方匡南、朱建平、姜葉飛編著的《R數據分析:方法與案例詳解》是一本R語言和數據分析的入門教材,循序漸進、深入淺出,每個知識點盡量從實際的應用案例出發,以問題為導向,在解決問題中學習統計方法、R語言的基本使用以及編程技巧。
本書內容涵蓋R數據結構、函數與優化、抽樣模擬、統計分析、假設檢驗、回歸分析、統計繪圖和R包制作等內容。
本書的定位是為業界數據分析人員、經濟管理類、醫學的學生提供方法和程序上的參考,在寫作過程中盡量刪去比較理論的數學原理,這樣能夠幫助讀 者輕松上手學習。
朱建平,廈門大學經濟學院統計系教授、博士生導師,教育部新世紀優秀人才,國家社科基金重大項目首席專家,福建省哲學社會科學領軍人才。現任廈門大學數據挖掘研究中心主任,中國統計學會副會長,國務院學位辦統計專業學位研究生教育指導委員會委員,教育部高等學校統計學類專業教學指導委員會秘書長。
方匡南,廈門大學經濟學院統計系副教授、博士生導師,美國耶魯大學博士后。主要研究大數據與數據挖掘、計量經濟學等。主持過多項國家自然科學基金、國家社會科學基金以及企業橫向課題。精通R語言並編寫過多個R軟件包。 姜葉飛,廈門大學統計學碩士,現任某軟件公司資深數據分析師。精通R語言、數據庫、統計圖形、數據挖掘等,具有多年移動互聯網、金融數據分析等經驗。
目錄
第1章 初識R語言
1.1 什麼是R語言
1.2 為什麼用R語言
1.3 安裝R
1.4 R擴展包
1.4.1 R擴展包的安裝與載入
1.4.2 R包的使用
1.5 R編輯器
1.6 工作空間
第2章 數據結構與基本運算
2.1 數據類型
2.2 數據對象
2.2.1 向量
2.2.2 矩陣
2.2.3 數組
2.2.4 因子
2.2.5 列表
2.2.6 數據框
2.3 習題
第3章 函數與優化
3.1 常用的R內置函數
3.2 條件控制語句
3.2.1 if/else語句
3.2.2 ifelse 語句
3.2.3 switch語句
3.3 循環語句
3.3.1 for循環
3.3.2 while循環
3.3.3 repeat語句
3.4 編寫自己的函數
3.4.1 函數名
3.4.2 關鍵詞function
3.4.3 參數
3.4.4 函數體和函數返回值
3.5 程序調試
3.6 程序運行時間與效率
3.7 用R做優化求解
3.7.1 一元函數優化求解
3.7.2 多元函數優化求解
3.7.3 約束條件下的優化求解
3.8 習題
第4章 隨機數與抽樣模擬
4.1 一元隨機數的產生
4.1.1 均勻分布隨機數
4.1.2 正態分布隨機數
4.1.3 指數分布隨機數
4.1.4 離散分布隨機數的生成
4.1.5 常見分布函數表
4.2 多元隨機數的生成
4.2.1 多元正態分布隨機數
4.2.2 多元正態分布密度函數、分位數與累積概率
4.2.3 多元t分布隨機數
4.3 隨機抽樣
4.3.1 放回與無放回抽樣
4.3.2 bootstrap重抽樣
4.4 統計模擬
4.4.1 幾種常見的模擬方法
4.4.2 模擬函數的建立方法
4.5 習題
第5章 數據讀寫與預處理
第6章 探索性數據分析
第7章 參數假設檢驗
第8章 非參數假設檢驗
第9章 方差分析
第10章 線性回歸模型
第11章 線性回歸模型的擴展
第12章 非線性回歸分析
第13章 二元選擇模型
第14章 多元選擇模型
第15章 計數模型與受限因變量模型
第16章 分位數回歸
第17章 高級統計繪圖
第18章 如何制作自己的R包
參考文獻
1.1 什麼是R語言
1.2 為什麼用R語言
1.3 安裝R
1.4 R擴展包
1.4.1 R擴展包的安裝與載入
1.4.2 R包的使用
1.5 R編輯器
1.6 工作空間
第2章 數據結構與基本運算
2.1 數據類型
2.2 數據對象
2.2.1 向量
2.2.2 矩陣
2.2.3 數組
2.2.4 因子
2.2.5 列表
2.2.6 數據框
2.3 習題
第3章 函數與優化
3.1 常用的R內置函數
3.2 條件控制語句
3.2.1 if/else語句
3.2.2 ifelse 語句
3.2.3 switch語句
3.3 循環語句
3.3.1 for循環
3.3.2 while循環
3.3.3 repeat語句
3.4 編寫自己的函數
3.4.1 函數名
3.4.2 關鍵詞function
3.4.3 參數
3.4.4 函數體和函數返回值
3.5 程序調試
3.6 程序運行時間與效率
3.7 用R做優化求解
3.7.1 一元函數優化求解
3.7.2 多元函數優化求解
3.7.3 約束條件下的優化求解
3.8 習題
第4章 隨機數與抽樣模擬
4.1 一元隨機數的產生
4.1.1 均勻分布隨機數
4.1.2 正態分布隨機數
4.1.3 指數分布隨機數
4.1.4 離散分布隨機數的生成
4.1.5 常見分布函數表
4.2 多元隨機數的生成
4.2.1 多元正態分布隨機數
4.2.2 多元正態分布密度函數、分位數與累積概率
4.2.3 多元t分布隨機數
4.3 隨機抽樣
4.3.1 放回與無放回抽樣
4.3.2 bootstrap重抽樣
4.4 統計模擬
4.4.1 幾種常見的模擬方法
4.4.2 模擬函數的建立方法
4.5 習題
第5章 數據讀寫與預處理
第6章 探索性數據分析
第7章 參數假設檢驗
第8章 非參數假設檢驗
第9章 方差分析
第10章 線性回歸模型
第11章 線性回歸模型的擴展
第12章 非線性回歸分析
第13章 二元選擇模型
第14章 多元選擇模型
第15章 計數模型與受限因變量模型
第16章 分位數回歸
第17章 高級統計繪圖
第18章 如何制作自己的R包
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