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R4編程入門與數據科學實戰(數據科學與大數據技術)

  • 作者:(美)馬塔·威利//(澳)喬舒亞·威利|責編:王軍|譯者:孫雲華//郭濤
  • 出版社:清華大學
  • ISBN:9787302629382
  • 出版日期:2023/06/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:352
人民幣:RMB 99.8 元      售價:
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內容大鋼
    學習如何使用R4,編寫和保存R腳本,讀入和寫出數據文件,使用內置函數,並了解常用的統計方法。這本深入淺出的教程介紹了R4的主要功能,包括圖表的新調色板、可用於大數據的增強的參考計數系統,以及文本的新數據導入設置和對基於文本的分類數據進行建模的統計方法。
    書中每一章都以知識點清單開始,最後是對該章介紹的R函數的總結,以及用於測試新知識的練習。本書開篇介紹了R和CRAN軟體包在Windows和macOS上的實踐安裝,大部分內容是對統計方法的介紹(非驗證性的、應用性的統計),主要依靠R和R可視化來理解、激勵和進行統計測試和建模。本書展示了R在具體案例中的使用,如方差分析、多元回歸和調節回歸、數據可視化、假設檢驗等,並採取了一種基於實例的實踐方法,將最佳實踐與對所做統計的清晰解釋結合起來。

作者介紹
(美)馬塔·威利//(澳)喬舒亞·威利|責編:王軍|譯者:孫雲華//郭濤

目錄
第1章  R語言的安裝
  1.1  技術棧
  1.2  操作系統升級
    1.2.1  Windows
    1.2.2  macOS
  1.3  從CRAN下載並安裝R語言
    1.3.1  Windows
    1.3.2  macOS
  1.4  下載並安裝RStudio軟體
    1.4.1  Windows
    1.4.2  macOS
  1.5  RStudio的使用方法
  1.6  R語言腳本的編寫
  1.7  總結
  1.8  練習與融會貫通
    1.8.1  理論核查
    1.8.2  練習題
第2章  程序包的安裝與使用
  2.1  程序包的安裝
    2.2.1  haven程序包
    2.2.2  readxl程序包
    2.2.3  writexl程序包
    2.2.4  data.table程序包
    2.2.5  extraoperators程序包
    2.2.6  JWileymisc程序包
    2.2.7  ggplot2程序包
    2.2.8  visreg程序包
    2.2.9  emmeans程序包
    2.2.10  ez程序包
    2.2.11  palmerpenguins程序包
  2.2  程序包的使用說明
  2.3  總結
  2.4  練習與融會貫通
    2.4.1  理論核查
    2.4.2  練習題
第3章  數據的輸入與輸出
  3.1  設置R語言
  3.2  輸入
    3.2.1  手動輸入
    3.2.2  CSV格式文件:.csv
    3.2.3  Excel格式文件:.xlsx或.xls
    3.2.4  RDS格式文件:.rds
    3.2.5  其他專有格式
  3.3  輸出
    3.3.1  CSV格式文件
    3.3.2  Excel格式文件
    3.3.3  RDS格式文件
  3.4  總結
  3.5  練習與融會貫通
    3.5.1  理論核查

    3.5.2  練習題
第4章  數據的處理
  4.1  設置R語言
  4.2  數據樣式
  4.3  data.table的工作方式
    4.3.1  行操作的工作方式
    4.3.2  列操作的工作方式
    4.3.3  組操作的工作方式
  4.4  示例
    4.4.1  示例一:市區計數
    4.4.2  示例二:都市統計區
    4.4.3  示例三
  4.5  總結
  4.6  練習與融會貫通
    4.6.1  理論核查
    4.6.2  練習題
第5章  數據與樣本
  5.1  設置R語言
  5.2  總體與樣本
  5.3  變數與數據
    5.3.1  示例一
    5.3.2  示例二
    5.3.3  示例三
    5.3.4  關於變數與數據的思考
  5.4  統計思維
  5.5  研究評估
  5.6  樣本評估
    5.6.1  便利抽樣
    5.6.2  K抽樣
    5.6.3  分群抽樣
    5.6.4  分層抽樣
    5.6.5  隨機抽樣
    5.6.6  樣本知識回顧
  5.7  頻數表
    5.7.1  示例一
    5.7.2  示例二
    5.7.3  示例三
  5.8  總結
  5.9  練習與融會貫通
    5.9.1  理論核查
    5.9.2  練習題
第6章  描述性統計
  6.1  設置R語言
  6.2  可視化
    6.2.1  柱狀圖
    6.2.2  點圖/圖表
    6.2.3  ggplot2繪圖包
  6.3  集中趨勢
    6.3.1  算術平均值
    6.3.2  中位數

  6.4  數據的分佈
    6.4.1  示例一
    6.4.2  示例二
    6.4.3  示例三
  6.5  數據湍流(方差)
    6.5.1  示例一
    6.5.2  示例二
  6.6  總結
  6.7  練習與融會貫通
    6.7.1  理論核查
    6.7.2  練習題
第7章  概率與分佈
  7.1  設置R語言
  7.2  概率
    7.2.1  示例一:獨立性
    7.2.2  示例二:補集
    7.2.3  概率思維總結
  7.3  正態分佈
    7.3.1  示例一
    7.3.2  示例二
    7.3.3  示例三
    7.3.4  示例四
  7.4  概率分佈
    7.4.1  示例一
    7.4.2  示例二
  7.5  中心極限定理
    7.5.1  示例一
    7.5.2  示例二
    7.5.3  示例三
  7.6  總結
  7.7  練習與融會貫通
    7.7.1  理論核查
    7.7.2  練習題
第8章  相關與回歸
  8.1  設置R語言
  8.2  相關性
    8.2.1  參數化
    8.2.2  非參數化:斯皮爾曼
    8.2.3  非參數化:肯德爾
    8.2.4  相關性選擇
  8.3  簡單的線性回歸關係
    8.3.1  介紹
    8.3.2  假設
    8.3.3  方差R2的定義
    8.3.4  R語言中的線性回歸
  8.4  總結
  8.5  練習與融會貫通
    8.5.1  理論核查
    8.5.2  練習題
第9章  置信區間

  9.1  設置R語言
  9.2  可視化置信區間
    9.2.1  示例一:Sigma已知
    9.2.2  示例二:Sigma未知
    9.2.3  示例三
    9.2.4  示例四
  9.3  相似與不同數據的比較與理解
    9.3.1  示例一
    9.3.2  示例二
  9.4  總結
  9.5  練習與融會貫通
    9.5.1  理論核查
    9.5.2  練習題
第10章  假設檢驗
  10.1  設置R語言
  10.2  H0與H1的對比
    10.2.1  示例一
    10.2.2  示例二
  10.3  第一類錯誤與第二類錯誤
    10.3.1  示例一
    10.3.2  示例二
    10.3.3  示例三
  10.4  Alpha與Beta的概念
  10.5  假設
  10.6  零假設顯著性檢驗
    10.6.1  示例一
    10.6.2  示例二
    10.6.3  示例三
  10.7  總結
  10.8  練習與融會貫通
    10.8.1  理論核查
    10.8.2  練習題
第11章  多元回歸
  11.1  設置R語言
  11.2  線性回歸的Redux架構
  11.3  多元回歸
    11.3.1  多元預測模型的意義
    11.3.2  R語言中的多元回歸
    11.3.3  效應的範圍與格式
    11.3.4  假設與清除
  11.4  分類預測
    11.4.1  示例一
    11.4.2  示例二
  11.5  總結
  11.6  練習與融會貫通
    11.6.1  理論核查
    11.6.2  練習題
第12章  調節回歸
  12.1  設置R語言
  12.2  調節回歸理論

  12.3  R語言中分類變數與連續變數的調節回歸
  12.4  R語言中存在兩個連續變數的調節回歸
  12.5  總結
  12.6  練習與融會貫通
    12.6.1  理論核查
    12.6.2  練習題
第13章  方差分析
  13.1  設置R語言
  13.2  方差分析的背景
  13.3  單因素方差分析
    13.3.1  示例一
    13.3.2  示例二
  13.4  多因素方差分析
    13.4.1  示例一
    13.4.2  示例二
  13.5  總結
  13.6  練習與融會貫通
    13.6.1  理論核查
    13.6.2  練習題
參考文獻

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