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R 4編程入門與數(shù)據(jù)科學(xué)實戰(zhàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302629382
- 條形碼：9787302629382 ; 978-7-302-62938-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
R 4編程入門與數(shù)據(jù)科學(xué)實戰(zhàn) 本書特色
《R 4編程入門與數(shù)據(jù)科學(xué)實戰(zhàn)》的兩名作者均為從事編程以及教育方面的專家，他們用詳盡的語言，以初學(xué)者的角度進(jìn)行知識點的講解，每個細(xì)節(jié)都手把手教學(xué),以讓讀者悉數(shù)掌握所有知識點，在每章的結(jié)尾都安排理論與實操相結(jié)合的習(xí)題。與同類書籍相比，除了內(nèi)容詳細(xì)，本書用心的一-點是盡可能地避免運用生僻的專業(yè)術(shù)語，如果無法避免則會追加詳細(xì)的解釋，以便讀者理解領(lǐng)會。
《R 4編程入門與數(shù)據(jù)科學(xué)實戰(zhàn)》的開頭部分對主程序、運行環(huán)境以及相關(guān)程序包的安裝做詳細(xì)介紹，除了介紹本書學(xué)習(xí)相關(guān)的程序包，還延伸介紹- -些其他的功能極為強大的程序包，以供讀者了解。此外，可圈可點的是，本書針對不同的操作系統(tǒng)，詳細(xì)講解了每-一步的操作過程。后續(xù)則從簡單的數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出開始構(gòu)建使用基礎(chǔ)，并形成相應(yīng)的知識框架。
R語言在此處主要用來進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理分析，也就是通過R語言來運用統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)知識。本書的絕大部分內(nèi)容講述如何將R語言與統(tǒng)計學(xué)結(jié)合并應(yīng)用。首先從如何運用R語言抽取完美樣本開始，到如何運用R語言分析樣本以達(dá)到分析總體的目的，例如，概率分布、相關(guān)性、回歸關(guān)系、假設(shè)檢驗、方差分析等方面的知識，其中尤為重要的一點是，如何運用R語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。可視化不僅可以讓不易于觀察的數(shù)字呈現(xiàn)更明顯的規(guī)律，還便于驗證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
R 4編程入門與數(shù)據(jù)科學(xué)實戰(zhàn) 內(nèi)容簡介
學(xué)習(xí)如何使用R 4，編寫和保存R腳本，讀入和寫出數(shù)據(jù)文件，使用內(nèi)置函數(shù)，并了解常用的統(tǒng)計方法。這本深入淺出的教程介紹了R 4的主要功能，包括圖表的新調(diào)色板、可用于大數(shù)據(jù)的增強的參考計數(shù)系統(tǒng)，以及文本的新數(shù)據(jù)導(dǎo)入設(shè)置和對基于文本的分類數(shù)據(jù)進(jìn)行建模的統(tǒng)計方法。 書中每一章都以知識點清單開始，*后是對該章介紹的R函數(shù)的總結(jié)，以及用于測試新知識的練習(xí)。本書開篇介紹了R和CRAN軟件包在Windows和macOS上的實踐安裝，大部分內(nèi)容是對統(tǒng)計方法的介紹（非驗證性的、應(yīng)用性的統(tǒng)計），主要依靠R和R可視化來理解、激勵和進(jìn)行統(tǒng)計測試和建模。本書展示了R在具體案例中的使用，如方差分析、多元回歸和調(diào)節(jié)回歸、數(shù)據(jù)可視化、假設(shè)檢驗等，并采取了一種基于實例的實踐方法，將**實踐與對所做統(tǒng)計的清晰解釋結(jié)合起來。 主要內(nèi)容 ◆ 獲取并安裝R和RStudio ◆ 從多種文件格式導(dǎo)入和導(dǎo)出數(shù)據(jù) ◆ 分析數(shù)據(jù)并生成圖形（包括置信區(qū)間） ◆ 互動式地進(jìn)行假設(shè)檢驗 ◆ 對多元回歸和調(diào)節(jié)回歸解決方案進(jìn)行編碼
R 4編程入門與數(shù)據(jù)科學(xué)實戰(zhàn) 目錄
第1章 R語言的安裝 1
1.1 技術(shù)棧 2
1.2 操作系統(tǒng)升級 2
1.2.1 Windows 2
1.2.2 macOS 2
1.3 從CRAN下載并安裝R語言 3
1.3.1 Windows 3
1.3.2 macOS 3
1.4 下載并安裝RStudio軟件 4
1.4.1 Windows 4
1.4.2 macOS 5
1.5 RStudio的使用方法 5
1.6 R語言腳本的編寫 9
1.7 總結(jié) 13
1.8 練習(xí)與融會貫通 13
1.8.1 理論核查 13
1.8.2 練習(xí)題 14
第2章 程序包的安裝與使用 15
2.1 程序包的安裝 16
2.2.1 haven程序包 17
2.2.2 readxl程序包 17
2.2.3 writexl程序包 18
2.2.4 data.table程序包 18
2.2.5 extraoperators程序包 19
2.2.6 JWileymisc程序包 19
2.2.7 ggplot2程序包 19
2.2.8 visreg程序包 20
2.2.9 emmeans程序包 20
2.2.10 ez程序包 21
2.2.11 palmerpenguins程序包 21
2.2 程序包的使用說明 21
2.3 總結(jié) 22
2.4 練習(xí)與融會貫通 22
2.4.1 理論核查 23
2.4.2 練習(xí)題 23
第3章 數(shù)據(jù)的輸入與輸出 25
3.1 設(shè)置R語言 25
3.2 輸入 26
3.2.1 手動輸入 26
3.2.2 CSV格式文件：.csv 27
3.2.3 Excel格式文件：.xlsx或.xls 29
3.2.4 RDS格式文件：.rds 30
3.2.5 其他專有格式 31
3.3 輸出 33
3.3.1 CSV格式文件 33
3.3.2 Excel 格式文件 33
3.3.3 RDS格式文件 34
3.4 總結(jié) 34
3.5 練習(xí)與融會貫通 34
3.5.1 理論核查 35
3.5.2 練習(xí)題 35
第4章 數(shù)據(jù)的處理 37
4.1 設(shè)置R語言 37
4.2 數(shù)據(jù)樣式 39
4.3 data.table的工作方式 41
4.3.1 行操作的工作方式 41
4.3.2 列操作的工作方式 51
4.3.3 組操作的工作方式 57
4.4 示例 58
4.4.1 示例一：市區(qū)計數(shù) 58
4.4.2 示例二：都市統(tǒng)計區(qū) 59
4.4.3 示例三 60
4.5 總結(jié) 60
4.6 練習(xí)與融會貫通 62
4.6.1 理論核查 62
4.6.2 練習(xí)題 62
第5章 數(shù)據(jù)與樣本 63
5.1 設(shè)置R語言 63
5.2 總體與樣本 64
5.3 變量與數(shù)據(jù) 65
5.3.1 示例一 66
5.3.2 示例二 68
5.3.3 示例三 69
5.3.4 關(guān)于變量與數(shù)據(jù)的思考 69
5.4 統(tǒng)計思維 70
5.5 研究評估 70
5.6 樣本評估 71
5.6.1 便利抽樣 72
5.6.2 K抽樣 74
5.6.3 分群抽樣 77
5.6.4 分層抽樣 80
5.6.5 隨機(jī)抽樣 84
5.6.6 樣本知識回顧 86
5.7 頻數(shù)表 87
5.7.1 示例一 87
5.7.2 示例二 89
5.7.3 示例三 90
5.8 總結(jié) 93
5.9 練習(xí)與融會貫通 95
5.9.1 理論核查 95
5.9.2 練習(xí)題 95
第6章 描述性統(tǒng)計 97
6.1 設(shè)置R語言 97
6.2 可視化 98
6.2.1 柱狀圖 98
6.2.2 點圖/圖表 103
6.2.3 ggplot2繪圖包 105
6.3 集中趨勢 112
6.3.1 算術(shù)平均值 112
6.3.2 中位數(shù) 116
6.4 數(shù)據(jù)的分布 119
6.4.1 示例一 120
6.4.2 示例二 123
6.4.3 示例三 125
6.5 數(shù)據(jù)湍流(方差) 126
6.5.1 示例一 129
6.5.2 示例二 131
6.6 總結(jié) 132
6.7 練習(xí)與融會貫通 133
6.7.1 理論核查 134
6.7.2 練習(xí)題 134
第7章 概率與分布 137
7.1 設(shè)置R語言 137
7.2 概率 138
7.2.1 示例一：獨立性 140
7.2.2 示例二：補集 141
7.2.3 概率思維總結(jié) 142
7.3 正態(tài)分布 143
7.3.1 示例一 145
7.3.2 示例二 147
7.3.3 示例三 148
7.3.4 示例四 150
7.4 概率分布 154
7.4.1 示例一 156
7.4.2 示例二 158
7.5 中心極限定理 159
7.5.1 示例一 161
7.5.2 示例二 165
7.5.3 示例三 169
7.6 總結(jié) 172
7.7 練習(xí)與融會貫通 173
7.7.1 理論核查 173
7.7.2 練習(xí)題 174
第8章 相關(guān)與回歸 175
8.1 設(shè)置R語言 175
8.2 相關(guān)性 177
8.2.1 參數(shù)化 179
8.2.2 非參數(shù)化：斯皮爾曼 181
8.2.3 非參數(shù)化：肯德爾 183
8.2.4 相關(guān)性選擇 185
8.3 簡單的線性回歸關(guān)系 185
8.3.1 介紹 185
8.3.2 假設(shè) 189
8.3.3 方差R2的定義 193
8.3.4 R語言中的線性回歸 193
8.4 總結(jié) 202
8.5 練習(xí)與融會貫通 203
8.5.1 理論核查 203
8.5.2 練習(xí)題 204
第9章 置信區(qū)間 205
9.1 設(shè)置R語言 206
9.2 可視化置信區(qū)間 207
9.2.1 示例一：Sigma已知 210
9.2.2 示例二：Sigma未知 216
9.2.3 示例三 218
9.2.4 示例四 219
9.3 相似與不同數(shù)據(jù)的比較與理解 221
9.3.1 示例一 221
9.3.2 示例二 223
9.4 總結(jié) 224
9.5 練習(xí)與融會貫通 224
9.5.1 理論核查 225
9.5.2 練習(xí)題 225
第10章 假設(shè)檢驗 227
10.1 設(shè)置R語言 227
10.2 H0與H1的對比 228
10.2.1 示例一 229
10.2.2 示例二 229
10.3 類錯誤與第二類錯誤 230
10.3.1 示例一 231
10.3.2 示例二 232
10.3.3 示例三 232
10.4 Alpha與Beta的概念 232
10.5 假設(shè) 235
10.6 零假設(shè)顯著性檢驗 236
10.6.1 示例一 237
10.6.2 示例二 239
10.6.3 示例三 241
10.7 總結(jié) 243
10.8 練習(xí)與融會貫通 244
10.8.1 理論核查 244
10.8.2 練習(xí)題 244
第11章 多元回歸 245
11.1 設(shè)置R語言 245
11.2 線性回歸的Redux架構(gòu) 247
11.3 多元回歸 254
11.3.1 多元預(yù)測模型的意義 254
11.3.2 R語言中的多元回歸 256
11.3.3 效應(yīng)的范圍與格式 263
11.3.4 假設(shè)與清除 274
11.4 分類預(yù)測 279
11.4.1 示例一 282
11.4.2 示例二 285
11.5 總結(jié) 288
11.6 練習(xí)與融會貫通 289
11.6.1 理論核查 289
11.6.2 練習(xí)題 289
第12章 調(diào)節(jié)回歸 291
12.1 設(shè)置R語言 291
12.2 調(diào)節(jié)回歸理論 292
12.3 R語言中分類變量與連續(xù)變量的調(diào)節(jié)回歸 296
12.4 R語言中存在兩個連續(xù)變量的調(diào)節(jié)回歸 305
12.5 總結(jié) 313
12.6 練習(xí)與融會貫通 313
12.6.1 理論核查 313
12.6.2 練習(xí)題 313
第13章 方差分析 317
13.1 設(shè)置R語言 317
13.2 方差分析的背景 318
13.3 單因素方差分析 324
13.3.1 示例一 324
13.3.2 示例二 329
13.4 多因素方差分析 332
13.4.1 示例一 332
13.4.2 示例二 343
13.5 總結(jié) 347
13.6 練習(xí)與融會貫通 348
13.6.1 理論核查 348
13.6.2 練習(xí)題 348
參考文獻(xiàn) 351
1.1 技術(shù)棧 2
1.2 操作系統(tǒng)升級 2
1.2.1 Windows 2
1.2.2 macOS 2
1.3 從CRAN下載并安裝R語言 3
1.3.1 Windows 3
1.3.2 macOS 3
1.4 下載并安裝RStudio軟件 4
1.4.1 Windows 4
1.4.2 macOS 5
1.5 RStudio的使用方法 5
1.6 R語言腳本的編寫 9
1.7 總結(jié) 13
1.8 練習(xí)與融會貫通 13
1.8.1 理論核查 13
1.8.2 練習(xí)題 14
第2章 程序包的安裝與使用 15
2.1 程序包的安裝 16
2.2.1 haven程序包 17
2.2.2 readxl程序包 17
2.2.3 writexl程序包 18
2.2.4 data.table程序包 18
2.2.5 extraoperators程序包 19
2.2.6 JWileymisc程序包 19
2.2.7 ggplot2程序包 19
2.2.8 visreg程序包 20
2.2.9 emmeans程序包 20
2.2.10 ez程序包 21
2.2.11 palmerpenguins程序包 21
2.2 程序包的使用說明 21
2.3 總結(jié) 22
2.4 練習(xí)與融會貫通 22
2.4.1 理論核查 23
2.4.2 練習(xí)題 23
第3章 數(shù)據(jù)的輸入與輸出 25
3.1 設(shè)置R語言 25
3.2 輸入 26
3.2.1 手動輸入 26
3.2.2 CSV格式文件：.csv 27
3.2.3 Excel格式文件：.xlsx或.xls 29
3.2.4 RDS格式文件：.rds 30
3.2.5 其他專有格式 31
3.3 輸出 33
3.3.1 CSV格式文件 33
3.3.2 Excel 格式文件 33
3.3.3 RDS格式文件 34
3.4 總結(jié) 34
3.5 練習(xí)與融會貫通 34
3.5.1 理論核查 35
3.5.2 練習(xí)題 35
第4章 數(shù)據(jù)的處理 37
4.1 設(shè)置R語言 37
4.2 數(shù)據(jù)樣式 39
4.3 data.table的工作方式 41
4.3.1 行操作的工作方式 41
4.3.2 列操作的工作方式 51
4.3.3 組操作的工作方式 57
4.4 示例 58
4.4.1 示例一：市區(qū)計數(shù) 58
4.4.2 示例二：都市統(tǒng)計區(qū) 59
4.4.3 示例三 60
4.5 總結(jié) 60
4.6 練習(xí)與融會貫通 62
4.6.1 理論核查 62
4.6.2 練習(xí)題 62
第5章 數(shù)據(jù)與樣本 63
5.1 設(shè)置R語言 63
5.2 總體與樣本 64
5.3 變量與數(shù)據(jù) 65
5.3.1 示例一 66
5.3.2 示例二 68
5.3.3 示例三 69
5.3.4 關(guān)于變量與數(shù)據(jù)的思考 69
5.4 統(tǒng)計思維 70
5.5 研究評估 70
5.6 樣本評估 71
5.6.1 便利抽樣 72
5.6.2 K抽樣 74
5.6.3 分群抽樣 77
5.6.4 分層抽樣 80
5.6.5 隨機(jī)抽樣 84
5.6.6 樣本知識回顧 86
5.7 頻數(shù)表 87
5.7.1 示例一 87
5.7.2 示例二 89
5.7.3 示例三 90
5.8 總結(jié) 93
5.9 練習(xí)與融會貫通 95
5.9.1 理論核查 95
5.9.2 練習(xí)題 95
第6章 描述性統(tǒng)計 97
6.1 設(shè)置R語言 97
6.2 可視化 98
6.2.1 柱狀圖 98
6.2.2 點圖/圖表 103
6.2.3 ggplot2繪圖包 105
6.3 集中趨勢 112
6.3.1 算術(shù)平均值 112
6.3.2 中位數(shù) 116
6.4 數(shù)據(jù)的分布 119
6.4.1 示例一 120
6.4.2 示例二 123
6.4.3 示例三 125
6.5 數(shù)據(jù)湍流(方差) 126
6.5.1 示例一 129
6.5.2 示例二 131
6.6 總結(jié) 132
6.7 練習(xí)與融會貫通 133
6.7.1 理論核查 134
6.7.2 練習(xí)題 134
第7章 概率與分布 137
7.1 設(shè)置R語言 137
7.2 概率 138
7.2.1 示例一：獨立性 140
7.2.2 示例二：補集 141
7.2.3 概率思維總結(jié) 142
7.3 正態(tài)分布 143
7.3.1 示例一 145
7.3.2 示例二 147
7.3.3 示例三 148
7.3.4 示例四 150
7.4 概率分布 154
7.4.1 示例一 156
7.4.2 示例二 158
7.5 中心極限定理 159
7.5.1 示例一 161
7.5.2 示例二 165
7.5.3 示例三 169
7.6 總結(jié) 172
7.7 練習(xí)與融會貫通 173
7.7.1 理論核查 173
7.7.2 練習(xí)題 174
第8章 相關(guān)與回歸 175
8.1 設(shè)置R語言 175
8.2 相關(guān)性 177
8.2.1 參數(shù)化 179
8.2.2 非參數(shù)化：斯皮爾曼 181
8.2.3 非參數(shù)化：肯德爾 183
8.2.4 相關(guān)性選擇 185
8.3 簡單的線性回歸關(guān)系 185
8.3.1 介紹 185
8.3.2 假設(shè) 189
8.3.3 方差R2的定義 193
8.3.4 R語言中的線性回歸 193
8.4 總結(jié) 202
8.5 練習(xí)與融會貫通 203
8.5.1 理論核查 203
8.5.2 練習(xí)題 204
第9章 置信區(qū)間 205
9.1 設(shè)置R語言 206
9.2 可視化置信區(qū)間 207
9.2.1 示例一：Sigma已知 210
9.2.2 示例二：Sigma未知 216
9.2.3 示例三 218
9.2.4 示例四 219
9.3 相似與不同數(shù)據(jù)的比較與理解 221
9.3.1 示例一 221
9.3.2 示例二 223
9.4 總結(jié) 224
9.5 練習(xí)與融會貫通 224
9.5.1 理論核查 225
9.5.2 練習(xí)題 225
第10章 假設(shè)檢驗 227
10.1 設(shè)置R語言 227
10.2 H0與H1的對比 228
10.2.1 示例一 229
10.2.2 示例二 229
10.3 類錯誤與第二類錯誤 230
10.3.1 示例一 231
10.3.2 示例二 232
10.3.3 示例三 232
10.4 Alpha與Beta的概念 232
10.5 假設(shè) 235
10.6 零假設(shè)顯著性檢驗 236
10.6.1 示例一 237
10.6.2 示例二 239
10.6.3 示例三 241
10.7 總結(jié) 243
10.8 練習(xí)與融會貫通 244
10.8.1 理論核查 244
10.8.2 練習(xí)題 244
第11章 多元回歸 245
11.1 設(shè)置R語言 245
11.2 線性回歸的Redux架構(gòu) 247
11.3 多元回歸 254
11.3.1 多元預(yù)測模型的意義 254
11.3.2 R語言中的多元回歸 256
11.3.3 效應(yīng)的范圍與格式 263
11.3.4 假設(shè)與清除 274
11.4 分類預(yù)測 279
11.4.1 示例一 282
11.4.2 示例二 285
11.5 總結(jié) 288
11.6 練習(xí)與融會貫通 289
11.6.1 理論核查 289
11.6.2 練習(xí)題 289
第12章 調(diào)節(jié)回歸 291
12.1 設(shè)置R語言 291
12.2 調(diào)節(jié)回歸理論 292
12.3 R語言中分類變量與連續(xù)變量的調(diào)節(jié)回歸 296
12.4 R語言中存在兩個連續(xù)變量的調(diào)節(jié)回歸 305
12.5 總結(jié) 313
12.6 練習(xí)與融會貫通 313
12.6.1 理論核查 313
12.6.2 練習(xí)題 313
第13章 方差分析 317
13.1 設(shè)置R語言 317
13.2 方差分析的背景 318
13.3 單因素方差分析 324
13.3.1 示例一 324
13.3.2 示例二 329
13.4 多因素方差分析 332
13.4.1 示例一 332
13.4.2 示例二 343
13.5 總結(jié) 347
13.6 練習(xí)與融會貫通 348
13.6.1 理論核查 348
13.6.2 練習(xí)題 348
參考文獻(xiàn) 351
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R 4編程入門與數(shù)據(jù)科學(xué)實戰(zhàn) 作者簡介
Matt Wiley領(lǐng)導(dǎo)維多利亞大學(xué)的機(jī)構(gòu)有效性、研究和評估部門，同時負(fù)責(zé)促進(jìn)戰(zhàn)略和單位規(guī)劃、數(shù)據(jù)知情決策、州/地區(qū)/聯(lián)邦問責(zé)制度的發(fā)展。作為一名終身數(shù)學(xué)副教授，他曾在數(shù)學(xué)教育(加利福尼亞州)和學(xué)生參與(得克薩斯州)活動中獲獎。此外，Matt擁有加利福尼亞大學(xué)和得克薩斯A M系統(tǒng)的計算機(jī)科學(xué)、商業(yè)和純數(shù)學(xué)學(xué)位。
除了學(xué)術(shù)成就，他還參與合著了三本關(guān)于流行的R編程語言的圖書，并擔(dān)任一家統(tǒng)計咨詢公司的管理合伙人近10年。他還擁有使用R、SQL、C 、Ruby、FORTRAN、JavaScript語言的編程經(jīng)驗。
作為一名程序員、出版作家、數(shù)學(xué)家和變革型領(lǐng)導(dǎo)者，Matt總是將寫作的熱情同解決邏輯和數(shù)據(jù)科學(xué)問題的樂趣融為一體。無論是在會議室，還是在教室，他都喜歡采用動態(tài)的方式與跨學(xué)科和多元化的團(tuán)隊進(jìn)行合作，使復(fù)雜的想法和項目變得易于解決。Matt Wiley領(lǐng)導(dǎo)維多利亞大學(xué)的機(jī)構(gòu)有效性、研究和評估部門，同時負(fù)責(zé)促進(jìn)戰(zhàn)略和單位規(guī)劃、數(shù)據(jù)知情決策、州/地區(qū)/聯(lián)邦問責(zé)制度的發(fā)展。作為一名終身數(shù)學(xué)副教授，他曾在數(shù)學(xué)教育(加利福尼亞州)和學(xué)生參與(得克薩斯州)活動中獲獎。此外，Matt擁有加利福尼亞大學(xué)和得克薩斯A&M系統(tǒng)的計算機(jī)科學(xué)、商業(yè)和純數(shù)學(xué)學(xué)位。
除了學(xué)術(shù)成就，他還參與合著了三本關(guān)于流行的R編程語言的圖書，并擔(dān)任一家統(tǒng)計咨詢公司的管理合伙人近10年。他還擁有使用R、SQL、C 、Ruby、FORTRAN、JavaScript語言的編程經(jīng)驗。
作為一名程序員、出版作家、數(shù)學(xué)家和變革型領(lǐng)導(dǎo)者，Matt總是將寫作的熱情同解決邏輯和數(shù)據(jù)科學(xué)問題的樂趣融為一體。無論是在會議室，還是在教室，他都喜歡采用動態(tài)的方式與跨學(xué)科和多元化的團(tuán)隊進(jìn)行合作，使復(fù)雜的想法和項目變得易于解決。F. Wiley是莫納什大學(xué)腦與健康特納研究所以及心理科學(xué)學(xué)院的講師。他在加利福尼亞州大學(xué)洛杉磯分校獲得博士學(xué)位，并完成了初級保健和預(yù)防方面的博士后培訓(xùn)。他的研究采用先進(jìn)的定量方法來解釋心理社會因素、睡眠和其他與心理和身體健康有關(guān)的健康行為之間的動態(tài)關(guān)系。他獨立開發(fā)或與他人共同開發(fā)了許多R 語言程序包，包括用于運行貝葉斯尺度-位置結(jié)構(gòu)方程模型的varian程序包；將R語言鏈接到商業(yè)Mplus軟件的MplusAutomation程序包；用于更快邏輯運算的額外運算符；用于診斷、效應(yīng)大小和輕松顯示多級/混合效應(yīng)模型結(jié)果的多級工具；輔助JWileymisc進(jìn)行數(shù)據(jù)探索或者加速分析的函數(shù)。
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