R软件 应用统计方法 修订版【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

R软件 应用统计方法 修订版PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 R软件简介1

1.1 R软件与R程序结构2

1.2一个简单的R程序3

1.3 R软件的特色5

1.4 R程序的特性与撰写规则7

1.5为何要学程序语言10

1.6程序语言的五个基本功能11

1.7两个简单的R程序11

1.8功能结构完整的R程序范例14

第2章 R软件操作方式19

2.1 R-GUI：图形用户界面20

2.2程序编辑模式24

2.3批次运行模式25

2.4 source函数：运行外部程序文件228

2.5 sink函数：记录程序运行结果229

2.6 help与demo功能30

2.7 R软件的程序包32

2.8 data函数：使用内建数据文件35

2.9 R软件的升级与更新338

2.10 R软件环境设定38

第3章 R软件基本运算41

3.1简单的数字与字符串运算442

3.2有序数列：规则性的数字集合43

3.3基本向量运算46

3.4向量的指标用法49

3.5基本统计计算范例50

第4章 R的变量与数据53

4.1统计数据vs.R变量54

4.2 R软件的变量种类55

4.3指针系统：找出对象的元素94

4.4与变量有关的工具函数98

4.5表格形式的汇总数据111

第5章 数据的输入与输出119

5.1外部文件路径vs.file.choose函数120

5.2单一变量的数据输入与输出122

5.3多变量的数据输入与简单输出128

5.4存取R软件的数据格式：rda文件133

5.5存取其他软件的数据文件134

第6章 数据转换与处理141

6.1重新编码142

6.2排序：sort、rank、order、rev149

6.3数据转换153

6.4数据的合并162

6.5分割168

第7章 R程序流程管理179

7.1 expression与statement180

7.2条件运行184

7.3循环结构193

第8章 R的自定义函数201

8.1 R的自定义函数语法2202

8.2简单的R函数202

8.3函数的参数默认值204

8.4函数内变量的有效范围205

8.5特殊的函数用法207

8.6 R函数的其他特性2209

第9章 R软件的绘图功能211

9.1 par图形设定函数212

9.2图形基本设定参数218

9.3高级绘图函数220

9.4高级绘图函数共享的辅助参数233

9.5附加图形：低级绘图函数235

9.6交互式图形与数学符号展示2243

9.7绘图设备249

第10章 常用函数与程序技巧251

10.1数学、统计与汇总函数252

10.2常用的工具函数253

10.3文字与字符串处理282

10.4常见的R程序技巧297

第11章 概率分布与统计模型303

11.1 R软件的概率分布函数304

11.2 R软件的统计模型写法308

第12章 概率统计321

12.1排列与组合322

12.2概率分布表功能322

12.3随机数生成器与随机抽样326

12.4概率分布pdf与cdf的计算与图形329

12.5概率收敛与中心极限定理332

12.6概率值的逼近339

12.7判定数据的概率分布341

12.8判定数据的正态性343

第13章 描述性统计349

13.1频数统计350

13.2一般描述性统计量360

第14章 统计检验371

14.1单样本检验372

14.2双样本检验380

14.3置信区间的意义394

14.4卡方检验396

14.5其他检验401

第15章 回归分析407

15.1回归分析常用函数408

15.2简单线性回归411

15.3解释变量选取419

15.4多元回归模型分析429

15.5残差分析及其他检验438

15.6 Logistic回归449

第16章 实验设计475

16.1 ANOVA模型与线性模式的差异476

16.2实验设计函数汇总477

16.3单因子设计478

16.4多重比较489

16.5随机区组设计495

16.6拉丁方格设计503

16.7双因子设计510

16.8两水平因子设计517

第17章 质量管理525

17.1 R软件的质量管理函数526

17.2鱼骨图与帕累托图526

17.3计量值控制图529

17.4计数值控制图538

17.5单一观测值控制图546

17.6累积和与EWMA控制图549

第18章 时间序列551

18.1 R软件的时间序列函数552

18.2 ARIMA模型558

18.3时间序列＋回归分析572

18.4转换函数模型576

18.5介入事件模型581

18.6离群值模型588

18.7 ARCH与GARCH598

第19章 数据挖掘：决策树607

19.1 CART决策树608

19.2 CHAID决策树614

19.3 Random Forest决策树618

附录623

附录A 工具函数章节汇总624

附录B 数学常数与特殊函数624

附录C plotmath数学符号626

参考文献631