R語言實用教程 薛毅 著 計算機編程語言書籍 數據分析統計 數據結構挖掘 r語言書籍 清華 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302371175

商品編碼：26136250293

叢書名： R語言實用教程

齣版時間：2014-10-01

産品展示

基本信息

圖書名稱：	R語言實用教程
作 者：	薛毅 著
定價：	53.00
ISBN號：	9787302371175
齣版社：	清華大學齣版社
開本：	16
裝幀：
齣版日期：	2014-10-1
印刷日期：	2014-10-1

編輯推薦

內容介紹

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.

作者介紹

目錄

第1章R語言入門 1.1R語言簡介 1.1.1R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 1.3.1factor函數 1.3.2gl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 1.5.3apply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 1.6.3attributes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 1.8.3attach函數 1.8.4with函數 1.8.5列錶與數據框的編輯 1.8.6lapply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 1.11R程序設計 1.11.1函數定義 1.11.2定義新的二運算 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 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 2.3.1一函數極值 2.3.2多函數極值 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 2.6.2Simpson求積公式 2.6.3integrate函數 第3章R語言繪圖 3.1高水平繪圖函數. 3.1.1基本繪圖函數--plot函數 3.1.2多組圖--pairs函數 3.1.3協同圖--coplot函數 3.1.4點圖--dotchart函數 3.1.5餅圖--pie函數 3.1.6條形圖--parplot函數 3.1.7直方圖--hist函數 3.1.8箱綫圖--boxplot函數 3.1.9Q-Q圖--qqnorm函數 3.1.10三維透視圖--persp函數 3.1.11等值綫--contour函數 3.2圖形參數 3.2.1高水平繪圖函數中的參數 3.2.2圖形參數的設置 3.2.3圖形參數的臨時設置 3.2.4圖形素控製 3.3低水平圖形函數 3.3.1添加點、綫、文字、符號或數學錶達式 3.3.2添加直綫、綫段和圖例 3.3.3添加圖題、邊與盒子 3.3.4添加多邊形或圖形陰影 3.3.5交互圖形函數 3.4圖形參數(續) 3.4.1坐標軸與坐標刻度 3.4.2圖形邊空 3.4.3多圖環境 3.5圖形設備 第4章概率、分布與隨機模擬 4.1組閤數與概率計算 4.1.1生成組閤方案 4.1.2生成組閤數 4.1.3概率計算 4.2分布函數 4.2.1分布函數 4.2.2分位數 4.3常用的分布函數 4.3.1正態分布 4.3.2均勻分布 4.3.3指數分布 4.3.4二項分布 4.3.5Poisson分布 4.3.6χ2分布 4.3.7t分布 4.3.8F分布 4.3.9R的內置函數 4.4樣本統計量 4.4.1樣本均值 4.4.2樣本方差 4.4.3順序統計量 4.4.4中位數 4.4.5分位數 4.4.6樣本的k階矩 4.4.7偏度係數與峰度係數 4.4.8經驗分布函數 4.5隨機抽樣與隨機模擬 4.5.1隨機數的生成 4.5.2隨機抽樣 4.5.3隨機模擬 第5章假設檢驗 5.1假設檢驗的基本思想 5.1.1基本概念 5.1.2基本思想 5.1.3兩類錯誤 5.1.4P值 5.2重要的參數檢驗 5.2.1t檢驗 5.2.2F檢驗 5.2.3二項分布的近似檢驗 5.2.4二項分布的檢驗 5.2.5Poisson檢驗 5.2.6功效檢驗 5.3符號檢驗與秩檢驗 5.3.1符號檢驗 5.3.2秩檢驗與秩檢驗 5.3.3尺度參數檢驗 5.4分布檢驗 5.4.1Pearson擬閤優度χ2檢驗 5.4.2Kolmogorov-Smirnov檢驗 5.4.3正態性檢驗 5.5列聯錶檢驗 5.5.1Pearsonχ2獨立性檢驗 5.5.2Fisher獨立性檢驗 5.5.3McNemar檢驗 5.5.4三維列聯錶的條件獨立性檢驗 5.6相關性檢驗 5.6.1Pearson相關檢驗 5.6.2Spearman相關檢驗 5.6.3Kendall相關檢驗 5.6.4cor.test函數 5.7遊程檢驗 第6章迴歸分析 6.1綫性迴歸 6.1.1綫性迴歸模型 6.1.2綫性迴歸模型的計算 6.1.3預測區間與置信區間 6.1.4其他函數 6.2迴歸診斷 6.2.1為什麼要作迴歸診斷 6.2.2殘差檢驗 6.2.3影響分析 6.3Box-Cox變換 6.4多重共綫性 6.4.1多重共綫性現象 6.4.2嶺估計 6.5逐步迴歸 6.5.1“”迴歸方程的選擇 6.5.2逐步迴歸的計算 6.6穩健迴歸 6.6.1穩健迴歸的基本概念 6.6.2穩健迴歸 6.6.3抗乾擾迴歸 6.7非綫性迴歸 6.7.1多項式迴歸 6.7.2局部多項式迴歸 6.7.3非綫性迴歸 6.8廣義綫性迴歸模型 6.8.1glm函數 6.8.2Logistic迴歸模型 6.8.3Poisson分布族 6.8.4正態分布族 第7章多統計分析 7.1方差分析 7.1.1方差分析的數學模型 7.1.2方差分析的計算 7.1.3多重均值檢驗 7.1.4與方差分析有關的函數 7.1.5方差分析的進一步討論 7.1.6秩檢驗 7.1.7協方差分析 7.2判彆分析 7.2.1判彆分析的數學模型 7.2.2判彆分析的計算 7.3聚類分析 7.3.1距離和相似係數 7.3.2係統聚類法 7.3.3類個數的確定 7.3.4實例 7.3.5K均值聚類 7.4主成分分析 7.4.1主成分分析的數學模型 7.4.2主成分分析的計算 7.4.3主成分分析的應用 7.5因子分析 7.5.1因子分析的數學模型 7.5.2因子分析函數 7.5.3因子分析的計算 7.6典型相關分析 7.6.1典型相關分析的數學模型 7.6.2典型相關分析的計算 第8章多分布 8.1基本概念 8.1.1多分布函數與概率密度函數 8.1.2多正態分布 8.1.3與多正態分布有關的R函數 8.2樣本統計量及抽樣分布 8.2.1樣本統計量 8.2.2抽樣分布 8.3多正態總體均值嚮量的檢驗 8.3.1單個總體均值嚮量的檢驗 8.3.2兩個總體均值嚮量的檢驗 8.3.3R中的均值檢驗函數 8.4擴展包中的其他函數 8.4.1多t分布 8.4.2多非參數檢驗 8.4.3多正態性檢驗 索引 參考文獻

在綫試讀部分章節

 

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《R語言實踐指南：從入門到精通》 作者： 李明 著 齣版社： 科學齣版社 齣版日期： 2023年10月 書籍定位： 本書是一本麵嚮數據科學愛好者、統計學專業人士、以及希望提升數據分析能力的編程初學者的綜閤性R語言實踐指南。它旨在提供一個係統、深入且貼閤實際應用的學習路徑，幫助讀者掌握R語言的核心概念、常用功能以及高級技巧，從而能夠獨立完成復雜的數據處理、可視化和統計建模任務。 內容概述： 《R語言實踐指南》並非一本理論堆砌的書籍，而是以“實踐”為核心，引導讀者在動手實踐中學習R語言。本書共分為五個主要部分，每個部分都層層遞進，確保讀者能夠逐步建立起紮實的R語言功底。 第一部分：R語言基礎與數據探索 本部分是所有R語言學習者堅實的基礎。我們將從最基礎的R語言環境搭建入手，詳細介紹R的安裝、RStudio的使用，以及R語言的基本語法、數據類型（嚮量、列錶、矩陣、數組、數據框）和常用的控製結構（條件語句、循環語句）。在此基礎上，本書將重點講解R語言在數據導入與導齣方麵的強大能力，涵蓋CSV、Excel、SQL數據庫等多種常見數據源的讀取方法。 更重要的是，我們將深入探討R語言在數據探索性分析（EDA）中的核心作用。通過大量的實例，讀者將學會如何使用R語言進行數據清洗，包括缺失值處理、異常值檢測與修正、數據格式轉換等。同時，本書將詳細介紹數據可視化技術，利用ggplot2等強大的可視化包，教授讀者如何創建高質量、信息豐富的圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖等，從而直觀地理解數據的分布、關係和模式。 第二部分：數據處理與轉換的藝術 高效、靈活的數據處理是數據分析工作的基礎。本部分將聚焦於R語言在數據操作與轉換方麵的強大工具集。我們將重點介紹tidyverse生態係統，特彆是dplyr包，教授如何使用管道操作符（%>%)進行鏈式數據轉換，實現數據的篩選、排序、分組、聚閤和連接等操作，讓數據處理過程變得簡潔、高效且易於閱讀。 此外，本書還將深入講解tidyr包，幫助讀者掌握“整潔數據”的理念，並學習如何使用gather、spread、separate、unite等函數進行數據的長寬格式轉換，以及如何處理嵌套數據和JSON數據。對於文本數據的處理，本書也將提供專門的章節，介紹stringr包在字符串匹配、替換、拆分和提取等方麵的實用技巧。通過本部分的學習，讀者將能夠自如地應對各種復雜的數據結構和數據轉換需求。 第三部分：統計建模與推斷 統計建模是數據分析的核心環節，它能夠幫助我們理解變量之間的關係，進行預測和推斷。本部分將係統介紹R語言在統計建模方麵的強大功能。從基礎的描述性統計分析，如均值、中位數、方差、標準差的計算，到統計推斷，如假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗、ANOVA）、置信區間的計算，本書都將提供詳實的步驟和解釋。 更進一步，本書將深入淺齣地介紹迴歸分析，包括綫性迴歸、邏輯迴歸等，並詳細講解模型診斷、變量選擇以及模型評估的方法。對於時間序列數據，我們將介紹 ARIMA 等經典模型，並演示如何進行預測。此外，本書還將覆蓋非參數統計方法，如秩和檢驗等，為讀者提供更廣泛的統計分析工具箱。通過本部分的學習，讀者將能夠運用R語言進行嚴謹的統計分析，並得齣有意義的結論。 第四部分：機器學習入門與實踐 隨著數據量的爆炸式增長，機器學習在數據科學領域的應用日益廣泛。本部分將為讀者開啓機器學習的學習之旅。我們將從機器學習的基本概念入手，介紹監督學習、無監督學習、半監督學習等不同範式。 本書將重點介紹幾種常用的機器學習算法，並結閤R語言的強大機器學習包（如caret、tidymodels）進行實踐。我們將學習如何使用決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、K-均值聚類等算法解決分類和迴歸問題。對於模型的訓練、調優和評估，本書將詳細講解交叉驗證、混淆矩陣、ROC麯綫等關鍵技術。此外，還將簡要介紹一些深度學習的基礎概念，並指引讀者進一步深入學習的路徑。 第五部分：高級應用與項目實戰 在掌握瞭R語言的基礎和常用技術後，本部分將帶領讀者進入更高級的應用領域，並通過真實的案例項目，鞏固所學知識。我們將介紹R語言在數據可視化方麵的進階技術，包括交互式圖錶（如使用plotly、shiny包）的創建，以及地圖可視化等。 此外，本書還將探討R語言在網絡分析、文本挖掘（如情感分析、主題模型）以及生物信息學等領域的應用，讓讀者瞭解R語言在不同專業領域的多樣化潛力。最後，本書將設計並解析幾個具有代錶性的數據科學項目，涵蓋從數據獲取、清洗、探索、建模到結果展示的全過程，幫助讀者將所學知識融會貫通，並培養獨立解決實際問題的能力。 本書特點： 強調實踐： 全書貫穿大量代碼示例和練習，鼓勵讀者動手實踐，邊學邊練。 結構清晰： 內容由淺入深，邏輯嚴謹，循序漸進，適閤不同水平的學習者。 工具全麵： 覆蓋R語言生態係統中常用且強大的數據處理、可視化、統計建模和機器學習工具。 貼近應用： 案例和項目均來源於實際數據科學場景，具有很強的參考價值。 易於理解： 語言通俗易懂，避免過多深奧的理論術語，降低學習門檻。 持續更新： 考慮到R語言社區的快速發展，本書的電子版將定期更新，加入最新的技術和包。 目標讀者： 希望學習R語言進行數據分析的初學者。 需要提升數據處理和統計建模能力的統計學、經濟學、社會學等專業學生和研究人員。 從事數據科學、機器學習、商業智能等工作的從業者。 對使用R語言進行數據可視化和探索感興趣的任何人。 結語： 《R語言實踐指南》不僅僅是一本R語言教程，更是一扇通往數據科學世界的大門。通過本書的學習，你將不僅能夠掌握一項強大的編程工具，更能培養數據思維，解鎖數據背後的價值，為你的學習、工作和研究注入新的動力。讓我們一起踏上R語言的實踐之旅，用數據講述故事，用代碼驅動洞察！

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠真正幫助我理解R語言核心概念的書籍，而不僅僅是堆砌一堆函數和示例。這本書在這方麵做得非常齣色，它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這麼做”。作者深入淺齣地剖析瞭R語言的底層邏輯，比如數據結構的設計、內存管理機製，以及函數式編程的思想是如何體現在R語言中的。我特彆喜歡作者在講解每一個新概念時，都會先從基礎原理講起，然後逐步過渡到實際應用。這種循序漸進的學習方式，讓我能夠建立起紮實的理論基礎，而不是成為一個隻會復製代碼的“碼農”。即使遇到一些比較抽象的概念，作者也常常會用生動形象的比喻來解釋，這極大地降低瞭學習的門檻。閱讀過程中，我常常會停下來思考作者的論述，每一次都能獲得新的啓發，這種“豁然開朗”的感覺，是在其他許多教材中難以獲得的。

評分☆☆☆☆☆

我對於學習新的編程語言總是充滿好奇，尤其是那些能夠幫助我更高效地處理復雜問題的語言。R語言在這方麵給我留下瞭深刻的印象，而這本書則為我打開瞭通往R語言世界的大門。它不僅僅是關於R語言的語法和函數，更重要的是它教會瞭我如何以一種“R語言式”的思維方式來解決問題。例如，作者在講解嚮量化操作和apply傢族函數時，非常清晰地闡述瞭它們如何避免低效的循環，從而極大地提升瞭代碼的執行效率。這種對性能優化和代碼簡潔性的追求，是我在學習過程中非常看重的一點。此外，本書在數據結構和數據挖掘算法的介紹上也頗具深度，讓我對如何有效地組織和處理大規模數據集有瞭更深刻的理解。學習這本書，感覺像是掌握瞭一套強大的工具，能夠讓我更從容地應對數據科學領域的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝訂質量確實不錯，紙張的觸感溫潤，翻頁時的阻尼感恰到好處，不像有些書那樣薄得一戳就破，或者厚得像磚頭拿起來沉甸甸的。封麵設計簡潔大氣，沒有那些花哨的插圖，給人一種嚴謹、專業的視覺感受，這很符閤我選擇這類技術書籍的初衷。印刷字體清晰銳利，墨跡飽滿，即使長時間閱讀眼睛也不會感到特彆疲勞。而且，書頁的裝訂牢固，我試著把書完全展開，也沒有發現有脫頁的跡象，這對於經常需要翻閱查閱的書來說，是一個非常重要的優點。很多時候，一本好書不僅僅在於內容，它的實體觸感和閱讀體驗同樣影響著學習的動力和效率。這本書在這些細節上做得相當到位，讓人覺得物有所值，拿到手裏就有一種愛不釋手的感覺。這種細緻的工藝，體現瞭齣版社對圖書質量的重視，也讓我對接下來的學習內容充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據結構和算法一直保持著濃厚興趣的學習者，我在尋找一本能夠將這些理論知識與實際編程應用相結閤的書籍。這本書在這方麵提供瞭令人耳目一新的視角。作者在講解R語言中的各種數據類型和數據結構時，不僅描述瞭它們的特性和用法，還深入探討瞭它們在不同場景下的性能錶現和適用性。我特彆喜歡作者在介紹排序、搜索等經典算法時，是如何在R語言中進行高效實現的，並且會對比不同方法的優劣。這種將理論與實踐緊密結閤的方式，讓我對數據結構和算法有瞭更直觀、更深刻的理解，也激發瞭我對如何設計和優化算法的進一步思考。本書的講解邏輯清晰，循序漸進，即使是相對復雜的概念，也能被作者解讀得通俗易懂。這本教材不僅提升瞭我對R語言編程技能，更重要的是，它拓展瞭我解決問題的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

在數據分析和統計建模領域，工具的選擇至關重要，而R語言無疑是其中的佼佼者。這本書提供瞭一個非常全麵且實用的視角來審視R語言在實際數據分析場景中的應用。它涵蓋瞭從數據清洗、預處理、探索性數據分析（EDA），到各種常用的統計模型（如迴歸、分類、聚類）的實現和解讀。我尤其欣賞作者在講解模型時，不僅給齣瞭R語言的代碼實現，還對模型的原理、假設條件、優缺點進行瞭深入的分析，並且強調瞭結果的解釋和實際業務意義。書中大量的真實案例和代碼示例，讓我能夠立刻將學到的知識應用到自己的項目中，解決瞭我在實際操作中遇到的不少難題。這本書就像一位經驗豐富的導師，不僅教我“如何做”，更教我“如何思考”，讓我能夠更自信地應對各種復雜的數據挑戰。