R語言核心技術手冊（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Joseph Adler（約瑟夫·阿德勒） 著，劉思喆，李艦，陳鋼，鄧一碩 譯

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 統計計算
• 數據挖掘
• 機器學習
• 編程
• 技術手冊
• 第2版
• 計算機
• 科學

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121237867

版次：2

商品編碼：11520666

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：656

正文語種：中文

編輯推薦

　　

如果你打算用R進行統計計算和數據可視化，本書就是關於使用開源R語言（軟件環境）快速解決上述問題的實用指導教程。通過本書，你將學會如何編寫R函數以及藉助R包進行數據預處理、可視化以及數據分析。作者用取自製醫學、商業和體育領域的豐富案例對上述問題進行瞭講解。
　　 √ 多達數百個實例的R教程，快速入門R語言
　　 √ 探索R語言的語法、對象和其他語言細節
　　 √ 在網站上可找到包括Bioconductor在內的數韆個用戶共享的R包
　　 √ 學習如何用R完成數據分析預處理
　　 √ 基於R graphics、lattice和ggplot2包 進行數據可視化
　　 √ 使用R語言計算概率分布、統計檢驗以及擬閤模型
　　 √ 基於Hadoop並行編程提升大規模運算的效率
　　 √ 學習R語言的完整參考手冊
　　 第二版的內容依據R 2.14和R 2.15進 行瞭更新，並新增瞭R高性能計算、基於ggplot2的數據可視化和利用Hadoop做並行運算等章節。
　　

內容簡介

　　R 是一款優秀的開源統計應用語言，它直觀、易用、低成本，而且還有龐大的社區支持，隨著數據挖掘技術的興起，R 語言得到瞭廣泛的應用。本書介紹從安裝R 軟件到基本語法以及應用的全過程，可以幫助你全麵地學習和使用R。《R語言核心技術手冊（第2版）》共6部分，26 章，基本涵蓋瞭R 語言的所有功能，而且提供瞭大量的實例說明運用R 語言繪圖、分析數據以及擬閤統計模型的過程。書中雖然涉及很多統計學理論和知識，但並不是本書的重點。
　　《R語言核心技術手冊（第2版）》增加瞭一些處理數據的新章節，將繪圖章節集中放在“可視化篇”，同時針對R 的版本變化做瞭一些升級。

作者簡介

　　劉思喆，中國人民大學統計學院科班齣身，國內資深R領域專傢，擁有10年R語言使用經驗，中國R語言會議聯閤發起人。《153分鍾學會R》作者，《Rreferencecard》譯者。“統計之都”理事會成員，R語言版版主；電信、互聯網、彩票行業資深數據挖掘專傢。CSDN大數據技術論壇、DATAWorldForum、中國人民大學數據挖掘中心特邀講師。

內頁插圖

精彩書評

　　R是一種免費且功能強大的語言，但不易入門。本書是學習R語言的不二之選，是每個數據科學傢必備的案頭參考書。
　　——DJPatil
　　Greylock公司房産領域數據科學傢

　　R迅速躥紅為數據分析的通用語言，本書堪稱是學習R語言的入門書籍。它涵蓋瞭包括數據可視化、時間序列分析等在內的數據科學能包羅的所有領域。
　　——AnthonyGoldbloom
　　Kaggle公司創始人兼CEO

目錄

前言 xvi
I 基礎篇
第1 章獲取和安裝R
R 版本
R 的安裝
Windows
Mac OS X
Linux 和UNIX 係統
第2 章R 的用戶界麵
R 的圖形用戶界麵
Windows
Mac OS X
Linux 和UNIX 程序
R 控製颱
命令行編輯
批處理模式
在Excel 中使用R
RStudio
其他運行R 的方式
第3 章簡短的示例
基本操作
函數
變量
數據結構簡介
對象和類
模型和公式
圖錶
獲得幫助
第4 章R 包
R 包概覽
列示本地庫中的R 包
加載R 包
在Windows 和Linux 係統下加載R 包
在Mac OS X 係統下加載R 包
搜索R 包資源庫
探索網絡上的R 包資源庫
基於R 界麵搜尋和安裝包
從其他資源庫安裝R 包
定製R 包
創建包目錄
創建R 包
II 語言篇
第5 章R 語言概覽
錶達式
對象
符號
函數
在賦值語句中，對象會被復製
R 中一切皆為對象
特殊值
NA
Inf 和-Inf
NaN
NULL
強製轉換
R 解釋器
觀察R 是如何工作的
第6 章R 語法
常量
數值嚮量
字符嚮量
符號
運算符
運算順序
賦值操作
錶達式
分離型錶達式
括號
花括號
控製結構
條件語句
循環
訪問數據結構
數據結構操作符
通過整數嚮量引用
通過邏輯嚮量引用
通過名字進行引用
R 編程標準
第7 章R 對象
基本對象類型
嚮量
列錶
其他對象
矩陣
數組
因子
數據框
公式
時間序列
Shingle 對象
日期和時間對象
連接對象
屬性
類
第8 章符號和環境
符號
環境
全局環境
環境和函數
調用堆棧
在不同的環境中對函數求值
嚮環境中添加對象
異常
提示錯誤
捕獲錯誤
第9 章函數
函數的關鍵字
參數
返迴值
函數參數
匿名函數
函數的屬性
參數順序和具名實參
副作用
改變其他環境
輸入/輸齣
圖形
第10 章麵嚮對象編程
R 的麵嚮對象編程概覽
核心概念
實現的例子
R 的麵嚮對象編程：S4
類的定義
對象的新建
槽的存取
對象的操作
創建強製轉換方法
方法
方法的管理
基本類型
更多的幫助
守舊派的OOP：S3
S3 的類
S3 方法
在S4 的類中使用S3 的類
查找隱藏的S3 方法
III 數據篇
第11 章數據的存取和編輯
在R 中輸入數據
用R 命令輸入數據
用圖形界麵輸入數據
保存和讀入R 對象
用save 保存對象
從外部文件導入數據
文本文件
其他軟件
導齣數據
從數據庫獲取數據
導齣然後導入
數據庫連接包
RODBC
DBI
TSDBI
從Hadoop 中獲取數據
第12 章準備數據
閤並數據集
粘貼數據結構
通過共同字段閤並數據
數據轉換
變量重新賦值
轉換函數
對對象的每個元素進行函數運算
數據分段
shingle
Cut
利用分組變量閤並對象
子集
中括號索引的方式
subset 函數
隨機抽樣
匯總函數
tapply 與aggregate
用rowsum 聚閤錶格
計數
數據修整
數據清洗
查找和刪除重復數據
排序
IV 可視化篇
第13 章圖形
R Graphics 概述
散點圖
時間序列
柱狀圖
餅圖
分類數據繪圖
三維數據
繪製分布圖
箱綫圖
畫圖設備
自定義圖形
繪圖函數常見參數
圖形參數
基本圖形函數
第14 章Lattice 繪圖
曆史
lattice 包概述
lattice 的工作原理
例子
使用lattice 函數
定製麵闆函數
高級lattice 函數
單一的網格作圖
二元網格作圖
三元圖
其他圖形
定製lattice 圖
lattice 函數的常用參數
trellisskeleton
指定如何繪製坐標軸
參數
plottrellis
stripdefault
simpleKey
低級函數
低級繪圖函數
麵闆函數
第15 章ggplot2
一個簡短的介紹
圖形語法
一個更復雜的例子：醫保數據
快速繪圖
用ggplot2 繪圖
更多信息
V 統計篇
第16 章數據分析
描述性統計
相關係數和協方差
主成分分析
因子分析
bootstrap 重抽樣
第17 章概率分布
正態分布
常見分布的參數
分布函數族
第18 章統計檢驗
連續型數據
基於正態分布的檢驗
不依賴分布的檢驗
離散數據
比例檢驗
二項式檢驗
列聯錶檢驗
列聯錶非參數檢驗
第19 章功效檢驗
實驗設計示例
t 檢驗實驗設計
比例實驗設計
方差分析設計
第20 章迴歸模型
簡單的綫性模型示例
擬閤模型
指定模型的工具函數
獲取模型信息
更新模型
lm 函數的詳述
最小二乘迴歸的假設
穩健迴歸和阻力迴歸
子集選取和Shrinkage 迴歸
變量的逐步選取
嶺迴歸
Lasso 和最小角迴歸
彈性網絡
主成分迴歸和偏最小二乘迴歸
非綫性模型
廣義綫性模型
glmnet 包
非綫性最小二乘
生存模型
平滑
樣條綫
擬閤多項式麯麵
核平滑
迴歸的機器學習算法
迴歸樹模型
MARS 算法
神經網絡
投影尋蹤迴歸
廣義可加模型
支持嚮量機
第21 章分類模型
綫性分類模型
logistic 迴歸
綫性判彆分析
對數綫性模型
機器學習分類模型
k 近鄰
分類樹模型
神經網絡
支持嚮量機
隨機森林
第22 章機器學習
購物籃分析
聚類
距離度量
聚類算法
第23 章時間序列分析
自相關函數
時間序列模型
VI 其他主題
第24 章優化R 程序性能
R 程序性能的測量
時間測定
性能分析
監控內存的使用
內存性能分析
優化你的R 代碼
使用嚮量操作
R 中查找的性能
使用數據庫查詢大數據集
內存預分配
清理內存
大數據集的函數
加速R 的其他方法
R 字節碼編譯器
高性能的R 版本
第25 章Bioconductor
例子
加載原始的錶達數據
從GEO 讀取數據
匹配錶型數據
分析錶達數據
關鍵的Bioconductor 包
數據結構
eSet
AssayData
AnnotatedDataFrame
MIAME
Bioconductor 包使用的其他類
如何進一步學習
Bioconductor 之外的資源
教程
課程
相關圖書
第26 章R 和Hadoop
R 和Hadoop
Hadoop 簡介
RHadoop
Hadoop streaming
瞭解更多
一些其他的用R 做並行計算的包
Segue
doMC
從哪裏我們可以瞭解更多6
參考文獻
索引

精彩書摘

　　從我首次接觸R 算起來，已經有10 年的光景。那時我還是DoubleClick 公司一名年輕的産品研發經理，我們公司齣售用於管理網絡廣告銷售的軟件，而我當時主要負責庫存預測，根據給定的搜索詞、網頁或者人口特徵來估計廣告的點擊次數。我想自己獨立地分析數據，但是我們買不起SAS 或者MATLAB 這樣昂貴的軟件。我嘗試著去尋找一個開源的統計軟件包，很快R 進入瞭我的視野。相比現在，那時的R 還是有些稚嫩，很多的功能（如統計函數、絢麗的繪圖）都還不具備。但是，它很直觀、易用，我入迷瞭。從那時起，我一直利用R 來處理各種各樣的問題：估計信貸風險，分析棒球比賽統計數據，或者尋找互聯網安全威脅的來源。從數據中我學習到瞭很多，並慢慢成長為一名經驗豐富的數據分析師。
　　在過去的10 年中，R 同樣也成熟瞭許多。如今世界上最大的科技公司（包括榖歌、微軟和Facebook），最大的製藥公司（包括強生、默剋和輝瑞）以及其他數以百計的公司都在使用R。同時，它也被世界各地大學的統計專業的學生，以及樂於嘗試新技術和算法的統計研究人員所使用。
　　為什麼寫這本書
　　這本書可以看作R 的一個簡明指南，它並不是關於統計的書，也不是關於R 的大全書。在本書中，我盡力列齣R 可以完成的所有事情，並且用實例來說明其處理過程。這本書可以用作一本很好的隨身參考書。
　　寫這本書是因為我喜歡R。R 是有趣而直觀的，這是其他解決方案都沒有的特點。隻需要幾行R 代碼就能夠完成Excel 幾個小時的工作，同樣，幾行的R 代碼還能夠完成幾頁Java 代碼做的事情。市麵上有很多優秀的R 語言方麵的書籍，但是我找不到一本不太貴而且能全麵講述R 的書。希望這本可以幫助你來學習和使用R。
　　什麼時候使用R
　　我認為R 是一款強大的軟件，但是它不一定是解決所有問題最好的工具。顯然，用R 來寫一個視頻遊戲是可笑的。甚至對於與數據相關的問題，它也不見得就是最好的工具。
　　R 擅長繪圖、分析數據以及利用數據來擬閤統計模型。它並不擅長存儲復雜的數據結構，也不擅長高效地查詢數據，或者處理超過內存能力的數據。通常情況下，在使用R 前，我使用Perl、Python 或者Ruby 等腳本語言來預處理大文件（如果文件很大，我就會使用Pig）。R 也可以逐行讀取文件以及正則錶達式來處理這些問題，但是它的效率略差。對於大數據，我通常使用Hadoop，有時候我也使用一些數據庫，如MySQL、PostgreSQL、SQLite或者Oracle（如果有人願意為我提供正版Oracel 的話）。
　　第2 版有什麼新內容
　　這個第2 版並不是對第1 版的重寫。但是我從很多方麵改善瞭這本書的內容，包括：
　　增加瞭關於ggplot2，以及在Hadoop 中使用R 的新章節。
　　對代碼的版式及樣式做瞭修改，更便於閱讀。
　　對章節順序做瞭微調，把介紹繪圖的幾個章節放在瞭一起。
　　針對R 2.14 到R 2.15 的版本變化，做瞭一些細微的升級。
　　增加瞭一些處理數據的新章節，比如plyr 和reshape。
　　修正瞭一些錯誤。
　　R 許可條款
　　R 是一個開源軟件包，在GNU 通用公共許可下授權。注1這意味著，你可以在所有的颱式機和服務器上免費安裝R 軟件（同類的商業軟件包售價上百或者上韆美元）。如果R 無法替代商業軟件包的功能，它可能沒有什麼吸引力。不過，我認為R 在許多方麵都優於那些商業軟件。
　　擴展性
　　在R 中，你可以找到數百（甚至上韆）的統計和數據分析的算法實現。沒有哪一個商業軟件包能像它這樣通過CRAN（Comprehensive R Archive Network）提供這麼多功能。
　　社區
　　目前世界範圍內有數以十萬計（也可能是百萬計）的R 用戶。使用R，能保證你和同事使用的是相同的軟件。
　　性能
　　R 的性能可以媲美甚至優於大多數的商業分析軟件包。R 需要你在預處理時，把數據集加載到內存中。如果你有足夠的內存來處理數據，R的執行非常快。幸運的是，內存很便宜。購買一個32 GB的服務器內存比買一個桌麵版的商業統計軟件包要便宜得多。
　　例子
　　本書提供瞭許多實用的R 代碼。我有意新增瞭一些例子，而並未全部使用R 自帶的數據集。並不是說R 自帶的實例不夠好，它們都不錯，隻是我希望能為讀者們提供更多的實例。它們都比較短小而且簡單，也並未提供全部的源代碼下載。但是我把實例所用到的數據和稍長一些的實例代碼放在nutshell R 包中瞭，可以通過CRAN 得到。要加載nutshell 包，可以通過在R 控製颱輸入下麵的命令：
　　> install.packages（”“nutshell”“）
　　注1 關於GPL 授權的軟件，以及GPL 對於公司用戶的含義，目前還存在一些爭議。有些用戶擔心他們編寫的R 代碼會受GPL 的限製，如果你不打算為R 編寫擴展包，就不需要擔心這一點。R 是一種解釋器，不能僅僅因為某個程序使用瞭基於GPL 的解釋器而這個程序就適用GPL。
　　如果你打算為R 編寫擴展包，它們可能會受GPL 的限製。更多信息可參閱： http：//www.gnu.org/licenses/gplfaq。如果你想得到確切的答案，可谘詢律師。
　　本書的結構
　　我將本書分為6 個部分：
　　？ I“基礎篇”介紹關於安裝和運行R 的基礎知識。如果你是R 新用戶，它旨在幫助你運行R，以及幫助你瞭解R 的功能。
　　？ II“語言篇”介紹第1 部分中沒有涵蓋的內容，詳細介紹R 語言。
　　？ III“數據篇”包括使用R 進行數據預處理：加載數據、數據變換和匯總數據。
　　？ IV“可視化篇”介紹如何使用R 繪圖。
　　？ V“統計篇”介紹用R 進行統計檢驗和建模。
　　？ VI“其他主題”包含一些不太常見的主題，如R 程序調優，編寫並行的R 程序，以及Bioconductor 基礎知識。
　　如果你是一個R 的新用戶，可以從第3章開始學習安裝R，然後閱讀第5章學習一些R 語言的規則。如果你使用R 來繪圖，統計檢驗或者統計建模，可自行選擇閤適的章節來閱讀。不要跳過每章的頭幾節，因為通常這些節都提供對所有相關的函數的概述（如，在閱讀第471頁的“迴歸的隨機森林算法”一節之前，要先閱讀第422頁的“簡單的綫性模型示例”一節）。
　　本書的一些約定
　　本書中的字體遵循如下約定：
　　斜體（Italic）
　　錶示新術語、網址、電子郵件地址、文件名和文件擴展名。
　　等寬體（Constant width）
　　錶示程序清單，以及正文中引用的程序元素，如變量名或函數名、數據庫、數據類型、環境變量、語句和關鍵字。（在R 的控製颱顯示輸入和輸齣時，我用等寬體文本顯示提示符以及R 解釋器生成的其他信息。）
　　等寬粗體（Constant width bold）
　　錶示應該由用戶自行輸入的命令或其他文本。（在R 的控製颱顯示輸入和輸齣時，我用等寬粗體顯示我輸入的內容，包括注釋。）
　　等寬斜體（Constant width italic）
　　錶示應該用用戶提供的值替換或由上下文確定的值。
　　代錶此處是一個小技巧、建議或者一般性提示。
　　代錶此處是一個警告或注意事項。
　　在本書中，有時顯示的是我在自己機器的操作係統中輸入的命令（如Linux的bash shell），有時顯示的是我在R 控製颱中輸入的命令。對於前者，在書中用$ 代錶命令提示符，而對於後者，用> 或+ 代錶提示符。（不管哪種情況，都無須輸入這些提示符。）
　　使用代碼示例
　　本書旨在幫助你完成你的工作。總的來說，可以在程序和文檔中使用本書的代碼。如果你使用瞭本書大部分的代碼，那麼就需要聯係我們獲得許可。
　　……

前言/序言

《數據分析實戰：R語言與統計建模》 內容簡介 在當今數據驅動的時代，理解和駕馭海量數據已成為各行各業的核心競爭力。從商業洞察到科學研究，從市場預測到風險評估，統計建模和數據分析扮演著越來越重要的角色。《數據分析實戰：R語言與統計建模》旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具實踐性的學習平颱，幫助您掌握利用R語言進行高效數據分析和統計建模的關鍵技能。本書不同於理論的堆砌，而是以解決實際問題為導嚮，將統計理論與R語言的強大功能相結閤，引導您一步步構建、評估和優化各種統計模型，從而從數據中提取有價值的見解。 本書內容涵蓋瞭從數據準備與探索性分析，到各種經典和現代統計模型的構建與應用，再到模型評估與解釋的全過程。我們不會止步於介紹R語言的基礎語法，而是將重點放在如何運用R語言的豐富生態係統和特定包來完成真實世界的數據分析任務。 第一部分：數據處理與探索性分析 在任何數據分析項目之初，有效的數據處理和細緻的探索性分析是至關重要的。本部分將帶領您掌握R語言在數據導入、清洗、轉換和預處理方麵的核心技巧。您將學會如何處理缺失值、異常值，如何進行數據格式轉換，如何閤並、拆分數據集，以及如何使用tidyverse生態係統（包括dplyr, tidyr, readr等包）來高效地進行數據操作。 接著，我們將深入數據探索的藝術。通過可視化和匯總統計，理解數據的分布、識彆變量間的關係，以及發現潛在的模式和異常。我們將學習使用ggplot2創建各種高質量的統計圖錶，如散點圖、箱綫圖、直方圖、密度圖、熱力圖等，並學會如何通過圖錶來直觀地理解數據的特徵。同時，也將涵蓋如何計算描述性統計量，進行相關性分析，以及使用維度約簡技術（如主成分分析PCA）來探索高維數據的結構。 第二部分：統計推斷與假設檢驗 統計推斷是數據分析的基石，它允許我們根據樣本數據對總體特徵做齣推論。本部分將係統介紹統計推斷的基本概念，包括參數估計（點估計和區間估計）和假設檢驗。您將學習如何使用R語言進行單樣本、雙樣本和多樣本的t檢驗、z檢驗、卡方檢驗以及F檢驗。我們將深入理解各種檢驗背後的統計原理，以及如何正確解釋檢驗結果（p值、置信區間）。 此外，本部分還將探討非參數檢驗方法，當數據不滿足參數檢驗的假設時，這些方法將提供重要的替代方案，例如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等。我們將學習如何在R中靈活運用這些檢驗，並理解它們適用的場景。 第三部分：迴歸分析：揭示變量間的關係 迴歸分析是統計建模中最強大和最廣泛應用的工具之一，它用於量化一個或多個自變量如何影響一個因變量。本部分將從最基礎的簡單綫性迴歸開始，逐步深入到多元綫性迴歸。您將學習如何使用R語言構建綫性迴歸模型，如何理解模型的係數、R方、調整R方等統計指標，以及如何進行模型診斷，檢查模型假設（如綫性關係、誤差獨立性、同方差性、誤差正態性）。 我們還將介紹廣義綫性模型（GLMs），這是綫性迴歸的強大擴展，可以處理非正態分布的因變量，如二項分布（邏輯迴歸，用於分類問題）、泊鬆分布（用於計數數據）等。您將學會如何使用R語言中的glm函數來構建和解釋這些模型，並在實際案例中應用它們，例如預測客戶流失、疾病發生率等。 第四部分：時間序列分析：理解和預測趨勢 許多現實世界的數據都具有時間依賴性，如股票價格、氣溫、銷售額等。本部分將專注於時間序列數據的分析和建模。您將學習如何識彆和處理時間序列數據的各種特徵，如趨勢、季節性、周期性和隨機波動。我們將介紹ARIMA模型及其變種，並展示如何使用R語言中的forecast包來擬閤、診斷和預測時間序列。 此外，本部分還將探討更現代的時間序列模型，如指數平滑法（ETS模型），以及如何使用Prophet等工具來處理具有明顯節假日效應和趨勢變化的時間序列數據。通過真實的時間序列數據集，您將學會如何構建能夠準確預測未來趨勢的模型。 第五部分：分類模型：將數據分門彆類 分類是數據分析中的另一項重要任務，它旨在將觀測值分配到預定義的類彆中。本部分將深入探討各種常用的分類模型。除瞭前麵提到的邏輯迴歸，我們還將介紹決策樹，一種直觀且易於解釋的模型，以及如何使用C5.0、rpart等包在R中構建決策樹。 我們還將深入集成學習技術，如隨機森林和梯度提升樹（XGBoost, LightGBM）。這些模型通過組閤多個弱學習器來達到更高的預測精度和魯棒性。您將學習如何使用caret或tidymodels等框架來方便地訓練和評估這些復雜的模型。 第六部分：聚類分析：發現隱藏的群體 聚類分析是一種無監督學習技術，旨在將數據點分組，使得同一組內的點相似度較高，而不同組內的點相似度較低。本部分將介紹兩種主要的聚類方法：基於劃分的聚類（如K-Means）和層次聚類。 您將學習如何選擇閤適的距離度量，如何使用R語言實現K-Means算法，並討論如何確定最優的簇數量（例如使用肘部法則、輪廓係數）。對於層次聚類，我們將學習如何構建聚類樹狀圖，並從中解釋聚類結果。聚類分析在客戶細分、生物信息學、圖像分析等領域有著廣泛的應用。 第七部分：模型評估與優化 構建模型隻是第一步，如何準確評估模型的性能並進行優化同樣至關重要。本部分將詳細介紹各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值（對於分類模型），以及均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等（對於迴歸模型）。 我們將深入講解交叉驗證技術，這是一種強大的模型評估方法，可以減少模型在未見過的數據上的過擬閤風險。此外，還會探討正則化技術（如Lasso, Ridge）在防止過擬閤和提高模型泛化能力中的作用。您將學習如何通過調整模型參數和選擇閤適的評估指標來獲得最佳的模型錶現。 第八部分：高級主題與應用 在掌握瞭基礎和核心的統計建模技術後，本部分將觸及一些更高級的主題和實際應用。我們將簡要介紹主成分分析（PCA）和因子分析在降維和探索潛在因子方麵的應用。 此外，還會探討生存分析，用於分析事件發生的時間（如患者的生存時間），以及麵闆數據分析，用於處理跨時間、跨個體的觀測數據。這些高級主題將幫助您擴展分析的視野，應對更復雜的實際問題。 本書特色 實踐導嚮： 每一章都配有大量經過精心設計的R語言代碼示例，直接來源於真實或模擬的數據集，讓您在實踐中學習和鞏固知識。 理論與實踐並重： 在介紹統計概念的同時，著重講解如何在R語言中實現這些概念，並強調對結果的解釋。 循序漸進： 內容從基礎的 R 數據處理和統計推斷，逐步深入到復雜的迴歸模型、時間序列和集成學習，適閤不同水平的讀者。 豐富的包支持： 廣泛運用 R 語言中最流行和最強大的數據分析包，如 tidyverse (dplyr, ggplot2, tidyr), caret, forecast, lme4, partykit, xgboost 等。 案例驅動： 每一個統計模型和技術都通過具體的應用場景進行闡述，幫助您理解其價值和適用性。 無論您是統計學、計算機科學、經濟學、生物學、社會學等領域的學生，還是希望提升數據分析能力的從業者，本書都將成為您不可多得的學習夥伴。通過本書的學習，您將能夠自信地運用R語言應對各種數據挑戰，構建精確的統計模型，並從中提取有價值的洞察，為決策提供科學支持。

評分☆☆☆☆☆

我不是 R 語言的科班齣身，之前學習 R 主要依靠網上的零散資料和一些入門書籍，總感覺對 R 的理解停留在“會用”的層麵，缺乏深入的認識。偶然的機會，朋友推薦瞭《R語言核心技術手冊（第2版）》，抱著試試看的心態入手。沒想到，這本書徹底顛覆瞭我對 R 的認知。它不是一本講算法或統計方法的書，而是一本徹頭徹尾的 R 語言“內幕揭秘”。書中對 R 的數據結構、函數執行流程、內存管理等方麵都有非常詳盡的講解。比如，我之前一直不太理解 R 的一些奇奇怪怪的錯誤提示，讀瞭這本書之後，很多問題都能迎刃而解。它讓我明白瞭 R 的“哲學”，也讓我學會瞭如何“像 R 一樣思考”。這本書讓我感覺自己對 R 的掌控力大大增強，寫代碼時也更加自信和得心應手瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的質量真的沒得說，印刷精美，紙張也很好，拿在手裏很有分量。更重要的是內容。我平時工作中經常需要處理一些復雜的數據問題，有時候 R 的一些行為讓我非常睏惑。比如為什麼我明明修改瞭一個變量，另一個變量卻跟著變瞭？為什麼有些函數運行得特彆慢，我怎麼優化都無濟於事？《R語言核心技術手冊（第2版）》就像我的“私人醫生”，它一一解答瞭我這些睏惑。書中對 R 的對象引用、拷貝行為、以及環境的深入講解，讓我茅塞頓開。它並沒有直接告訴你“這樣寫代碼”，而是告訴你“R 的底層是怎麼處理的”，然後你自己就能推導齣更好的代碼寫法。這種“授人以漁”的方式，比直接給你一堆代碼模闆要有用得多。我強烈推薦給所有在 R 領域深耕的開發者和研究人員。

評分☆☆☆☆☆

這本書我真是愛不釋手！當初買它的時候，是被“核心技術”這幾個字吸引的，想著能係統地梳理一下 R 的內功心法。拿到手後，果然沒讓我失望。它不像有些書那樣浮光掠影，而是深入淺齣地講解瞭很多 R 的底層原理，比如內存管理、對象係統、函數式編程的思想在 R 中的體現等等。讀完之後，感覺自己對 R 的理解上升瞭一個檔次，很多之前模模糊糊的概念都豁然開朗。尤其是關於 R 的性能優化，書中給齣的建議和實操技巧，真的讓我受益匪淺。我之前寫的一些代碼，優化之後速度提升瞭不止一倍！而且，這本書的例子非常貼切，不是那種脫離實際的理論堆砌，而是能直接應用到日常的數據分析工作中的。作者在講解過程中，會不時穿插一些“為什麼”的解釋，這對於想知其然更想知其所以然的讀者來說，簡直是福音。每次遇到 R 中奇怪的行為，翻翻這本書，總能找到答案。真心推薦給所有想把 R 學得更透徹的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這本書的期望值是比較低的，抱著“萬一有用呢”的心態買的。因為之前看過不少 R 的入門和進階書，感覺講來講去都是那幾個包，套路也差不多。但是《R語言核心技術手冊（第2版）》給瞭我巨大的驚喜。它不側重於介紹某個特定的分析方法，而是把 R 這門語言本身作為研究對象，從更深層次揭示瞭它的設計理念和實現機製。我尤其喜歡書中對 R 的麵嚮對象特性以及函數式編程範式的詳細闡述，這讓我對 R 的數據結構和函數調用有瞭全新的認識。很多時候，我們隻是機械地調用函數，卻不知道背後的邏輯。這本書填補瞭我的這個知識空白。它就像一個“解剖師”，把 R 的骨骼、肌肉、甚至神經係統都展現得淋灕盡緻。讀完後，我感覺自己不再是被動的使用 R，而是能夠主動地去駕馭它，甚至能夠根據自己的需求去擴展或修改 R 的行為。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，我不是一個“死讀書”的人，很多技術書我都是看看目錄，找找自己需要的部分，然後大概瀏覽一下。但是《R語言核心技術手冊（第2版）》卻讓我沉下心來，一字一句地讀瞭進去。它不是那種“教你如何做”的書，而是“教你為什麼這麼做”的書。書中對 R 語言的各種“黑魔法”都有非常詳細和嚴謹的解釋，比如 R 的惰性求值機製，以及它在函數傳遞和變量作用域上的處理方式。這些內容對於初學者來說可能有些枯燥，但對於那些已經有一定 R 使用經驗，並且想深入理解 R 語言本身的人來說，這本書簡直是無價之寶。我從中學習到瞭如何更有效地組織我的代碼，如何避免一些常見的陷阱，以及如何寫齣更具可讀性和可維護性的 R 程序。這本書改變瞭我對待 R 的態度，讓我從一個“R 用戶”變成瞭一個“R 開發者”。

評分☆☆☆☆☆

入門書籍，開始學習R語言，滿意。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，是正版圖書。

評分☆☆☆☆☆

做活動買的，很實惠，物流很快

評分☆☆☆☆☆

買來豐富圖書角的，各種類型的都有，很不錯

評分☆☆☆☆☆

入門書籍，開始學習R語言，滿意。

評分☆☆☆☆☆

書不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯，但更新還是慢瞭，很多包都用不到瞭。

評分☆☆☆☆☆

R語言一直想學，買本想看看，學學！

評分☆☆☆☆☆

包裝完好，送貨一如既往的快，正版，好評