R语言实用教程 薛毅 著 计算机编程语言书籍 数据分析统计 数据结构挖掘 r语言书籍 清华 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302371175

商品编码：26136250293

丛书名： R语言实用教程

出版时间：2014-10-01

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基本信息

图书名称：	R语言实用教程
作 者：	薛毅 著
定价：	53.00
ISBN号：	9787302371175
出版社：	清华大学出版社
开本：	16
装帧：
出版日期：	2014-10-1
印刷日期：	2014-10-1

编辑推荐

内容介绍

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的内容. 仅使用基本的统计知识，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.

作者介绍

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R 1.1.3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length 1.6.2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 2.3.1一函数极值 2.3.2多函数极值 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图形参数的设置 3.2.3图形参数的临时设置 3.2.4图形素控制 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“”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章多分布 8.1基本概念 8.1.1多分布函数与概率密度函数 8.1.2多正态分布 8.1.3与多正态分布有关的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t分布 8.4.2多非参数检验 8.4.3多正态性检验 索引 参考文献

在线试读部分章节

 

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《R语言实践指南：从入门到精通》 作者： 李明 著 出版社： 科学出版社 出版日期： 2023年10月 书籍定位： 本书是一本面向数据科学爱好者、统计学专业人士、以及希望提升数据分析能力的编程初学者的综合性R语言实践指南。它旨在提供一个系统、深入且贴合实际应用的学习路径，帮助读者掌握R语言的核心概念、常用功能以及高级技巧，从而能够独立完成复杂的数据处理、可视化和统计建模任务。 内容概述： 《R语言实践指南》并非一本理论堆砌的书籍，而是以“实践”为核心，引导读者在动手实践中学习R语言。本书共分为五个主要部分，每个部分都层层递进，确保读者能够逐步建立起扎实的R语言功底。 第一部分：R语言基础与数据探索 本部分是所有R语言学习者坚实的基础。我们将从最基础的R语言环境搭建入手，详细介绍R的安装、RStudio的使用，以及R语言的基本语法、数据类型（向量、列表、矩阵、数组、数据框）和常用的控制结构（条件语句、循环语句）。在此基础上，本书将重点讲解R语言在数据导入与导出方面的强大能力，涵盖CSV、Excel、SQL数据库等多种常见数据源的读取方法。 更重要的是，我们将深入探讨R语言在数据探索性分析（EDA）中的核心作用。通过大量的实例，读者将学会如何使用R语言进行数据清洗，包括缺失值处理、异常值检测与修正、数据格式转换等。同时，本书将详细介绍数据可视化技术，利用ggplot2等强大的可视化包，教授读者如何创建高质量、信息丰富的图表，如散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等，从而直观地理解数据的分布、关系和模式。 第二部分：数据处理与转换的艺术 高效、灵活的数据处理是数据分析工作的基础。本部分将聚焦于R语言在数据操作与转换方面的强大工具集。我们将重点介绍tidyverse生态系统，特别是dplyr包，教授如何使用管道操作符（%>%)进行链式数据转换，实现数据的筛选、排序、分组、聚合和连接等操作，让数据处理过程变得简洁、高效且易于阅读。 此外，本书还将深入讲解tidyr包，帮助读者掌握“整洁数据”的理念，并学习如何使用gather、spread、separate、unite等函数进行数据的长宽格式转换，以及如何处理嵌套数据和JSON数据。对于文本数据的处理，本书也将提供专门的章节，介绍stringr包在字符串匹配、替换、拆分和提取等方面的实用技巧。通过本部分的学习，读者将能够自如地应对各种复杂的数据结构和数据转换需求。 第三部分：统计建模与推断 统计建模是数据分析的核心环节，它能够帮助我们理解变量之间的关系，进行预测和推断。本部分将系统介绍R语言在统计建模方面的强大功能。从基础的描述性统计分析，如均值、中位数、方差、标准差的计算，到统计推断，如假设检验（t检验、卡方检验、ANOVA）、置信区间的计算，本书都将提供详实的步骤和解释。 更进一步，本书将深入浅出地介绍回归分析，包括线性回归、逻辑回归等，并详细讲解模型诊断、变量选择以及模型评估的方法。对于时间序列数据，我们将介绍 ARIMA 等经典模型，并演示如何进行预测。此外，本书还将覆盖非参数统计方法，如秩和检验等，为读者提供更广泛的统计分析工具箱。通过本部分的学习，读者将能够运用R语言进行严谨的统计分析，并得出有意义的结论。 第四部分：机器学习入门与实践 随着数据量的爆炸式增长，机器学习在数据科学领域的应用日益广泛。本部分将为读者开启机器学习的学习之旅。我们将从机器学习的基本概念入手，介绍监督学习、无监督学习、半监督学习等不同范式。 本书将重点介绍几种常用的机器学习算法，并结合R语言的强大机器学习包（如caret、tidymodels）进行实践。我们将学习如何使用决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K-均值聚类等算法解决分类和回归问题。对于模型的训练、调优和评估，本书将详细讲解交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等关键技术。此外，还将简要介绍一些深度学习的基础概念，并指引读者进一步深入学习的路径。 第五部分：高级应用与项目实战 在掌握了R语言的基础和常用技术后，本部分将带领读者进入更高级的应用领域，并通过真实的案例项目，巩固所学知识。我们将介绍R语言在数据可视化方面的进阶技术，包括交互式图表（如使用plotly、shiny包）的创建，以及地图可视化等。 此外，本书还将探讨R语言在网络分析、文本挖掘（如情感分析、主题模型）以及生物信息学等领域的应用，让读者了解R语言在不同专业领域的多样化潜力。最后，本书将设计并解析几个具有代表性的数据科学项目，涵盖从数据获取、清洗、探索、建模到结果展示的全过程，帮助读者将所学知识融会贯通，并培养独立解决实际问题的能力。 本书特点： 强调实践： 全书贯穿大量代码示例和练习，鼓励读者动手实践，边学边练。 结构清晰： 内容由浅入深，逻辑严谨，循序渐进，适合不同水平的学习者。 工具全面： 覆盖R语言生态系统中常用且强大的数据处理、可视化、统计建模和机器学习工具。 贴近应用： 案例和项目均来源于实际数据科学场景，具有很强的参考价值。 易于理解： 语言通俗易懂，避免过多深奥的理论术语，降低学习门槛。 持续更新： 考虑到R语言社区的快速发展，本书的电子版将定期更新，加入最新的技术和包。 目标读者： 希望学习R语言进行数据分析的初学者。 需要提升数据处理和统计建模能力的统计学、经济学、社会学等专业学生和研究人员。 从事数据科学、机器学习、商业智能等工作的从业者。 对使用R语言进行数据可视化和探索感兴趣的任何人。 结语： 《R语言实践指南》不仅仅是一本R语言教程，更是一扇通往数据科学世界的大门。通过本书的学习，你将不仅能够掌握一项强大的编程工具，更能培养数据思维，解锁数据背后的价值，为你的学习、工作和研究注入新的动力。让我们一起踏上R语言的实践之旅，用数据讲述故事，用代码驱动洞察！

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据结构和算法一直保持着浓厚兴趣的学习者，我在寻找一本能够将这些理论知识与实际编程应用相结合的书籍。这本书在这方面提供了令人耳目一新的视角。作者在讲解R语言中的各种数据类型和数据结构时，不仅描述了它们的特性和用法，还深入探讨了它们在不同场景下的性能表现和适用性。我特别喜欢作者在介绍排序、搜索等经典算法时，是如何在R语言中进行高效实现的，并且会对比不同方法的优劣。这种将理论与实践紧密结合的方式，让我对数据结构和算法有了更直观、更深刻的理解，也激发了我对如何设计和优化算法的进一步思考。本书的讲解逻辑清晰，循序渐进，即使是相对复杂的概念，也能被作者解读得通俗易懂。这本教材不仅提升了我对R语言编程技能，更重要的是，它拓展了我解决问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

我对于学习新的编程语言总是充满好奇，尤其是那些能够帮助我更高效地处理复杂问题的语言。R语言在这方面给我留下了深刻的印象，而这本书则为我打开了通往R语言世界的大门。它不仅仅是关于R语言的语法和函数，更重要的是它教会了我如何以一种“R语言式”的思维方式来解决问题。例如，作者在讲解向量化操作和apply家族函数时，非常清晰地阐述了它们如何避免低效的循环，从而极大地提升了代码的执行效率。这种对性能优化和代码简洁性的追求，是我在学习过程中非常看重的一点。此外，本书在数据结构和数据挖掘算法的介绍上也颇具深度，让我对如何有效地组织和处理大规模数据集有了更深刻的理解。学习这本书，感觉像是掌握了一套强大的工具，能够让我更从容地应对数据科学领域的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装订质量确实不错，纸张的触感温润，翻页时的阻尼感恰到好处，不像有些书那样薄得一戳就破，或者厚得像砖头拿起来沉甸甸的。封面设计简洁大气，没有那些花哨的插图，给人一种严谨、专业的视觉感受，这很符合我选择这类技术书籍的初衷。印刷字体清晰锐利，墨迹饱满，即使长时间阅读眼睛也不会感到特别疲劳。而且，书页的装订牢固，我试着把书完全展开，也没有发现有脱页的迹象，这对于经常需要翻阅查阅的书来说，是一个非常重要的优点。很多时候，一本好书不仅仅在于内容，它的实体触感和阅读体验同样影响着学习的动力和效率。这本书在这些细节上做得相当到位，让人觉得物有所值，拿到手里就有一种爱不释手的感觉。这种细致的工艺，体现了出版社对图书质量的重视，也让我对接下来的学习内容充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

在数据分析和统计建模领域，工具的选择至关重要，而R语言无疑是其中的佼佼者。这本书提供了一个非常全面且实用的视角来审视R语言在实际数据分析场景中的应用。它涵盖了从数据清洗、预处理、探索性数据分析（EDA），到各种常用的统计模型（如回归、分类、聚类）的实现和解读。我尤其欣赏作者在讲解模型时，不仅给出了R语言的代码实现，还对模型的原理、假设条件、优缺点进行了深入的分析，并且强调了结果的解释和实际业务意义。书中大量的真实案例和代码示例，让我能够立刻将学到的知识应用到自己的项目中，解决了我在实际操作中遇到的不少难题。这本书就像一位经验丰富的导师，不仅教我“如何做”，更教我“如何思考”，让我能够更自信地应对各种复杂的数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我理解R语言核心概念的书籍，而不仅仅是堆砌一堆函数和示例。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”。作者深入浅出地剖析了R语言的底层逻辑，比如数据结构的设计、内存管理机制，以及函数式编程的思想是如何体现在R语言中的。我特别喜欢作者在讲解每一个新概念时，都会先从基础原理讲起，然后逐步过渡到实际应用。这种循序渐进的学习方式，让我能够建立起扎实的理论基础，而不是成为一个只会复制代码的“码农”。即使遇到一些比较抽象的概念，作者也常常会用生动形象的比喻来解释，这极大地降低了学习的门槛。阅读过程中，我常常会停下来思考作者的论述，每一次都能获得新的启发，这种“豁然开朗”的感觉，是在其他许多教材中难以获得的。