定 價：￥139.00
| 作 者： | （美）賈里德P.德 |
| 出版社： | 機械工業(yè)出版社 |
| 叢編項： | |
| 標(biāo) 簽： | 暫缺 |
| ISBN： | 9787111633624 | 出版時間： | 2019-12-01 | 包裝： | |
| 開本： | 頁數(shù)： | 字?jǐn)?shù)： |
譯者序
\n序
\n前言
\n致謝
\n第1章 獲取R語言 1
\n11 下載R語言 1
\n12 R語言版本 2
\n13 32位與64位 2
\n14 安裝R語言 2
\n141 在Windows系統(tǒng)上安裝 2
\n142 在Mac OS X系統(tǒng)上安裝 5
\n143 在Linux系統(tǒng)上安裝 8
\n15 微軟開源R語言 10
\n16 小結(jié) 10
\n第2章 R語言環(huán)境 11
\n21 命令行界面 12
\n22 RStudio 13
\n221 RStudio項目 14
\n222 RStudio工具 16
\n223 Git集成 20
\n23 微軟Visual Studio 22
\n24 小結(jié) 22
\n第3章 R語言包 23
\n31 安裝R語言包 23
\n32 加載R語言包 25
\n33 構(gòu)建R語言包 26
\n34 小結(jié) 26
\n第4章 R語言基礎(chǔ) 27
\n41 基本數(shù)學(xué)運算 27
\n42 變量 28
\n421 變量賦值 28
\n422 刪除變量 29
\n43 數(shù)據(jù)類型 30
\n431 數(shù)值型 30
\n432 字符型 31
\n433 日期型 32
\n434 邏輯型 32
\n44 向量 34
\n441 向量操作 34
\n442 factor向量 37
\n45 函數(shù)調(diào)用 38
\n46 函數(shù)文檔 38
\n47 缺失數(shù)據(jù) 39
\n471 NA 39
\n472 NULL 40
\n48 管道 40
\n49 小結(jié) 41
\n第5章 高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 42
\n51 數(shù)據(jù)框 42
\n52 列表 48
\n53 矩陣 53
\n54 數(shù)組 56
\n55 小結(jié) 56
\n第6章 R語言讀取數(shù)據(jù) 57
\n61 讀取CSV文件 57
\n611 read_delim函數(shù) 59
\n612 fread函數(shù) 60
\n62 讀取Excel數(shù)據(jù) 60
\n63 讀取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù) 62
\n64 讀取其他統(tǒng)計工具的數(shù)據(jù) 64
\n65 讀取R語言二進制文件 65
\n66 讀取R語言數(shù)據(jù) 67
\n67 讀取網(wǎng)頁數(shù)據(jù) 68
\n671 讀取HTML表格 68
\n672 抽取網(wǎng)頁數(shù)據(jù) 69
\n68 讀取JSON數(shù)據(jù) 70
\n69 小結(jié) 72
\n第7章 統(tǒng)計圖 73
\n71 基礎(chǔ)統(tǒng)計圖 73
\n711 基礎(chǔ)直方圖 74
\n712 基礎(chǔ)散點圖 74
\n713 箱線圖 75
\n72 ggplot2 75
\n721 ggplot2：直方圖和核密度曲線 76
\n722 ggplot2：散點圖 77
\n723 ggplot2：箱線圖和小提琴圖 79
\n724 ggplot2：曲線圖 82
\n725 主題 83
\n73 小結(jié) 84
\n第8章 編寫R語言函數(shù) 85
\n81 Hello，World！ 85
\n82 函數(shù)參數(shù) 86
\n821 默認(rèn)參數(shù) 87
\n822 額外參數(shù) 87
\n83 返回值 88
\n84 docall函數(shù) 89
\n85 小結(jié) 89
\n第9章 控制語句 90
\n91 if和else語句 90
\n92 switch語句 92
\n93 ifelse函數(shù) 94
\n94 復(fù)合檢查 95
\n95 小結(jié) 95
\n第10章 R語言的循環(huán)迭代 96
\n101 for循環(huán) 96
\n102 while循環(huán) 97
\n103 控制循環(huán) 98
\n104 小結(jié) 99
\n第11章 分組操作 100
\n111 apply函數(shù)族 100
\n1111 apply函數(shù) 100
\n1112 lapply和sapply函數(shù) 101
\n1113 mapply函數(shù) 102
\n1114 其他的apply函數(shù) 102
\n112 aggregate函數(shù) 103
\n113 plyr包 105
\n1131 ddply函數(shù) 106
\n1132 llply函數(shù) 108
\n1133 plyr的輔助函數(shù) 109
\n1134 速度與便利性 109
\n114 datatable包 109
\n1141 鍵值 113
\n1142 datatable聚合 115
\n115 小結(jié) 117
\n第12章 高效的分組操作：dplyr 118
\n121 管道 118
\n122 tbl數(shù)據(jù)類型 119
\n123 select函數(shù) 120
\n124 f?ilter函數(shù) 127
\n125 slice函數(shù) 131
\n126 mutate函數(shù) 132
\n127 summarize函數(shù) 135
\n128 group_by函數(shù) 136
\n129 arrange函數(shù) 137
\n1210 do函數(shù) 137
\n1211 dplyr使用數(shù)據(jù)庫 139
\n1212 小結(jié) 140
\n第13章 數(shù)據(jù)迭代 141
\n131 map函數(shù) 141
\n132 特定類型的map函數(shù) 143
\n1321 map_int函數(shù) 144
\n1322 map_dbl函數(shù) 144
\n1323 map_chr函數(shù) 144
\n1324 map_lgl函數(shù) 145
\n1325 map_df函數(shù) 145
\n1326 map_if函數(shù) 146
\n133 數(shù)據(jù)框的迭代 147
\n134 map函數(shù)的多輸入 148
\n135 小結(jié) 149
\n第14章 數(shù)據(jù)整理 150
\n141 cbind和rbind 150
\n142 連接 151
\n1421 合并 152
\n1422 plyr中的join 152
\n1423 合并表 156
\n143 reshape2 157
\n1431 melt函數(shù) 157
\n1432 dcast函數(shù) 159
\n144 小結(jié) 160
\n第15章 數(shù)據(jù)重構(gòu)：Tidyverse 161
\n151 合并行和列數(shù)據(jù) 161
\n152 用dplyr包連接 162
\n153 行列變換 166
\n154 小結(jié) 169
\n第16章 字符串操作 170
\n161 paste 170
\n162 把格式數(shù)據(jù)寫成串（sprintf） 171
\n163 提取文本 172
\n164 正則表達式 175
\n165 小結(jié) 181
\n第17章 概率分布 182
\n171 正態(tài)分布 182
\n172 二項分布 186
\n173 泊松分布 190
\n174 其他分布 192
\n175 小結(jié) 194
\n第18章 基本統(tǒng)計 195
\n181 概括性統(tǒng)計量 195
\n182 相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差 198
\n183 t-檢驗 205
\n1831 單樣本t-檢驗 206
\n1832 兩樣本t-檢驗 208
\n1833 兩配對樣本t-檢驗 210
\n184 方差分析 211
\n185 小結(jié) 213
\n第19章 線性模型 214
\n191 簡單線性回歸 214
\n192 多元回歸 219
\n193 小結(jié) 234
\n第20章 廣義線性模型 235
\n201 邏輯斯蒂回歸 235
\n202 泊松回歸 238
\n203 其他的廣義線性模型 241
\n204 生存分析 242
\n205 小結(jié) 246
\n第21章 模型診斷 247
\n211 殘差 247
\n212 模型比較 252
\n213 交叉驗證 255
\n214 Bootstrap 259
\n215 逐步變量選擇 262
\n216 小結(jié) 264
\n第22章 正則化和壓縮 265
\n221 彈性網(wǎng)絡(luò) 265
\n222 貝葉斯壓縮 279
\n223 小結(jié) 282
\n第23章 非線性模型 283
\n231 非線性最小二乘法 283
\n232 樣條插值 285
\n233 廣義相加模型 288
\n234 決策樹 293
\n235 boost樹 295
\n236 隨機森林 298
\n237 小結(jié) 299
\n第24章 時間序列和自相關(guān) 301
\n241 自回歸移動平均模型 301
\n242 向量自回歸 306
\n243 廣義自回歸異方差模型 311
\n244 小結(jié) 317
\n第25章 聚類 318
\n251 k-均值 318
\n252 PAM 325
\n253 分層聚類 329
\n254 小結(jié) 332
\n第26章 模型擬合調(diào)優(yōu)：caret 333
\n261 caret介紹 333
\n262 caret選項 333
\n2621 caret訓(xùn)練控制 334
\n2622 caret網(wǎng)格搜索 334
\n263 boost樹調(diào)優(yōu) 335
\n264 小結(jié) 338
\n第27章 可重復(fù)性報告：knitr 339
\n271 安裝LaTeX 339
\n272 LaTeX基礎(chǔ) 340
\n273 knitr中使用LaTeX 342
\n274 小結(jié) 346
\n第28章 R語言文檔：RMarkdown 347
\n281 文檔編譯 347
\n282 文檔頭信息 347
\n283 Markdown入門 348
\n284 Markdown代碼塊 350
\n285 htmlwidgets 351
\n2851 表數(shù)據(jù) 352
\n2852 leaflet 354
\n2853 dygraphs 356
\n2854 threejs 358
\n2855 d3heatmap 360
\n286 RMarkdown幻燈片 361
\n287 小結(jié) 362
\n第29章 交互式dashboard：Shiny 363
\n291 在RMarkdown中使用Shiny 363
\n292 Shiny中的響應(yīng)表達式 366
\n293 服務(wù)端和UI界面 368
\n294 小結(jié) 376
\n第30章 構(gòu)建R包 377
\n301 目錄結(jié)構(gòu) 377
\n302 包文件 378
\n3021 DESCRIPTION文件 378
\n3022 NAMESPACE文件 380
\n3023 其他包文件 382
\n303 包文檔 384
\n304 測試 386
\n305 包的檢查、構(gòu)建和安裝 388
\n306 提交至CRAN 389
\n307 C++代碼 390
\n3071 sourceCpp 390
\n3072 編譯包 392
\n308 小結(jié) 394
\n附錄A 相關(guān)資源 395
\n
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