R語言經典例項

china-pub發表於2013-04-24
R語言
《R語言經典例項》
基本資訊
原書名：R Cookbook
作者： Paul Teetor
譯者： 李洪成 朱文佳 沈毅誠
叢書名： O'Reilly精品圖書系列
出版社：機械工業出版社
ISBN：9787111420217
上架時間：2013-4-13
出版日期：2013 年5月
開本：16開
頁碼：1
版次：1-1
所屬分類：計算機
R語言經典例項
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內容簡介
計算機書籍
　　《r語言經典例項》內容簡介：o’reilly media透過圖書、雜誌、線上服務、調查研究和會議等方式傳播創新知識。自1978年開始，o’reilly一直都是前沿發展的見證者和推動者。超級極客們正在開創著未來，而我們關注真正重要的技術趨勢——透過放大那些“細微的訊號”來刺激社會對新科技的應用。作為技術社群中活躍的參與者，o’reilly的發展充滿了對創新的倡導、創造和發揚光大。
　　 o’reilly為軟體開發人員帶來革命性的“動物書”；建立第一個商業網站（gnn）；組織了影響深遠的開放原始碼峰會，以至於開源軟體運動以此命名；創立了make雜誌，從而成為diy革命的主要先鋒；公司一如既往地透過多種形式締結資訊與人的紐帶。o’reilly的會議和峰會集聚了眾多超級極客和高瞻遠矚的商業領袖，共同描繪出開創新產業的革命性思想。作為技術人士獲取資訊的選擇，o’reilly現在還將先鋒專家的知識傳遞給普通的計算機使用者。無論是透過書籍出版，線上服務或者面授課程，每一項o’reilly的產品都反映了公司不可動搖的理念——資訊是激發創新的力量。
目錄
《r語言經典例項》
前言 1
第1章 r入門和獲得幫助 7
1.1 下載和安裝r軟體 8
1.2 開始執行r軟體 10
1.3 輸入r命令 13
1.4 退出r 15
1.5 中斷r正在執行的程式 16
1.6 檢視幫助文件 17
1.7 獲取函式的幫助文件 18
1.8 搜尋幫助文件 20
1.9 檢視r軟體包幫助資訊 21
1.10 透過網路獲取幫助 23
1.11 尋找相關函式與資料包 26
1.12 查詢郵件列表 27
1.13 向郵件列表提交問題 27
第2章 基礎知識 30
2.1 顯示內容 30
2.2 設定變數 32
2.3 列出所有變數 34
.2.4 刪除變數 35
2.5 生成向量 36
2.6 計算基本統計量 37
2.7 生成數列 40
2.8 向量比較 42
2.9 選取向量中的元素 43
2.10 向量的計算 46
2.11 運算子優先順序問題 48
2.12 定義函式 50
2.13 減少輸入，得到更多命令 52
2.14 常見錯誤 54
第3章 r軟體導覽 58
3.1 獲取和設定工作目錄 58
3.2 儲存工作空間 59
3.3 檢視歷史命令記錄 60
3.4 儲存先前命令產生的結果 60
3.5 顯示搜尋路徑 61
3.6 使用r包中的函式 62
3.7 使用r的內建資料集 64
3.8 檢視已安裝的r包列表 65
3.9 從cran網站安裝r包 67
3.10 設定預設cran網站映象 69
3.11 隱藏啟動資訊 70
3.12 執行指令碼 70
3.13 批次執行r程式碼 71
3.14 獲取和設定環境變數 74
3.15 找到r的主目錄 75
3.16 r的客戶化 76
第4章 輸入與輸出 80
4.1 使用鍵盤輸入資料 81
4.2 顯示更少的位數（或更多的位數） 82
4.3 將輸出結果重定向到某一檔案 84
4.4 顯示檔案列表 85
4.5 解決無法在windows中開啟檔案的問題 86
4.6 閱讀固定寬度資料記錄 87
4.7 讀取表格資料檔案 88
4.8 讀取csv檔案 90
4.9 寫入csv檔案 92
4.10 從網路中讀取表格或csv格式資料 93
4.11 讀取html表格資料 94
4.12 讀取複雜格式資料檔案 96
4.13 讀取mysql資料庫中的資料 100
4.14 儲存和傳送目標 102
第5章 資料結構 104
5.1 對向量新增資料 111
5.2 在向量中插入資料 112
5.3 理解迴圈規則 113
5.4 構建因子（即分類變數） 115
5.5 將多個向量合併成單個向量以及平行因子 117
5.6 建立列表 118
5.7 根據位置選定列表元素 119
5.8 根據名稱選定列表元素 121
5.9 構建一個名稱/值關聯表 122
5.10 從列表中移除元素 124
5.11 將列表轉換為向量 125
5.12 從列表中移除取值為空值（即null）的元素 126
5.13 使用條件來移除列表元素 127
5.14 矩陣初始化 129
5.15 執行矩陣運算 130
5.16 將描述性名稱賦給矩陣的行和列 131
5.17 從矩陣中選定一行或一列 132
5.18 用列資料初始化資料框 133
5.19 由行資料初始化資料框 134
5.20 新增行至資料框 136
5.21 預分配資料框 137
5.22 根據位置選擇資料框的列 138
5.23 根據列名選定資料框的列 142
5.24 更便捷地選定行和列 143
5.25 修改資料框的列名 145
5.26 編輯資料框 146
5.27 從資料框中移除na值 148
5.28 根據名稱排除列 149
5.29 合併兩個資料框 150
5.30 根據共有列合併資料框 151
5.31 更便捷地訪問資料框內容 152
5.32 基本資料型別之間的轉換 154
5.33 不同結構化資料型別間的轉換 156
第6章 資料轉換 159
6.1 向量分組 160
6.2 將函式應用於每個列表元素 161
6.3 將函式應用於每行 163
6.4 將函式應用於每列 164
6.5 將函式應用於組資料 166
6.6 將函式應用於行組 168
6.7 將函式應用於平行向量或列表 170
第7章 字串和日期 172
7.1 獲取字串長度 174
7.2 連線字串 175
7.3 提取子串 176
7.4 根據分隔符分割字串 176
7.5 替代子串 178
7.6 檢視字串中的特殊字元 179
7.7 生成字串的所有成對組合 179
7.8 得到當前日期 181
7.9 轉換字串為日期 181
7.10 轉換日期為字串 182
7.11 轉化年、月、日為日期 183
7.12 得到儒略日期 185
7.13 提取日期的一部分 185
7.14 建立日期序列 187
第8章 機率 189
8.1 計算組合數 191
8.2 生成組合 192
8.3 生成隨機數 193
8.4 生成可再生的隨機數 194
8.5 生成隨機樣本 196
8.6 生成隨機序列 197
8.7 隨機排列向量 198
8.8 計算離散分佈的機率 198
8.9 計算連續分佈的機率 200
8.10 轉換機率為分位數 201
8.11 繪製密度函式 203
第9章 統計概論 206
9.1 彙總資料 208
9.2 計算相對頻數 210
9.3 因子製表和列聯表建立 211
9.4 檢驗分類變數獨立性 212
9.5 計算資料集的分位數（和四分位數） 212
9.6 求分位數的逆 213
9.7 資料轉換為z分數 214
9.8 檢驗樣本均值（t檢驗） 215
9.9 均值的置信區間 216
9.10 中位數的置信區間 217
9.11 檢驗樣本比例 218
9.12 比例的置信區間 219
9.13 檢驗正態性 220
9.14 遊程檢驗 222
9.15 比較兩個樣本的均值 223
9.16 比較兩個非引數樣本的位置 225
9.17 檢驗相關係數的顯著性 226
9.18 檢驗組的等比例 228
9.19 組均值間成對比較 229
9.20 檢驗兩樣本的相同分佈 230
第10章 圖形 232
10.1 建立散點圖 234
10.2 新增標題和標籤 236
10.3 新增網格 237
10.4 建立多組散點圖 238
10.5 新增圖例 240
10.6 繪製散點圖的迴歸線 242
10.7 多變數散點圖的繪製 243
10.8 建立每個因子水平的散點圖 244
10.9 建立條形圖 246
10.10 對條形圖新增置信區間 248
10.11 給條形圖上色 249
10.12 繪製過點x和y的線 251
10.13 改變線的型別、寬度或者顏色 253
10.14 繪製多個資料集 254
10.15 新增垂直線和水平線 256
10.16 建立箱線圖 257
10.17 對每個因子水平建立箱線圖 258
10.18 建立直方圖 259
10.19 對直方圖新增密度估計 261
10.20 建立離散直方圖 262
10.21 建立正態q-q圖 264
10.22 建立其他q-q圖 265
10.23 用多種顏色繪製變數 266
10.24 繪製函式 269
10.25 圖形間暫停 270
10.26 在一頁中顯示多個圖形 271
10.27 開啟另一個圖形視窗 273
10.28 在文件中繪製圖形 274
10.29 改變圖形引數 275
第11章 線性迴歸和方差分析 277
11.1 簡單線性迴歸 279
11.2 多元線性迴歸 281
11.3 得到迴歸統計量 282
11.4 理解迴歸的彙總結果 286
11.5 執行無截距的線性迴歸 289
11.6 執行有交戶項的線性迴歸 290
11.7 選擇最合適的迴歸變數 292
11.8 對資料子集迴歸 295
11.9 在迴歸公式中使用表示式 296
11.10 多項式迴歸 298
11.11 轉換資料的迴歸 299
11.12 尋找最佳冪變換 301
11.13 迴歸係數的置信區間 304
11.14 繪製迴歸殘差 304
11.15 診斷線性迴歸 306
11.16 識別有影響的觀察值 309
11.17 殘差自相關檢驗 310
11.18 預測新值 311
11.19 建立預測區間 312
11.20 執行單因素方差分析 313
11.21 建立互動關係圖 315
11.22 找到組間均值的不同 316
11.23 執行穩健方差分析 318
11.24 運用方差分析比較模型 320
第12章 有用的方法 323
12.1 檢視你的資料 323
12.2 拓寬你的輸出 324
12.3 輸出賦值結果 325
12.4 對行和列求和 325
12.5 按列輸出資料 326
12.6 對資料分級 328
12.7 找到特定值的位置 329
12.8 每隔n個選定一個向量元素 330
12.9 找到成對的最小值或者最大值 331
12.10 生成多個因子的組合 332
12.11 轉換一個資料框 333
12.12 對資料框排序 334
12.13 對兩列排序 335
12.14 移除變數屬性 336
12.15 顯示物件的結構 337
12.16 程式碼執行時間 340
12.17 抑制警告和錯誤訊息 341
12.18 從列表中提取函式引數 342
12.19 定義你自己的二元運算子 344
第13章 高階數值分析和統計方法 347
13.1 最小化或者最大化一個單引數函式 347
13.2 最小化或者最大化多引數函式 348
13.3 計算特徵值和特徵向量 350
13.4 主成分分析 351
13.5 簡單正交回歸 352
13.6 資料的聚類 354
13.7 預測二元變數（邏輯迴歸） 357
13.8 統計量的自助法 359
13.9 因子分析 361
第14章 時間序列分析 366
14.1 表示時間序列 367
14.2 繪製時序圖 370
14.3 提取最老的觀測值或者最新的觀測值 373
14.4 選取時間序列的子集 374
14.5 合併多個時間序列 376
14.6 缺失時間序列的填充 378
14.7 時間序列的滯後 380
14.8 計算逐次差分 381
14.9 時間序列相關的計算 382
14.10 計算移動平均 383
14.11 在日曆時間範圍內應用函式 384
14.12 應用滾動函式 386
14.13 繪製自相關函式圖 388
14.14 檢驗時間序列的自相關 389
14.15 繪製偏自相關函式 390
14.16 兩個時間序列間的滯後相關性 391
14.17 剔除時間序列的趨勢 393
14.18 擬合arima模型 394
14.19 剔除arima模型中不顯著的係數 397
14.20 對arima模型進行診斷 399
14.21 用arima模型進行預測 400
14.22 均值迴歸的檢驗 402
14.23 時間序列的平滑 404

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