R语言数据分析与可视化

第1章R语言介绍1
1.1R语言概述1
1.1.1R语言简介1
1.1.2R语言的特点与优势2
1.1.3R语言的下载和安装2
1.1.4R语言的应用前景2
1.2R语言的基本使用3
1.2.1R语言的入门3
1.2.2R语言的帮助功能5
1.2.3R语言的工作空间6
1.2.4R语言的输入与输出7
1.3R语言的软件包8
1.3.1安装包8
1.3.2载入包8
1.4小结8
习题8
第2章创建数据集9
2.1数据集的概念9
2.2数据结构9
2.2.1向量10
2.2.2矩阵11
2.2.3数组12
2.2.4数据框14
2.2.5列表15
2.3数据的输入17
2.3.1使用键盘输入数据17
2.3.2从带分隔符的文本文件导入数据17
2.3.3导入Excel数据18
2.3.4导入SPSS数据18
2.3.5导入SAS数据19
2.3.6导入Stata数据19
2.4小结19
习题19
目录R语言数据分析与可视化第3章基本绘图20
3.1使用图形20
3.2图形参数21
3.2.1图形参数简介21
3.2.2符号和线条22
3.2.3颜色23
3.2.4文本属性24
3.2.5图形尺寸和边界尺寸26
3.3添加文本、自定义坐标轴和图例27
3.3.1标题28
3.3.2坐标轴28
3.3.3参考线30
3.3.4图例30
3.3.5文本标注32
3.4散点图32
3.4.1散点图矩阵33
3.4.2三维散点图33
3.4.3旋转三维散点图35
3.4.4气泡图36
3.5折线图37
3.6图形组合38
3.7小结42
习题42
第4章高级绘图43
4.1R语言中的图形系统43
4.2ggplot2包高级绘图46
4.2.1几何函数46
4.2.2分组图形47
4.2.3网格图形47
4.2.4光滑曲线48
4.2.5图形外观50
4.3lattice包高级绘图55
4.3.1lattice包简介55
4.3.2调节变量55
4.3.3自定义面板函数57
4.3.4图形分组变量58
4.3.5修改图形参数59
4.3.6图形条带60
4.3.7图形页面布局61
4.3.8深入学习64
4.4保存图形64
4.5高级绘图实例66
4.6小结68
习题68
第5章基本数据管理70
5.1变量的定义70
5.1.1示例70
5.1.2创建新变量71
5.1.3变量的重编码73
5.1.4变量的重命名74
5.2缺失值76
5.2.1缺失值判断77
5.2.2缺失模型判断78
5.2.3缺失值处理80
5.3日期值82
5.3.1创建日期型变量83
5.3.2日期值的格式转换84
5.3.3日期值的运算86
5.4类型转换87
5.5数据排序88
5.6数据集的合并90
5.6.1数据框添加列93
5.6.2数据框添加行94
5.7数据集取子集95
5.7.1选入（保留）变量95
5.7.2剔除（丢弃）变量96
5.7.3subset（）函数97
5.7.4随机抽样97
5.8使用SQL语句操作数据框97
5.9小结98
习题98
第6章高级数据管理100
6.1数值和字符处理函数100
6.1.1数学函数100
6.1.2统计函数102
6.1.3概率函数103
6.1.4字符处理函数105
6.1.5其他实用函数106
6.1.6将函数应用于矩阵和数据框107
6.2控制流108
6.2.1重复和循环108
6.2.2条件执行109
6.3用户自编函数111
6.4整合与重构112
6.4.1转置112
6.4.2整合数据114
6.4.3reshape2包114
6.5高级数据管理实例118
6.6小结121
习题121
第7章基本统计分析122
7.1描述性统计分析122
7.1.1统计分析概述122
7.1.2方法云集 128
7.1.3更多方法129
7.1.4分组计算描述性统计量131
7.1.5分组计算的扩展134
7.1.6结果的可视化135
7.2频数表和列联表154
7.2.1生成频数表154
7.2.2生成列联表155
7.2.3生成列联表的扩展159
7.2.4独立性检验160
7.2.5相关性的度量162
7.3相关分析163
7.3.1相关的类型163
7.3.2相关性的显著性检验166
7.3.3相关关系的可视化168
7.4T检验统计量170
7.4.1独立样本的T检验170
7.4.2非独立样本的 T 检验171
7.5组间差异的非参数检验172
7.5.1两组的比较172
7.5.2多组的比较174
7.6组间差异的可视化175
7.7小结181
习题181
第8章高级统计分析182
8.1回归分析182
8.1.1回归的多面性182
8.1.2OLS回归183
8.1.3回归诊断187
8.1.4异常观测值189
8.2方差分析190
8.2.1ANOVA模型拟合190
8.2.2单因素方差分析195
8.2.3协方差分析195
8.2.4多因素方差分析196
8.3广义线性回归196
8.3.1广义线性模型和glm()函数197
8.3.2logistic回归199
8.4主成分分析和因子分析205
8.4.1主成分分析205
8.4.2因子分析207
8.5聚类分析209
8.5.1层次聚类分析209
8.5.2划分聚类分析212
8.6高级统计分析实例214
8.7小结220
习题221
第9章创建动态报告222
9.1用模板生成报告222
9.2用R语言和Markdown创建动态报告224
9.3用R语言和LaTex创建动态报告230
9.3.1LaTex的基本语法230
9.3.2R LaTex创建动态报告232
9.3.3其他文档编辑方法234
9.4用R语言和Open Document创建动态报告236
9.5用R语言和Microsoft Word创建动态报告237
9.6创建动态报告实例240
9.7小结241
习题241
第10章R语言与Hadoop243
10.1RHadoop包243
10.1.1RHadoop简介243
10.1.2R语言与Hadoop的安装244
10.1.3RHadoop的安装246
10.2RHadoop的基本使用248
10.2.1rhdfs包的使用248
10.2.2rmr2包的使用250
10.3实例分析250
10.4小结252
习题252
第11章R语言图形用户界面253
11.1R语言图形用户界面简介253
11.2集成开发环境RStudio254
11.2.1RStudio简介254
11.2.2RStudio的安装256
11.2.3RStudio的基本使用257
11.3交互式Web应用Shiny包257
11.3.1Shiny包的安装258
11.3.2交互式Shiny Web应用的部署259
11.4可视化仪表板Flex Dashboard包261
11.5小结264
习题264
第12章综合实例分析265
12.1实例背景265
12.2描述性统计分析267
12.3高级统计分析272
12.3.1相关分析可视化272
12.3.2回归分析可视化273
12.3.3聚类分析可视化276
12.4小结277
参考文献278