目錄(141章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 內容提要
- 前言
- 本書內容
- 本書特色
- 讀者對象
- 第一篇 R基礎與入門篇
- 第1章 R入門
- 1.1 R簡介
- 1.2 R的獲取、安裝和啟動
- 1.3 R菜單操作
- 1.4 工作空間
- 1.5 程序包
- 1.6 R使用以及圖形界面
- 1.7 本章小結
- 第2章 R編程入門
- 2.1 R語言
- 2.2 R常用函數及其應用
- 2.3 數據的輸入
- 2.4 本章小結
- 第3章 基本數據管理
- 3.1 創建新變量
- 3.2 向量運算
- 3.3 處理數據對象的實用函數
- 3.4 變量的重編碼
- 3.5 變量的重命名
- 3.6 缺失值
- 3.7 日期值
- 3.8 類型轉換
- 3.9 數據排序
- 3.10 數據集的合并
- 3.11 數據集取子集
- 3.12 本章小結
- 第4章 樣本量和檢驗效能估計
- 4.1 樣本量估算以及R程序包
- 4.2 t檢驗
- 4.3 方差分析
- 4.4 相關分析
- 4.5 線性模型
- 4.6 分類資料的樣本量估計
- 4.7 本章小結
- 第5章 高級數據管理
- 5.1 控制語句
- 5.2 數據處理綜合實例
- 5.3 轉置與整合
- 5.4 本章小結
- 第二篇 統計方法與R分析實例
- 第6章 定量資料的統計描述
- 6.1 統計描述基礎理論知識
- 6.2 統計描述分析實例
- 6.3 本章小結
- 第7章 t檢驗
- 7.1 單樣本t檢驗
- 7.2 配對設計資料的t檢驗
- 7.3 兩獨立樣本的t檢驗
- 7.4 本章小結
- 第8章 方差分析
- 8.1 方差分析及ANOVA模型擬合概述
- 8.2 完全隨機設計資料的方差分析
- 8.3 隨機區組設計資料的方差分析
- 8.4 拉丁方設計資料的方差分析
- 8.5 析因設計資料的方差分析
- 8.6 正交試驗設計資料的方差分析
- 8.7 重復測量資料的方差分析
- 8.8 協方差分析
- 8.9 本章小結
- 第9章 直線回歸與相關
- 9.1 直線相關分析
- 9.2 直線回歸分析
- 9.3 本章小結
- 第10章 多元線性回歸與相關
- 10.1 多元線性回歸與相關的基礎理論
- 10.2 分析實例
- 10.3 本章小結
- 第11章 Logistic回歸分析
- 11.1 非條件Logistic回歸
- 11.2 條件Logistic回歸
- 11.3 本章小結
- 第12章 相對數
- 12.1 相對數簡介
- 12.2 R分析實例
- 12.3 本章小結
- 第13章 行×列表分析
- 13.1 四格表資料
- 13.2 配對計數資料的卡方檢驗
- 13.3 列變量為順序變量的行均分檢驗
- 13.4 行列均為順序變量的相關檢驗
- 13.5 分層行列表的分析
- 13.6 趨勢卡方檢驗
- 13.7 卡方分割與卡方合并
- 13.8 本章小結
- 第14章 非參數統計
- 14.1 單樣本資料與已知總體參數的非參數檢驗
- 14.2 配對設計資料的非參數檢驗
- 14.3 兩組定量資料的非參數檢驗
- 14.4 多組定量資料的非參數檢驗
- 14.5 等級分組資料的非參數檢驗
- 14.6 隨機區組資料的非參數檢驗
- 14.7 等級相關（秩相關）
- 14.8 本章小結
- 第15章 生存分析
- 15.1 生存分析簡介
- 15.2 生存曲線
- 15.3 本章小結
- 第16章 主成分分析
- 16.1 主成分分析簡介
- 16.2 R中的主成分分析實例
- 16.3 本章小結
- 第17章 因子分析
- 17.1 因子分析簡介
- 17.2 主成分分析與因子分析比較
- 17.3 因子分析及R實例
- 17.4 本章小結
- 第18章 聚類分析
- 18.1 聚類分析簡介
- 18.2 聚類分析及R實例
- 18.3 本章小結
- 第19章 判別分析
- 19.1 判別分析簡介
- 19.2 判別分析及R實例
- 19.3 本章小結
- 第20章 典型相關分析
- 20.1 典型相關簡介
- 20.2 cancor()函數實例
- 20.3 本章小結
- 第21章 診斷試驗的ROC分析
- 21.1 診斷試驗簡介
- 21.2 ROC分析及R分析實例
- 21.3 本章小結
- 第22章 統計圖
- 22.1 條形圖
- 22.2 餅圖
- 22.3 散點圖
- 22.4 折線圖
- 22.5 箱線圖
- 22.6 直方圖
- 22.7 核密度圖
- 22.8 點圖
- 22.9 本章小結
- 參考文獻 更新時間：2020-05-26 17:11:21
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