包郵 OReilly精品圖書系列R語言經典實例(原書第2版)

作者：[美]J.D.隆(J.D.Long)

出版社：機械工業出版社出版時間：2020-06-01

開本： 16開 頁數： 520

本類榜單：計算機/網絡銷量榜

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版權信息
本書特色
內容簡介
目錄
作者簡介

OReilly精品圖書系列R語言經典實例(原書第2版) 版權信息

ISBN：9787111656814
條形碼：9787111656814 ; 978-7-111-65681-4
裝幀：平裝-膠訂
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機/網絡
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程序設計
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其他

OReilly精品圖書系列R語言經典實例(原書第2版) 本書特色

本書通過275個應用實例，闡明了如何用R快速、有效地進行數據分析。主要內容包括軟件安裝和幫助、基礎知識、軟件導覽、輸入與輸出、數據結構、數據轉換、字符串和日期、統計概論、圖形、線性回歸和方差分析、實用技巧、高級數值分析和統計方法、時間序列分析等。R語言功能強大，可以幫你處理一切統計工作，但是其結構卻不容易掌握，本書通過簡潔的、面向任務的實例，可以幫助讀者快速利用R解決實際問題。

OReilly精品圖書系列R語言經典實例(原書第2版) 內容簡介

本書對從R軟件的基礎知識到不錯技巧的應用進行了全覆蓋，涉及R軟件的安裝、幫助系統、解決實際問題的途徑、R數據結構、R的輸入和輸出等R基礎知識，以及用R進行數據分析的具體方法，例如數據變換、概率和統計基礎、R繪圖、回歸分析和方差分析、R常用技巧、不錯數據分析方法和時間序列分析等，還有R語言的編程和文檔（R Markdown）的生成。全書以問題、解決方案和對解決方案的討論與拓展為主線來組織內容。讀者既可以把本書作為學習R的一本教材，也可以根據自己的需要參考書中的某些具體方法（每一節為一個方法），找到自己問題的實際解決方案。R本身是當前流行的數據分析軟件，R的書籍和文檔也是相當多的，但是缺乏一本適合R初學者的書籍，尤其是針對那些對R不甚精通但是急切需要用R來解決問題的R用戶的書籍。本書以問題和解決方案的形式組織內容，脈絡清晰，讀者很容易找到自己需要的內容。不管是R初學者，還是熟練的R用戶都能輕易從書中找到對自己有用的內容。

OReilly精品圖書系列R語言經典實例(原書第2版) 目錄

前言1
第1章 R入門和獲得幫助9
1.1 下載和安裝R軟件10
1.2 安裝RStudio12
1.3 開始運行RStudio13
1.4 輸入R命令14
1.5 退出RStudio16
1.6 中斷R正在運行的程序17
1.7 查看幫助文檔18
1.8 獲取函數的幫助文檔20
1.9 搜索幫助文檔22
1.10 查看R添加包幫助信息23
1.11 通過網絡獲取幫助24
1.12 尋找相關函數與添加包27
1.13 搜索郵件列表28
1.14 向Stack Overflow或社區的其他網站提交問題29
第2章基礎知識32
2.1 在屏幕上顯示內容32
2.2 設定變量34
2.3 列出所有變量35
2.4 刪除變量37
2.5 生成向量38
2.6 計算基本統計量40
2.7 生成數列42
2.8 向量比較44
2.9 選取向量中的元素45
2.10 向量的計算48
2.11 運算符優先級問題50
2.12 減少輸入，得到更多命令52
2.13 創建函數調用的管道53
2.14 避免常見錯誤56
第3章 R軟件導覽61
3.1 獲取和設定工作目錄61
3.2 創建一個新的RStudio項目62
3.3 保存工作空間64
3.4 查看歷史命令記錄65
3.5 保存先前命令產生的結果66
3.6 通過搜索路徑顯示已加載的軟件包67
3.7 查看已安裝的R包列表68
3.8 使用R包中的函數69
3.9 使用R的內置數據集71
3.10 從CRAN網站安裝R包72
3.11 從GitHub網站安裝R包74
3.12 設定或改變默認CRAN網站鏡像75
3.13 運行腳本76
3.14 批量運行R代碼77
3.15 找到R的主目錄80
3.16 R的自定義81
3.17 在云端使用R和RStudio84
第4章輸入與輸出86
4.1 使用鍵盤輸入數據86
4.2 顯示更少的位數（或更多的位數）87
4.3 將輸出結果重定向到文件89
4.4 顯示文件列表90
4.5 解決無法在Windows中打開文件的問題92
4.6 讀取固定寬度的數據記錄93
4.7 讀取表格數據文件96
4.8 讀取CSV文件99
4.9 寫入CSV文件101
4.10 從網絡中讀取表格或CSV格式數據103
4.11 從Excel文件讀取數據104
4.12 將數據框寫入Excel文件105
4.13 從SAS文件讀取數據108
4.14 讀取HTML表格數據109
4.15 讀取復雜格式數據文件112
4.16 讀取MySQL數據庫中的數據116
4.17 通過dbplyr訪問數據庫118
4.18 保存和傳送對象120
第5章數據結構123
5.1 對向量添加數據131
5.2 在向量中插入數據132
5.3 理解循環規則133
5.4 構建因子134
5.5 將多個向量合并成單個向量以及一個平行因子136
5.6 創建列表137
5.7 根據位置選定列表元素139
5.8 根據名稱選定列表元素141
5.9 構建一個名稱/值關聯表142
5.10 從列表中移除元素144
5.11 將列表轉換為向量145
5.12 從列表中移除空值元素146
5.13 使用條件來移除列表元素147
5.14 矩陣初始化149
5.15 執行矩陣運算150
5.16 將描述性名稱賦給矩陣的行和列151
5.17 從矩陣中選定一行或一列152
5.18 用列數據初始化數據框153
5.19 用行數據初始化數據框155
5.20 對數據框添加行157
5.21 根據位置選擇數據框的列159
5.22 根據名稱選擇數據框的列163
5.23 修改數據框的列名165
5.24 從數據框中移除NA值166
5.25 根據名稱排除列167
5.26 合并兩個數據框168
5.27 根據共有列合并數據框169
5.28 基本數據類型之間的轉換171
5.29 從一種結構化數據類型轉換到另一種數據類型172
第6章數據轉換175
6.1 將函數應用于列表的每個元素175
6.2 將函數應用于數據框的每一行178
6.3 將函數應用于矩陣的每一行179
6.4 將函數應用于每一列180
6.5 將函數應用于平行向量或列表182
6.6 將函數應用于一組數據184
6.7 基于條件生成一個新列185
第7章字符串和日期187
7.1 獲取字符串長度189
7.2 連接字符串190
7.3 提取子串191
7.4 根據分隔符分割字符串192
7.5 替代子串193
7.6 生成字符串的所有成對組合194
7.7 得到當前日期196
7.8 轉換字符串為日期196
7.9 轉換日期為字符串197
7.10 轉換年、月、日為日期198
7.11 得到儒略日期200
7.12 提取日期的一部分200
7.13 創建日期序列202
第8章概率204
8.1 計算組合數206
8.2 生成組合206
8.3 生成隨機數207
8.4 生成可再生的隨機數209
8.5 生成隨機樣本210
8.6 生成隨機序列212
8.7 隨機排列向量213
8.8 計算離散分布的概率213
8.9 計算連續分布的概率215
8.10 轉換概率為分位數216
8.11 繪制密度函數218
第9章統計概論222
9.1 數據的匯總224
9.2 計算相對頻數226
9.3 因子數據的表格和列聯表創建227
9.4 檢驗分類變量獨立性228
9.5 計算數據集的百分位數（和四分位數）229
9.6 求分位數的逆230
9.7 數據轉換為z分數231
9.8 檢驗樣本均值（t檢驗）232
9.9 均值的置信區間233
9.10 中位數的置信區間234
9.11 檢驗樣本比例235
9.12 比例的置信區間236
9.13 檢驗正態性237
9.14 游程檢驗239
9.15 比較兩個樣本的均值240
9.16 比較兩個非參數樣本的位置242
9.17 檢驗相關系數的顯著性243
9.18 檢驗組的等比例244
9.19 組均值間成對比較246
9.20 檢驗兩樣本的相同分布247
第10章圖形249
10.1 創建散點圖252
10.2 添加標題和標簽254
10.3 添加（或去除）網格255
10.4 給ggplot圖形添加主題258
10.5 創建多組散點圖262
10.6 添加（或去除）圖例263
10.7 繪制散點圖

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