R語(yǔ)言與統(tǒng)計(jì)分析

定　價(jià)：￥38.00

作　者：	湯銀才主編
出版社：	高等教育出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	程序設(shè)計(jì)

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ISBN：	9787040250626	出版時(shí)間：	2008-11-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	377	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)以數(shù)據(jù)的常用統(tǒng)計(jì)分析方法為基礎(chǔ)，在簡(jiǎn)明扼要地闡述統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念、基本思想與基本方法的基礎(chǔ)上，講述與之相對(duì)應(yīng)的日函數(shù)的實(shí)現(xiàn)，并通過(guò)具體的例子說(shuō)明統(tǒng)計(jì)問(wèn)題求解的過(guò)程。本書(shū)注重統(tǒng)計(jì)的思想性、方法的實(shí)用性和計(jì)算的可操作性。在內(nèi)容的安排上不僅包含了基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析中的探索性數(shù)據(jù)分析、參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)，還包括了非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析的常用方法、多元統(tǒng)計(jì)分析方法及貝葉斯統(tǒng)計(jì)分析方法。每一部分都通過(guò)具體例子重點(diǎn)講述解決問(wèn)題的思想、方法和在日中的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。通過(guò)本書(shū)，讀者不僅可以快速學(xué)會(huì)日的基本原理與核心內(nèi)容，而且可以根據(jù)書(shū)中的例子與例子中的日程序?qū)W會(huì)解決問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法與基本的編程技術(shù)，為解決更為復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題奠定扎實(shí)的基礎(chǔ)。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

第一章 R介紹
1.1 S語(yǔ)言與R
1.2 R的特點(diǎn)
1.3 R的資源
1.4 R的安裝與運(yùn)行
1.4.1 R軟件的安裝、啟動(dòng)與關(guān)閉
1.4.2 R程序包的安裝與使用
第一章習(xí)題
第二章 R的基本原理與核心
2.1 R的基本原理
2.2 R的在線幫助
2.3 一個(gè)簡(jiǎn)短的R會(huì)話
2.4 R的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2.4.1 R的對(duì)象與屬性
2.4.2 瀏覽對(duì)象的信息
2.4.3 向量的建立
2.4.4 數(shù)組與矩陣的建立
2.4.5 數(shù)據(jù)框（dataframe）的建立
2.4.6 列表（1ist）的建立
2.4.7 時(shí)間序列（ts）的建立
2.5 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與讀取
2.5.1 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)
2.5.2 數(shù)據(jù)的讀取
2.6 R的圖形功能
2.6.1 繪圖函數(shù)
2.6.2 低級(jí)繪圖命令
2.6.3 繪圖參數(shù)
2.6.4 一個(gè)實(shí)例
2.7 R.編程
2.7.1 循環(huán)和向量化
2.7.2 用R寫(xiě)程序
2.7.3 編寫(xiě)你自己的函數(shù)
2.7.4 養(yǎng)成良好的編程習(xí)慣
第二章習(xí)題
第三章概率與分布
3.1 隨機(jī)抽樣
3.2 排列組合與概率的計(jì)算
3.3 概率分布
3.3.1 離散分布的分布律
3.3.2 連續(xù)分布的密度函數(shù)
3.4 R中內(nèi)嵌的分布
3.5 應(yīng)用：中心極限定理
3.5.1 中心極限定理
3.5.2 漸近正態(tài)性的圖形檢驗(yàn)
3.5.3 舉例
第三章習(xí)題
第四章探索性數(shù)據(jù)分析
4.1 常用分布的概率函數(shù)圖
4.2 直方圖與密度函數(shù)的估計(jì)
4.2.1 直方圖
4.2.2 核密度估計(jì)
4.3 單組數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析
4.3.1 單組數(shù)據(jù)的圖形描述
4.3.2 單組數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)
4.4 多組數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析
4.4.1 兩組數(shù)據(jù)的圖形概括
4.4.2 多組數(shù)據(jù)的圖形描述
4.4.3 多組數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)
4.4.4 分組數(shù)據(jù)的圖形概括
4.5 分類數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析
4.5.1 列聯(lián)表的制作
4.5.2 列聯(lián)表的圖形描述
第四章習(xí)題
第五章參數(shù)估計(jì)
5.1 矩法估計(jì)和極大似然估計(jì)
5.1.1 矩法估計(jì)
5.1.2 極大似然估計(jì)
5.2 單正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
5.2.1 均值μ的區(qū)間估計(jì)
5.2.2 方差σ2的區(qū)間估計(jì)
5.3 兩正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
5.3.1 均值差μ1-μ2的置信區(qū)間
5.3.2 兩方差比σ12／22的置信區(qū)間
5.4 單總體比率p的區(qū)間估計(jì)
5.5 兩總體比率差p1-p2的區(qū)間估計(jì)
5.6 樣本容量的確定
5.6.1 估計(jì)正態(tài)總體均值時(shí)樣本容量的確定
5.6.2 估計(jì)比例p時(shí)樣本容量的確定
第五章習(xí)題
第六章參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
6.1 假設(shè)檢驗(yàn)與檢驗(yàn)的p值
6.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)的概念與步驟
6.1.2 檢驗(yàn)的p值
6.2 單正態(tài)總體參數(shù)的檢驗(yàn)
6.2.1 均值μ的假設(shè)檢驗(yàn)
6.2.2 方差盯σ2的檢驗(yàn)：x2檢驗(yàn)
6.3 兩正態(tài)總體參數(shù)的檢驗(yàn)
6.3.1 均值的比較：t檢驗(yàn)
6.3.2 方差的比較：F檢驗(yàn)
6.4 成對(duì)數(shù)據(jù)的t檢驗(yàn)
6.5 單樣本比率的檢驗(yàn)
6.5.1 比率p的精確檢驗(yàn)
6.5.2 比率p的近似檢驗(yàn)
6.6 兩樣本比率的檢驗(yàn)
第六章習(xí)題
第七章非參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
7.1 單總體位置參數(shù)的檢驗(yàn)
7.1.1 中位數(shù)的符號(hào)檢驗(yàn)
7.1.2 Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
7.2 分布的一致性檢驗(yàn)：x2檢驗(yàn)
7.3 兩總體的比較與檢驗(yàn)
7.3.1 X2獨(dú)立性檢驗(yàn)
7.3.2 Fisher精確檢驗(yàn)
7.3.3 Wilcoxon秩和檢驗(yàn)法和Mann-whitneyU檢驗(yàn)
7.3.4 Mood檢驗(yàn)
7.4 多總體的比較與檢驗(yàn)
7.4.1 位置參數(shù)的Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)
7.4.2 尺度參數(shù)的Ansari-Bradley檢驗(yàn)
7.4.3 尺度參數(shù)的Fligner-Killeen檢驗(yàn)
第七章習(xí)題
第八章方差分析
8.1 單因子方差分析
8.1.1 數(shù)學(xué)模型
8.1.2 均值的多重比較
8.1.3 同時(shí)置信區(qū)間：Tukey法
8.1.4 方差齊性檢驗(yàn)
……
第九章回歸分析與相關(guān)分析
第十章多元統(tǒng)計(jì)分析介紹
第十一章貝葉斯統(tǒng)計(jì)分析