R语言之书编程与统计_[新西兰]蒂尔曼·M. 戴维斯（Tilman M. Davies）_9787115501899

本书由浅入深、全面系统地介绍了R语言的编程和统计知识，为读者了解现代数据科学的计算方法奠定了比较坚实的基础。本书包括语言、编程、统计学和概率、统计检验和建模、绘图共5个部分，基本涵盖了国外大学一、二年级的统计学课程。在讲授知识的同时，本书注重学以致用，每章穿插了许多练习，方便读者动手操作；每章结尾提供了本章讲述的代码汇总，方便读者快速查阅。通过对本书循序渐进的学习，读者可以逐步构建自己的知识体系，同时培养程序员的思维方式。本书适合R语言初学者从头开始学习，有编程经验的读者也可以挑选自己感兴趣的内容阅读。本书既可以用作R语言编程的社会培训教材、自学教材，也可以用作高校师生，特别是统计学专业师生的辅导教材。

目　　录第　一部分语言第　1章新手入门　3 1.1　从CRAN获取并安装R　3 1.2　打开R之初体验　3 1.2.1　控制台和编辑窗格　4 1.2.2　注释　5 1.2.3　工作路径　6 1.2.4　安装和加载R包　6 1.2.5　帮助文件和函数文档　7 1.2.6　第三方编辑器　9 1.3　保存工作和退出R　9 1.3.1　工作空间　9 1.3.2　脚本　10 1.4　约定　10 1.4.1　编码　11 1.4.2　引用数学函数和等式　11 1.4.3　练习　12 第　2章数值、运算、赋值和向量　13 2.1　R在基础数学上的应用　13 2.1.1　运算　13 2.1.2　对数和指数　14 2.1.3　科学计数法　15 2.2　分配对象　16 2.3　向量　17 2.3.1　创建向量　17 2.3.2　序列、重复、排序和长度　18 2.3.3　子集和元素的提取　21 2.3.4　面向向量的操作　25 第3章　矩阵和数组　30 3.1　定义一个矩阵　30 3.1.1　填充方式　31 3.1.2　合并行和列　31 3.1.3　矩阵的维度　32 3.2　构造子集　32 3.2.1　按行、列和对角线提取元素　33 3.2.2　省略和改写　34 3.3　矩阵运算和线性代数　36 3.3.1　矩阵的转置　37 3.3.2　单位矩阵　37 3.3.3　矩阵的数乘　38 3.3.4　矩阵的加减法　38 3.3.5　矩阵的乘法　39 3.3.6　逆矩阵　40 3.4　多维数组　41 3.4.1　定义　42 3.4.2　子集、提取和替换　43 第4章　非数值型数据　47 4.1　逻辑值　47 4.1.1　TRUE还是FALSE　47 4.1.2　逻辑值的输出：关系运算符　48 4.1.3　多重比较：逻辑运算符　51 4.1.4　逻辑值也是数值　53 4.1.5　利用逻辑值提取子集　54 4.2　字符　58 4.2.1　创建一个字符串　58 4.2.2　连接　59 4.2.3　转义序列　61 4.2.4　子集与匹配　62 4.3　因子　63 4.3.1　识别类别　63 4.3.2　水平的定义与排序　65 4.3.3　组合与分割　66 第5章　列表和数据框　70 5.1　列表对象　70 5.1.1　创建列表和访问组件　70 5.1.2　命名　72 5.1.3　嵌套　73 5.2　数据框　75 5.2.1　创建数据框　75 5.2.2　添加数据列并合并数据框　77 5.2.3　利用逻辑值提取记录的子集　79 第6章　特殊值、类型和转换　82 6.1　特殊值　82 6.1.1　无穷数　82 6.1.2　NaN　84 6.1.3　NA　86 6.1.4　NULL　88 6.2　类型、类别和转换　91 6.2.1　属性　91 6.2.2　对象类别　93 6.2.3　检查对象函数is.　95 6.2.4　转换函数as.　96 第7章　基本绘图　102 7.1　使用plot调整坐标向量　102 7.2　图形化参数　103 7.2.1　自动绘图类型　104 7.2.2　标题和坐标轴标签　104 7.2.3　颜色　105 7.2.4　点和线的外观　106 7.2.5　绘图区域限制　107 7.3　在已有图中添加点、线和文本　107 7.4　ggplot2包　113 7.4.1　使用qplot进行快速绘图　113 7.4.2　用geoms设置外观常量　114 7.4.3　geoms的美学映射　116 第8章　读写文件　119 8.1　R内置数据集　119 8.1.1　内置数据集　119 8.1.2　贡献数据集　120 8.2　读入外部数据文件　121 8.2.1　表格格式　121 8.2.2　电子表格工作簿　124 8.2.3　基于网页的文件　125 8.2.4　其他文件格式　126 8.3　写出数据文件和图形　126 8.3.1　数据集　126 8.3.2　图像和图形文件　127 8.4　特殊对象的读/写操作　130 第二部分　编程第9章　调用函数　135 9.1　作用域　135 9.1.1　环境　135 9.1.2　搜索路径　137 9.1.3　名称的保留和保护　139 9.2　参数匹配　140 9.2.1　准确性　140 9.2.2　局部匹配　141 9.2.3　位置　142 9.2.4　混合　142 9.2.5　省略号的用法　143 第　10章条件和循环　145 10.1　if语句　145 10.1.1　独立语句　145 10.1.2　else语句　148 10.1.3　基于元素水平使用ifelse　149 10.1.4　嵌套和堆叠语句　150 10.1.5　转换函数　153 10.2　循环代码　156 10.2.1　for循环　156 10.2.2　while循环　162 10.2.3　使用apply的隐式循环　165 10.3　其他控制流程机制　169 10.3.1　break或next声明　169 10.3.2　repeat语句　171 第　11章编写函数　175 11.1　函数命令　175 11.1.1　创建函数　175 11.1.2　使用返回　178 11.2　参数　180 11.2.1　惰性计算　180 11.2.2　设置默认值　183 11.2.3　检查缺失参数　184 11.2.4　省略号的处理　185 11.3　特殊函数　189 11.3.1　帮助函数　190 11.3.2　一次性函数　191 11.3.3　递归函数　192 第　12章异常值、计时和可见性　196 12.1　异常值处理　196 12.1.1　正式声明：错误和警告　196 12.1.2　使用try命令来捕获错误　198 12.2　进度和计时　202 12.2.1　文本进度条：执行到哪里了　202 12.2.2　测量完成时间：执行需要多长时间　203 12.3　隐藏　204 12.3.1　函数与对象的区别　205 12.3.2　区分数据框变量　207 第三部分　统计学与概率第　13章初级统计学　213 13.1　描述原始数据　213 13.1.1　数值型变量　213 13.1.2　分类变量　214 13.1.3　单变量和多变量数据　215 13.1.4　参数和统计量　216 13.2　统计概要　216 13.2.1　集中趋势：均值、中位数、众数　217 13.2.2　计数、百分比和比例　220 13.2.3　四分位数、百分位数和五分位数概括法　222 13.2.4　离散程度：方差、标准差和四分位差　223 13.2.5　协方差和相关系数　226 13.2.6　异常值　230 第　14章数据可视化基础　233 14.1　条形图和饼图　233 14.1.1　绘制条形图　233 14.1.2　饼图简介　236 14.2　直方图　237 14.3　箱线图　239 14.3.1　独立箱线图　239 14.3.2　并列箱线图　240 14.4　散点图　241 14.4.1　单一散点图　242 14.4.2　散点图矩阵　243 第　15章概率　248 15.1　什么是概率　248 15.1.1　事件和概率　248 15.1.2　条件概率　249 15.1.3　交集　249 15.1.4　并集　250 15.1.5　补集　250 15.2　随机变量和概率分布　251 15.2.1　观察值　251 15.2.2　离散随机变量　252 15.2.3　连续随机变量　254 15.2.4　形状、偏态和峰态　260 第　16章常见的概率分布　263 16.1　常见的概率质量函数　263 16.1.1　伯努利分布　263 16.1.2　二项分布　264 16.1.3　泊松分布　268 16.1.4　其他质量函数　271 16.2　常见的概率密度函数　271 16.2.1　均匀分布　271 16.2.2　正态分布　275 16.2.3　学生t分布　282 16.2.4　指数分布　284 16.2.5　其他密度函数　286 第四部分　统计检验与建模第　17章抽样分布和置信度　291 17.1　抽样分布　291 17.1.1　样本均值的分布　292 17.1.2　样品比例的分布　295 17.1.3　其他统计的抽样分布　298 17.2　置信区间　298 17.2.1　平均值的置信区间　299 17.2.2　比例的置信区间　301 17.2.3　其他置信区间　301 17.2.4　对CI解释的评论　302 第　18章假设检验　304 18.1　假设检验的组件　304 18.1.1　假设　305 18.1.2　检验统计量　305 18.1.3　p值　305 18.1.4　显著性水平　305 18.1.5　假设检验的拒绝域　306 18.2　检验均值　306 18.2.1　单个均值　306 18.2.2　两个均值　309 18.3　检验比例　316 18.3.1　单个比例　316 18.3.2　两个比例　318 18.4　检验分类变量　322 18.4.1　单个分类变量　322 18.4.2　两个分类变量　325 18.5　错误与功效　329 18.5.1　假设检验错误　329 18.5.2　第Ⅰ类错误　330 18.5.3　第Ⅱ类错误　332 18.5.4　统计功效　335 第　19章方差分析　340 19.1　单因素方差分析　340 19.1.1　假设和诊断检验　340 19.1.2　单因素方差分析表　343 19.1.3　用aov函数创建方差分析表　344 19.2　双因素方差分析　345 19.2.1　一系列假设　346 19.2.2　主效应和交互作用　347 19.3　Kruskal-Wallis检验　349 第　20章简单线性回归　352 20.1　线性关系的一个示例　352 20.2　一般概念　353 20.2.1　模型的定义　354 20.2.2　估计截距和斜率的参数　354 20.2.3　用lm拟合线性模型　355 20.2.4　对残差的说明　356 20.3　统计推断　357 20.3.1　汇总拟合模型　357 20.3.2　回归系数的显著性检验　358 20.3.3　可决系数　359 20.3.4　其他汇总输出　359 20.4　预测　360 20.4.1　置信区间还是预测区间　360 20.4.2　解释区间　361 20.4.3　绘制区间　362 20.4.4　插值与外推　364 20.5　分类解释变量　365 20.5.1　二元变量：k = 2　365 20.5.2　多元变量：k > 2　368 20.5.3　改变参考水平　372 20.5.4　将分类变量视为数字　372 20.5.5　单因素方差分析的等价　375 第　21章多元线性回归　377 21.1　相关术语　377 21.2　理论　378 21.2.1　将简单模型扩展为多元模型　378 21.2.2　矩阵形式的估计　378 21.2.3　一个基础例子　379 21.3　在R中的实现和解释　380 21.3.1　其他解释变量　381 21.3.2　解释边际效应　383 21.3.3　可视化多元线性模型　383 21.3.4　查找置信区间　385 21.3.5　综合的F检验　385 21.3.6　对多元线性模型进行预测　387 21.4　转换数值变量　389 21.4.1　多项式　390 21.4.2　对数　395 21.4.3　其他变换　397 21.5　交互项　398 21.5.1　概念和动机　399 21.5.2　分类变量和连续变量　399 21.5.3　两个分类　403 21.5.4　两个连续　404 21.5.5　高阶交互项　406 第　22章线性模型选择和诊断　409 22.1　拟合优度和复杂度　409 22.1.1　简约原则　409 22.1.2　一般原则　409 22.2　模型选择算法　410 22.2.1　嵌套比较：部分F检验　410 22.2.2　向前选择　413 22.2.3　向后选择　417 22.2.4　逐步AIC选择　420 22.2.5　其他选择算法　425 22.3　残差诊断　425 22.3.1　检查和解释残差　426 22.3.2　评估正态性　429 22.3.3　离群值、杠杆和影响　430 22.3.4　计算杠杆　433 22.3.5　库克距离　434 22.3.6　以图形方式组合残差、杠杆和库克距离　437 22.4　共线性　441 22.4.1　潜在警告标志　441 22.4.2　相关预测　442 第五部分　高级绘图第　23章自定义高级绘图　447 23.1　掌握图形设备　447 23.1.1　手动打开新设备　448 23.1.2　在设备之间切换　448 23.1.3　关闭一个设备　449 23.1.4　一个设备中多个图形　449 23.2　绘制区域和边距　452 23.2.1　默认间距　452 23.2.2　自定义间距　453 23.2.3　剪切　454 23.3　点击式坐标互动　456 23.3.1　获取坐标　456 23.3.2　可视化所选坐标　456 23.3.3　专用注释　457 23.4　自定义传统R图形　460 23.4.1　样式和禁止的图形参数　460 23.4.2　自定义边框　461 23.4.3　自定义坐标轴　462 23.5　专用文本和标签符号　464 23.5.1　字体　464 23.5.2　希腊符号　465 23.5.3　数学表达式　466 23.6　完全注释的散点图　468 第　24章进一步了解图形　474 24.1　是使用ggplot还是qplot　474 24.2　平滑和阴影　475 24.2.1　添加LOESS趋势　475 24.2.2　构建平滑密度估计　477 24.3　多个图形和变量的分面　479 24.3.1　独立图形　479 24.3.2　一个分类变量的分面绘图　481 24.4　ggvis包里的交互式工具　484 第　25章在更高维上定义颜色和图形　490 25.1　颜色的表示和使用　490 25.1.1　红—绿—蓝十六进制颜色代码　490 25.1.2　内置调色板　493 25.1.3　自定义调色板　494 25.1.4　使用调色板索引连续区　495 25.1.5　颜色图例　498 25.1.6　不透明度　499 25.1.7　RGB的替代和更多功能　501 25.2　3D散点图　503 25.2.1　基本语法　504 25.2.2　增强视觉　504 25.3　用于绘图的曲面　507 25.3.1　构造估计网格　507 25.3.2　构造z矩阵　508 25.3.3　概念化的z矩阵　509 25.4　轮廓图　510 25.4.1　画轮廓线　510 25.4.2　彩色填充轮廓　515 25.5　像素图像　518 25.5.1　一个网格点 = 一个像素　518 25.5.2　曲面截断和空像素　521 25.6　透视图　527 25.6.1　基本图和角度调整　527 25.6.2　为平面着色　530 25.6.3　循环旋转　532 第　26章交互式3D图形　537 26.1　点云　537 26.1.1　基本3D云　537 26.1.2　增强视觉和图例　538 26.1.3　添加其他3D组件　539 26.2　双变量曲面　543 26.2.1　基本透视曲面　543 26.2.2　附加组件　544 26.2.3　根据z坐标值着色　546 26.2.4　设置长宽比　547 26.3　三变量曲面　550 26.3.1　三维估计坐标　551 26.3.2　等值面　552 26.3.3　实例：非参数三元密度　556 26.4　参数方程　560 26.4.1　简单矢量图　560 26.4.2　数学抽象图形　563 附录A　安装R和贡献包　571 A.1　下载和安装R　571 A.2　使用包　572 A.2.1　基础包　573 A.2.2　扩展包　573 A.2.3　贡献包　573 A.3　更新R和已安装的包　578 A.4　使用其他镜像和存储库　579 A.4.1　切换CRAN镜像　579 A.4.2　其他包库　579 A.5　引用和写作包　580 A.5.1　引用R和帮助包　580 A.5.2　编写我们自己的包　581 附录B　使用RStudio　582 B.1　基本布局和用法　582 B.1.1　编辑器和外观选项　583 B.1.2　自定义窗格　584 B.2　辅助工具　585 B.2.1　项目　585 B.2.2　包安装程序和更新程序　586 B.2.3　支持调试　587 B.2.4　标记、文档和图形工具　587 译后记　590

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