你仅仅要想处理数据,《R实战》这本书就能够助你一臂之力。

《R实战》的目标是让你认识R,而且可以对数据进行操作。可视化和理解。该书包含4部分16个章节8个附录。

第一部分:入门,包含5章,简述例如以下。

第一章:R简单介绍。

谈及R是什么以及R的安装,R的交互式编程和批处理编程。

第二章:创建数据集。

谈及R获取数据的方法。先介绍了R的数据结构形式,后介绍了R从文本、电子表格、Web页面、统计包(SAS、SPSS等)和数据库中获取数据的方法。

第三章:画图入门。

谈及R中绘制图形、美化图形和以合适格式保存图形的方法。

第四章:基本数据管理。

谈及R中基本数据管理方式,包含排序、合并、取子集、变换、删除、重记等。

第五章:高级数据管理。

谈及R中经常使用的函数(数学、统计分析、字符等)和控制结构(循环、条件)以及编写用户所需函数和聚集数据集。

第二部分:基本方法,包含2章。简述例如以下。

第六章:基本图形。谈及R创建多变量画图方法,涉及一些基本图形,比如:条形图、饼图、散点图、盒形图、点图等。每一个图一定程度地揭示了变量分布规律特性。

第七章:基本统计。谈及R中怎样对数据进行总结(描写叙述性统计和交叉表),涉及到一些基本方法,比如:相关系数、t-检验,卡方检验。非參数等。

第三部分:中级方法。包含5章。简述例如以下。

第八章:回归。

谈及R中的回归方法,涉及到怎样拟合回归模型、评估回归模型和解读回归模型。

第九章:方差分析。谈及R中方差分析以及方法评价和结果可视化。

第十章:功率分析。

谈及R中如果检验和基于样本判断整体。

第十一章:中级图形。谈及R中一些2维或者3维的图形。比如:3维散点图、条形图和马赛克图等。

第十二章:重採样统计和bootstrapping。谈及R中重採样和bootstrapping方法。

第四部分:高级方法,包含4章。简述例如以下。

第十三章:广义线性模型。它是第八章的延伸。谈及R逻辑回归 和泊松回归。

第十四章:主成分和因子分析。

谈及R主成分分析和因子分析。

第十五章:高级方法之缺失数据。

谈及R中缺失数据处理的高级方法。

第十六章:高级图形。谈及R中高级图形。两个扩充包,lattice和gplot2。

Resource:

http://www.wangluqing.com/2014/06/r-in-action-note1/

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