目　錄

第1章　基礎(chǔ)知識　1
1．1　初始步驟　1
1．1．1　大型計(jì)算器　2
1．1．2　賦值　3
1．1．3　向量運(yùn)算　4
1．1．4　標(biāo)準(zhǔn)過程　5
1．1．5　作圖　6
1．2　R語言基礎(chǔ)　8
1．2．1　表達(dá)式和對象　8
1．2．2　函數(shù)和參數(shù)　9
1．2．3　向量　10
1．2．4　引用和轉(zhuǎn)義序列　10
1．2．5　缺失值　11
1．2．6　生成向量的函數(shù)　11
1．2．7　矩陣和數(shù)組　13
1．2．8　因子　15
1．2．9　列表　16
1．2．10　數(shù)據(jù)框　17
1．2．11　索引　17
1．2．12　條件選擇　18
1．2．13　數(shù)據(jù)框的索引　19
1．2．14　分組數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)框　20
1．2．15　隱式循環(huán)　21
1．2．16　排序　23
1．3　練習(xí)題　24

第2章　R語言環(huán)境　25
2．1　會話管理　25
2．1．1　工作空間窗口　25
2．1．2　文本輸出　26
2．1．3　腳本　27
2．1．4　獲取幫助　27
2．1．5　包　28
2．1．6　內(nèi)置數(shù)據(jù)　29
2．1．7　attach和detach　29
2．1．8　subset，transform和within　31
2．2　作圖系統(tǒng)　32
2．2．1　圖形布局　32
2．2．2　利用部分構(gòu)造圖形　33
2．2．3　par的使用　34
2．2．4　組合圖形　35
2．3　R編程　36
2．3．1　流程控制　37
2．3．2　類和類函數(shù)　37
2．4　數(shù)據(jù)輸入　38
2．4．1　讀取文本文件　39
2．4．2　read．table的進(jìn)一步討論　41
2．4．3　數(shù)據(jù)編輯器　42
2．4．4　其他程序的接口　43
2．5　練習(xí)題　44

第3章　概率和分布　45
3．1　隨機(jī)抽樣　45
3．2　概率計(jì)算和排列組合　46
3．3　離散分布　47
3．4　連續(xù)分布　47
3．5　R中的內(nèi)置分布　48
3．5．1　密度　48
3．5．2　累積分布函數(shù)　50
3．5．3　分位數(shù)　51
3．5．4　隨機(jī)數(shù)字　52
3．6　練習(xí)題　53

第4章　描述性統(tǒng)計(jì)和圖形　54
4．1　單組的匯總統(tǒng)計(jì)量　54
4．2　分布的圖形展示　58
4．2．1　直方圖　58
4．2．2　經(jīng)驗(yàn)累積分布　59
4．2．3　Q-Q圖　59
4．2．4　箱式圖　60
4．3　分組數(shù)據(jù)的匯總統(tǒng)計(jì)量　61
4．4　分組數(shù)據(jù)作圖　64
4．4．1　直方圖　64
4．4．2　并聯(lián)箱式圖　65
4．4．3　帶狀圖　66
4．5　表格　68
4．5．1　生成表格　68
4．5．2　邊際表格和相對頻數(shù)　71
4．6　表格的圖形顯示　72
4．6．1　條形圖　72
4．6．2　點(diǎn)圖　74
4．6．3　餅圖　75
4．7　練習(xí)題　76

第5章　單樣本與雙樣本檢驗(yàn)　77
5．1　單樣本t檢驗(yàn)　77
5．2　Wilcoxon符號秩檢驗(yàn)　80
5．3　兩樣本t檢驗(yàn)　82
5．4　比較方差　83
5．5　兩樣本W(wǎng)ilcoxon檢驗(yàn)　84
5．6　配對t檢驗(yàn)　85
5．7　配對Wilcoxon檢驗(yàn)　86
5．8　練習(xí)題　87

第6章　回歸與相關(guān)性　88
6．1　簡單線性回歸　88
6．2　殘差與回歸值　92
6．3　預(yù)測與置信帶　95
6．4　相關(guān)性　98
6．4．1　皮爾遜相關(guān)系數(shù)　98
6．4．2　斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)　99
6．4．3　肯德爾等級相關(guān)系數(shù)t　100
6．5　練習(xí)題　100

第7章　方差分析與Kruskal-Wallis檢驗(yàn)　102
7．1　單因素方差分析　102
7．1．1　成對比較和多重檢驗(yàn)　106
7．1．2　放寬對方差的假設(shè)　107
7．1．3　圖像表示　108
7．1．4　Bartlett檢驗(yàn)　109
7．2　Kruskal-Wallis檢驗(yàn)　110
7．3　雙因素方差分析　110
7．4　Friedman檢驗(yàn)　114
7．5　回歸分析中的方差分析表　114
7．6　練習(xí)題　115

第8章　表格數(shù)據(jù)　117
8．1　單比例　117
8．2　兩個(gè)獨(dú)立的比例　118
8．3　k比例，檢驗(yàn)趨勢　120
8．4　r ′ c表格　122
8．5　練習(xí)題　124

第9章　功效與樣本容量的計(jì)算　126
9．1　功效計(jì)算原則　126
9．1．1　單樣本t及配對樣本t檢驗(yàn)的功效　127
9．1．2　兩樣本t檢驗(yàn)的功效　128
9．1．3　近似方法　128
9．1．4　比較比例的功效　129
9．2　兩樣本問題　129
9．3　單樣本問題及配對樣本檢驗(yàn)　131
9．4　比例的比較　131
9．5　練習(xí)題　132

第10章　數(shù)據(jù)處理的高級技術(shù)　133
10．1　變量的重編碼　133
10．1．1　cut函數(shù)　133
10．1．2　處理因子　135
10．1．3　日期的使用　136
10．1．4　多變量重編碼　139
10．2　條件計(jì)算　140
10．3　合并與重構(gòu)數(shù)據(jù)框　141
10．3．1　追加數(shù)據(jù)框　141
10．3．2　合并數(shù)據(jù)框　142
10．3．3　重塑數(shù)據(jù)框　144
10．4　數(shù)據(jù)的分組及分案例操作　146
10．5　時(shí)間分割　148
10．6　練習(xí)題　152

第11章　多元回歸　153
11．1　多維數(shù)據(jù)繪圖　153
11．2　模型設(shè)定和模型輸出　155
11．3　模型篩選　157
11．4　練習(xí)題　161

第12章　線性模型　162
12．1　多項(xiàng)式回歸　163
12．2　過原點(diǎn)的回歸分析　165
12．3　設(shè)計(jì)矩陣與虛擬變量　166
12．4　組間的共線性　168
12．5　交互效應(yīng)　172
12．6　可重復(fù)的雙因素方差分析　172
12．7　協(xié)方差分析　173
12．7．1　圖形描述　174
12．7．2　比較回歸線　177
12．8　模型診斷　183
12．9　練習(xí)題　187

第13章　邏輯回歸　189
13．1　廣義線性模型　190
13．2　表格化數(shù)據(jù)的邏輯回歸　190
13．2．1　偏差表分析　195
13．2．2　與趨勢檢驗(yàn)之間的關(guān)聯(lián)　196
13．3　似然剖面分析　197
13．4　讓步比估計(jì)的表達(dá)　199
13．5　原始數(shù)據(jù)的邏輯回歸　199
13．6　預(yù)測　201
13．7　模型檢查　202
13．8　練習(xí)題　206

第14章　生存分析　208
14．1　重要概念　208
14．2　生存對象　209
14．3　Kaplan-Meier估計(jì)　210
14．4　對數(shù)秩檢驗(yàn)　213
14．5　Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型　214
14．6　練習(xí)題　216

第15章　比率和泊松回歸　217
15．1　基本思想　217
15．1．1　泊松分布　217
15．1．2　帶有常數(shù)風(fēng)險(xiǎn)的生存分析　218
15．2　泊松模型的擬合　219
15．3　計(jì)算比率　223
15．4　帶有常數(shù)強(qiáng)度的模型　226
15．5　練習(xí)題　230

第16章　非線性曲線擬合　231
16．1　基本用法　232
16．2　尋找初值　233
16．3　自啟動模型　238
16．4　剖面分析　240
16．5　更好地控制擬合算法　241
16．6　練習(xí)題　242

附錄A　獲取并安裝R以及ISwR包　243
附錄B　ISwR中的數(shù)據(jù)集　246
附錄C　摘要　272
附錄D　練習(xí)題答案　283