R語言初學指南 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

市麵上的某些R入門手冊過於復雜，讓人誤以認為學習R是一項“艱巨的任務”。《R語言初學指南》將從基礎講起，不要求讀者具有計算機編程背景，不要求讀者預先掌握統計學和微積分，讀者隻需具備一定的高中代數知識，就能夠理解書中用到的數學知識。
通過《R語言初學指南》，讀者可以掌握一係列R技術，並可使用這些技術來完成基礎科學和應用數學課程上的大多數計算和繪圖項目。

在學完每章之後，《R語言初學指南》通過一個或幾個計算任務來讓讀者檢查自己所學的知識。這些任務不僅僅是練習，它們還是一些微型項目，不論是在創造力上還是在解決問題的能力上，都可以幫助讀者建立起使用R的思維模式。

內容簡介

R是一個開源、跨平颱的科學計算和統計分析軟件包，它提供瞭豐富多樣的統計功能和強大的數據分析功能，在大數據和機器學習快速發展的今天，R已經成為數據分析領域炙手可熱的通用語言。

《R語言初學指南》的內容涵蓋R的基礎知識，包括創建、運行以及調試R腳本；用戶自定義R函數；用R繪製基本圖形；R的循環語句和邏輯控製語句；二次函數、三角函數、指數函數、對數函數以及如何用R繪製這些函數圖形；矩陣的基本運算和綫性方程組的求解；概率分布與模擬；數據的擬和等。這些內容涉及多個領域的應用，有趣、生動、實用。

《R語言初學指南》通過大量與科學相關的應用，例如生態學、天文學、化學等學科的例子，深入淺齣地介紹瞭R的基本使用方法，以及建立應用模型和求解這些模型的方法。不誇張地講，本書是R入門的不二選擇，讀者隻要具備高中代數知識，就能順利讀完本書。

作者簡介

Brian Dennis是愛達荷大學魚類與野生動物科學係、統計科學係聯閤任命的教授。他在賓夕法尼亞州立大學獲得統計學碩士學位和生態學博士學位。他曾撰寫超過70篇科學論文，這些論文涉及統計學和數學建模在生態學和自然資源管理中的應用。在十幾年的教學和科研工作中，他一直使用R。

譯者簡介：
高敬雅，首都經濟貿易大學統計學院碩士畢業，目前為北京師範大學-香港浸會大學聯閤國際學院統計學教師，主要研究興趣為金融時間序列分析、多元統計分析及臨床實驗設計等。在校期間多次參與北京市自然科學基金項目課題，亦曾多次獲得國傢和省部級數學建模競賽奬勵和youxiu論文奬。

劉波，重慶大學計算機學院博士畢業，目前為重慶工商大學計算科學與信息工程學院教師，主要從事機器學習、計算機視覺、優化技術以及Spark平颱下分布式計算的研究，同時愛好Linux平颱的編程和Oracle數據庫的開發。現已發錶論文10餘篇，翻譯3本計算機相關書籍，編寫Oracle教材1本，承擔國傢自然科學青年基金研究項目1項，承擔重慶市科委和重慶市教委研究項目3項。

內頁插圖

目錄

第1章 介紹：開始使用R 1
1．1 R教程 1
1．2 嚮量 3
1．3 圖形 6
1．4 實際案例 7
1．5 本章小結 10
1．6 計算任務 12
1．7 參考文獻 15

第2章 R腳本 17
2．1 創建與保存R腳本 17
2．2 運行R腳本 18
2．3 找到R腳本中的錯誤 19
2．4 利用注釋使腳本明瞭 21
2．5 實際案例 22
2．6 本章小結 25
2．7 計算任務 30
2．8 參考文獻 33

第3章 函數 35
3．1 在R中建立新函數 37
3．2 關於R中自定義函數的更多內容 38
3．3 實際案例 39
3．4 本章小結 41
3．5 計算任務 42
3．6 補充說明：案例短評 43
3．7 參考文獻 44

第4章 基本繪圖 45
4．1 實際案例 45
4．2 單變量繪圖 49
4．2．1 帶狀圖 49
4．2．2 直方圖 49
4．2．3 莖葉圖 51
4．2．4 箱綫圖 51
4．2．5 時序圖 52
4．3 雙變量繪圖 53
4．3．1 散點圖 53
4．3．2 並列箱綫圖 55
4．3．3 條形圖與餅圖 55
4．3．4　條形圖與餅圖的數據展示 56
4．4 本章小結 59
4．5 計算任務 61
4．6 補充說明 62

第5章 數據輸入與輸齣 63
5．1 R中的數據框 66
5．2 本章小結 71
5．3 計算任務 73
5．4 補充說明 74

第6章 循環 75
6．1 建立for循環 76
6．2 檢查循環 77
6．3 好吧，斐波那契先生……那又怎樣呢？ 77
6．4 實際案例 78
6．5 本章小結 82
6．6 計算任務 82
6．7 參考文獻 84

第7章 邏輯與控製 85
7．1　邏輯比較運算及邏輯嚮量 85
7．2　布爾運算 86
7．3　缺失數據 88
7．4　索引及其相關內容 89
7．5　條件語句 91
7．6　實際案例 95
7．7　本章小結 100
7．8　計算任務 103
7．9　補充說明 103
7．10　參考文獻 104

第8章 二次函數 105
8．1 實際案例 110
8．2 本章小結 113
8．3 計算任務 116
8．4 參考文獻 116

第9章 三角函數 117
9．1 直角三角形 117
9．2 三角函數 118
9．3 直角三角形，圓形與弧 119
9．4 三角函數的特性 123
9．5 極坐標 124
9．6 距離的三角測量 126
9．7 實際案例 127
9．7．1 太陽係附近恒星的距離 127
9．7．2 拋體運動 127
9．7．3 天體軌道 129
9．8 本章小結 130
9．9 計算任務 132
9．10 補充說明 132

第10章 指數函數與對數函數 133
10．1 實數指數冪 133
10．2 特殊的數字e 135
10．3 數字e的應用 137
10．4 指數函數 138
10．5 指數增長 139
10．6 對數函數 140
10．7 對數尺度 143
10．7．1 裏氏震級 143
10．7．2 pH值 143
10．7．3 恒星等級 144
10．8 實際案例 145
10．8．1 放射性衰變 145
10．8．2 種群增長的極限 147
10．8．3 石油頂峰 150
10．9 本章小結 151
10．10 計算與代數任務 153
10．11 參考文獻 156

第11章 矩陣運算 157
11．1 嚮量相乘的另一種方式 157
11．2 矩陣乘法 158
11．3 矩陣的加減運算 161
11．4 將數據文件讀取為矩陣 162
11．5 實際案例 162
11．6 本章小結 165
11．7 計算任務 166
11．8 補充說明 167
11．9 參考文獻 167

第12章 綫性方程組 169
12．1 矩陣錶示 169
12．2 矩陣的逆 170
12．3 R中的矩陣求逆和方程組的解 172
12．4 現實中的例子 174
12．4．1　老忠實泉 174
12．4．2 一個不遠的星係 180
12．5 本章小結 183
12．6 計算任務 184
12．7 補充說明 186
12．8 參考文獻 187

第13章 高級繪圖 189
13．1 繪製二維圖形 189
13．2 符號、綫與坐標軸風格的選項 190
13．2．1 數據符號類型 190
13．2．2 連接綫類型 190
13．2．3 麯綫類型 191
13．2．4 坐標軸的限製 191
13．2．5 刻度綫 191
13．2．6 坐標軸標簽 191
13．2．7 不顯示坐標軸 191
13．2．8 符號與標簽的大小、綫與坐標軸的寬度 192
13．3 其他自定義功能 192
13．3．1 添加點 192
13．3．2 添加綫 192
13．3．3 增加文本 193
13．3．4 標題和副標題 194
13．3．5 圖例 194
13．3．6 新圖形窗口 194
13．3．7 全局性與局部性 195
13．4 多屏圖 195
13．5 三維圖 197
13．6 顔色 200
13．7 本章小結 201
13．8 計算任務 202
13．9 參考文獻 203

第14章 概率與模擬 205
14．1 隨機變量 205
14．2 概率 206
14．3 離散概率分布 208
14．4 連續概率分布 212
14．4．1 均勻分布 212
14．4．2 正態分布 214
14．5 實際案例 218
14．6 計算任務 223
14．7 補充說明 224
14．8 參考文獻 224

第15章 擬閤數據模型 225
15．1 隨機變量 225
15．2 多元預測變量 228
15．3 非綫性統計方法 230
15．4 本章小結 235
15．5 計算任務 239
15．6 補充說明 241
15．7 參考文獻 242

第16章 結論——你不需要成為一名火箭學傢 243
16．1 真實的太陽係的例子 243
16．2 問題 243
16．3 概念 244
16．4 速度的變化 245
16．5 移動地球 246
16．6 組織整理 247
16．7 計算地球軌跡的R腳本構思 247
16．8 R腳本 249
16．9 計算任務 251
16．10 補充說明 252
16．10．1 微積分和圓錐麯綫 252
16．10．2 Feynman最後的講座 252
16．10．3 三體問題 253
16．10．4 海王星 253
16．10．5 誤差的傳播 253
16．10．6 阿波菲斯 253
16．10．7 混亂的冥王星軌道 254
16．10．8 忽略質量 254
16．10．9 水星運動軌道和廣義相對論 254
16．10．10 測量單位 254
16．11 參考文獻 255

附錄A 安裝R 257
附錄B 獲得幫助 259
附錄C R的常用命令和選項 261
譯後記 273

前言/序言

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挺好的，京東的書籍一嚮都是正版!

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現在正在做大數據可視化研究，覺得這本書很不錯，裏麵代碼較多，講的比較詳細，有大量的實例講解，很不錯

評分☆☆☆☆☆

由於科研的要求需要使用 書的質量很好

評分☆☆☆☆☆

.　 韓語： ?? ?? ??.

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買來學習一下

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非常好 及時 有用 肯定有大作用

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