R语言实用教程

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《统计建模与R软件》的作者又出新作《R语言实用教程》清华大学出版社，2014年10月，ISBN：978-7-302-37117-5
内容简介
R语言, 一种自由软件编程语言与操作环境, 主要用于统计分析、绘图、数据挖掘. 虽然R
是一款统计软件, 但也可用于数值分析和矩阵计算.  
本书是R语言的一本入门教材, 讲授学习R必备的内容. 仅使用最基本的统计知识, 介绍R函
数的使用方法, 以及如何使用R的内置函数去解决统计中的问题. 介绍R中与数值分析相关
的内容, 并利用相应算法来学习R语言的编程. 介绍R的绘图功能, 及相关的绘图函数. 本
书的每一章是针对一类问题设计的, 讨论的内容由浅入深, 循序渐进. 并在最后一章介绍
扩展R的方法, 读者可以根据自己的需求扩展R的相关功能.  
本书适合于理工、经管和生物等专业的本科生、研究生, 或者相关专业的技术人员学习R使
用, 可以作为``统计计算''课程的教材或教学参考书, 也可作为数学建模竞赛培训的辅导
教材.
本文来自: 人大经济论坛 S-Plus&R专版 版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... amp;from^^uid=5617088

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关键词：实用教程 R语言 清华大学出版社 pinggu 人大经济论坛 清华大学 软件编程 出版社

作者是薛萍吗？

不错，很好的教材。

看了下目录，感觉与《统计建模与R语言》区别不是很大，没太多的新内容。


【图书简介】
　　R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘. 虽然 R是一款统计软件，但也可用于数值分析和矩阵计算. 本书是 R语言的一本入门教材，讲授学习 R必备的内容. 仅使用最基本的统计知识，介绍 R函数的使用方法，以及如何使用 R的内置函数去解决统计中的问题. 介绍 R中与数值分析相关的内容，并利用相应算法来学习 R语言的编程. 介绍 R的绘图功能，及相关的绘图函数. 本书的每一章是针对一类问题设计的，讨论的内容由浅入深、循序渐进. 并在最后一章介绍扩展 R的方法，读者可以根据自己的需求扩展 R的相关功能. 本书适合于理工、经管和生物等专业的本科生、研究生，或者相关专业的技术人员学习 R使用，可以作为“统计计算”课程的教材或教学参考书，也可作为数学建模竞赛培训的辅导教材.-读书网|DuShu.com 【本书目录】
第1章R语言入门1.1R语言简介1.1.1R软件的下载与安装1.1.2初识R1.1.3下拉式菜单与快捷方式1.2向量1.2.1基本运算1.2.2数据对象1.2.3向量赋值1.2.4产生有规律的向量1.2.5逻辑向量1.2.6向量中的缺失数据1.2.7字符型向量1.2.8用vector函数生成向量1.2.9复数向量1.2.10向量的下标运算1.2.11与数值向量有关的函数1.3因子1.3.1factor函数1.3.2gl函数1.3.3与因子有关的函数1.4矩阵..1.4.1矩阵的生成1.4.2与矩阵运算有关的函数1.4.3矩阵下标1.5数组..1.5.1数组的生成1.5.2数组下标1.5.3apply函数1.6对象和它的模式与属性1.6.1固有属性：mode和length1.6.2修改对象的长度1.6.3attributes和attr函数1.6.4对象的class属性1.7列表1.7.1列表的构造1.7.2列表的修改1.7.3返回值为列表的函数1.8数据框1.8.1数据框的生成1.8.2数据框的引用1.8.3attach函数1.8.4with函数1.8.5列表与数据框的编辑1.8.6lapply函数和sapply函数1.9读、写数据文件1.9.1读纯文本文件1.9.2读取其他软件格式的数据文件1.9.3读取Excel表格数据1.9.4数据集的读取1.9.5写数据文件1.10控制流1.10.1分支函数1.10.2中止语句与空语句1.10.3循环函数1.11R程序设计1.11.1函数定义1.11.2定义新的二元运算1.11.3有名参数与默认参数1.11.4递归函数1.11.5程序运行1.11.6程序调试第2章数值计算2.1向量与矩阵的运算2.1.1向量的四则运算2.1.2向量的内积与外积2.1.3矩阵的四则运算2.1.4矩阵的函数运算2.1.5求解线性方程组2.1.6矩阵分解2.2非线性方程(组)求根2.2.1非线性方程求根2.2.2求解非线性方程组2.3求函数极值2.3.1一元函数极值2.3.2多元函数极值2.4插值2.4.1多项式插值2.4.2分段线性插值2.4.3分段Hermite插值2.4.4三次样条函数2.5数据拟合2.5.1最小二乘原理2.5.2求解超定线性方程组的QR分解方法2.5.3多项式拟合2.6数值积分2.6.1梯形求积公式2.6.2Simpson求积公式2.6.3integrate函数第3章R语言绘图3.1高水平绘图函数.3.1.1基本绘图函数--plot函数3.1.2多组图--pairs函数3.1.3协同图--coplot函数3.1.4点图--dotchart函数3.1.5饼图--pie函数3.1.6条形图--parplot函数3.1.7直方图--hist函数3.1.8箱线图--boxplot函数3.1.9Q-Q图--qqnorm函数3.1.10三维透视图--persp函数3.1.11等值线--contour函数3.2图形参数3.2.1高水平绘图函数中的参数3.2.2图形参数的永久设置3.2.3图形参数的临时设置3.2.4图形元素控制3.3低水平图形函数3.3.1添加点、线、文字、符号或数学表达式3.3.2添加直线、线段和图例3.3.3添加图题、边与盒子3.3.4添加多边形或图形阴影3.3.5交互图形函数3.4图形参数(续)3.4.1坐标轴与坐标刻度3.4.2图形边空3.4.3多图环境3.5图形设备第4章概率、分布与随机模拟4.1组合数与概率计算4.1.1生成组合方案4.1.2生成组合数4.1.3概率计算4.2分布函数4.2.1分布函数4.2.2分位数4.3常用的分布函数4.3.1正态分布4.3.2均匀分布4.3.3指数分布4.3.4二项分布4.3.5Poisson分布4.3.6χ2分布4.3.7t分布4.3.8F分布4.3.9R的内置函数4.4样本统计量4.4.1样本均值4.4.2样本方差4.4.3顺序统计量4.4.4中位数4.4.5分位数4.4.6样本的k阶矩4.4.7偏度系数与峰度系数4.4.8经验分布函数4.5随机抽样与随机模拟4.5.1随机数的生成4.5.2随机抽样4.5.3随机模拟第5章假设检验5.1假设检验的基本思想5.1.1基本概念5.1.2基本思想5.1.3两类错误5.1.4P值5.2重要的参数检验5.2.1t检验5.2.2F检验5.2.3二项分布的近似检验5.2.4二项分布的精确检验5.2.5Poisson检验5.2.6功效检验5.3符号检验与秩检验5.3.1符号检验5.3.2秩检验与秩检验5.3.3尺度参数检验5.4分布检验5.4.1Pearson拟合优度χ2检验5.4.2Kolmogorov-Smirnov检验5.4.3正态性检验5.5列联表检验5.5.1Pearsonχ2独立性检验5.5.2Fisher精确独立性检验5.5.3McNemar检验5.5.4三维列联表的条件独立性检验5.6相关性检验5.6.1Pearson相关检验5.6.2Spearman相关检验5.6.3Kendall相关检验5.6.4cor.test函数5.7游程检验第6章回归分析6.1线性回归6.1.1线性回归模型6.1.2线性回归模型的计算6.1.3预测区间与置信区间6.1.4其他函数6.2回归诊断6.2.1为什么要作回归诊断6.2.2残差检验6.2.3影响分析6.3Box-Cox变换6.4多重共线性6.4.1多重共线性现象6.4.2岭估计6.5逐步回归6.5.1“最优”回归方程的选择6.5.2逐步回归的计算6.6稳健回归6.6.1稳健回归的基本概念6.6.2稳健回归6.6.3抗干扰回归6.7非线性回归6.7.1多项式回归6.7.2局部多项式回归6.7.3非线性回归6.8广义线性回归模型6.8.1glm函数6.8.2Logistic回归模型6.8.3Poisson分布族6.8.4正态分布族第7章多元统计分析7.1方差分析7.1.1方差分析的数学模型7.1.2方差分析的计算7.1.3多重均值检验7.1.4与方差分析有关的函数7.1.5方差分析的进一步讨论7.1.6秩检验7.1.7协方差分析7.2判别分析7.2.1判别分析的数学模型7.2.2判别分析的计算7.3聚类分析7.3.1距离和相似系数7.3.2系统聚类法7.3.3类个数的确定7.3.4实例7.3.5K均值聚类7.4主成分分析7.4.1主成分分析的数学模型7.4.2主成分分析的计算7.4.3主成分分析的应用7.5因子分析7.5.1因子分析的数学模型7.5.2因子分析函数7.5.3因子分析的计算7.6典型相关分析7.6.1典型相关分析的数学模型7.6.2典型相关分析的计算第8章多元分布8.1基本概念8.1.1多元分布函数与概率密度函数8.1.2多元正态分布8.1.3与多元正态分布有关的R函数8.2样本统计量及抽样分布8.2.1样本统计量8.2.2抽样分布8.3多元正态总体均值向量的检验8.3.1单个总体均值向量的检验8.3.2两个总体均值向量的检验8.3.3R中的均值检验函数8.4扩展包中的其他函数8.4.1多元t分布8.4.2多元非参数检验8.4.3多元正态性检验索引参考文献

512002855 发表于 2015-1-20 17:37
看了下目录，感觉与《统计建模与R语言》区别不是很大，没太多的新内容。

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