案例，展示如何綜閤運用本書所學知識解決實際數據分析問題。 我們將選擇具有代錶性的案例，例如： 市場營銷數據分析: 如客戶購買行為分析、廣告效果評估。 生物醫學數據分析: 如基因錶達數據分析、臨床試驗數據統計。 經濟金融數據分析: 如股票價格趨勢分析、風險評估。 在每個案例中，我們將遵循數據分析的完整流程：數據導入與預處理、探索性數據分析（EDA）、可視化展示、統計建模與推斷，並最終給齣數據驅動的結論和建議。 附錄 R語言常用快捷鍵 R語言常用函數速查錶 進一步學習資源推薦 結語 通過《R語言實用教程》，我們希望讀者不僅能夠掌握R語言的基礎語法和核心功能，更能夠培養獨立解決數據分析問題的能力。R語言的學習是一個持續進步的過程，鼓勵讀者在閱讀本書後，繼續深入探索，擁抱數據科學的無限可能。 本書特色 係統性強: 從基礎概念到高級應用，循序漸進，構建完整的知識體係。 實踐性突齣: 大量真實數據集和代碼示例，注重動手實踐。 語言通俗易懂: 避免過於晦澀的專業術語，力求清晰易懂。 緊跟時代發展: 引入`tidyverse`等現代R語言開發工具，提升開發效率。 案例豐富: 涵蓋多個領域，幫助讀者理解R語言的實際應用價值。 無論您是即將踏入數據科學領域的研究生，還是希望提升數據分析技能的職場人士，亦或是對數據充滿好奇的愛好者，《R語言實用教程》都將是您不可多得的學習夥伴。讓我們一起，用R語言開啓數據分析的新篇章！
