《R语言统计分析与应用》配套程序

编辑推荐

由R知名专家执笔。作者深入理解了R的内涵和精髓，结合自己丰富的培训经验，以及大量的一线工程实践经验，潜心编写而成。
软件版本采用当前新的R版本，在知识点讲解过程中穿插了新功能的讲述与应用。
知识全面、系统，科学安排内容的层次架构，由浅入深，循序渐进，适合读者的学习规律。
理论与实践应用紧密结合。基础理论知识穿插在知识点的讲述中，言简意赅、目标明确，其目的是使读者知其然，亦知其所以然，达到学以致用的目的。
知识点+针对每个知识点的小实例+综合实例的讲述方式，可以使读者快速地学习并掌握R软件操作及应用该知识点解决实践中的问题。综合实例部分，深入细致地剖析数据统计分析应用的流程、细节、难点、技巧，起到融会贯通的作用。
为了让本书内容尽可能接近各个领域的实际情况，作者从心理学、社会学、医学、生物、商业和工程等诸多领域选取了一些例子。所有的这些例子都不需要读者具备这些领域的专业知识。
本书附带所有实例操作的数据和R程序。

内容简介

R统计软件是目前应用很广泛的统计软件之一，已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。本书以Windows操作系统下的R软件为基础，以实践中常用的统计分析方法为基本内容，介绍了R语言的编写以及结果解释。本书重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用，包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析等。每一章详细讨论了统计分析方法的基本原理和分析过程，介绍了R语言的使用方法及应用实例说明、结果解释及结论分析等。

作者简介

本书由汪海波、罗莉、汪海玲编著，参与编写的还有郝旭宁、李建鹏、赵伟茗、刘钦、于志伟、张永岗、周世宾、姚志伟、曹文平、张应迁、张洪才、邱洪钢、张青莲、陆绍强、李成。
汪海波，SAS知名专家，畅销书《SAS统计分析与应用从入门到精通》作者。作者深入理解了SAS内涵、精髓，结合自己丰富的工作经验，并结合大量的一线工程实践经验，潜心编写而成。

目录

• 第一篇 R基础与入门篇
• 第1章 R入门 2
• 1.1 R简介 2
• 1.1.1 R特点 2
• 1.1.2 R支持资料 3
• 1.2 R的获取、安装和启动 4
• 1.2.1 R的获取 4
• 1.2.2 R的安装 5
• 1.2.3 R的启动 7
• 1.3 R菜单操作 7
• 1.4 工作空间 10
• 1.5 程序包 11
• 1.5.1 什么是程序包 11
• 1.5.2 安装程序包 11
• 1.6 R使用以及图形界面 12
• 1.7 本章小结 13
• 第2章 R编程入门 14
• 2.1 R语言 14
• 2.1.1 数据集的概念 14
• 2.1.2 R运算符 21
• 2.2 R常用函数及其应用 23
• 2.2.1 数学函数 24
• 2.2.2 样本统计函数 26
• 2.2.3 概率函数 27
• 2.2.4 字符处理函数 28
• 2.2.5 其他实用函数 30
• 2.3 数据的输入 31
• 2.3.1 使用键盘输入数据 31
• 2.3.2 数据集的导入 32
• 2.4 本章小结 34
• 第3章 基本数据管理 35
• 3.1 创建新变量 36
• 3.2 向量运算 37
• 3.2.1 添加或删除向量元素 37
• 3.2.2 向量运算和逻辑运算 37
• 3.2.3 用∶运算符创建向量 37
• 3.2.4 使用seq()函数创建向量 38
• 3.3 处理数据对象的实用函数 38
• 3.4 变量的重编码 39
• 3.5 变量的重命名 40
• 3.6 缺失值 41
• 3.7 日期值 42
• 3.8 类型转换 44
• 3.9 数据排序 45
• 3.10 数据集的合并 45
• 3.11 数据集取子集 46
• 3.11.1 选入观测 46
• 3.11.2 选入变量 47
• 3.11.3 剔除变量 48
• 3.11.4 subset()函数 49
• 3.12 本章小结 49
• 第4章 样本量和检验效能估计 50
• 4.1 样本量估算以及R程序包 50
• 4.1.1 样本量影响因素 50
• 4.1.2 检验效能分析pwr包 52
• 4.2 t检验 53
• 4.2.1 单样本与已知总体检验时样本量的估计及R程序 53
• 4.2.2 两总体均数比较样本量的估计及R程序 54
• 4.2.3 配对设计两样本均数比较样本量的估计及R程序 55
• 4.3 方差分析 56
• 4.4 相关分析 57
• 4.5 线性模型 58
• 4.6 分类资料的样本量估计 59
• 4.6.1 单样本与已知总体检验时样本量的估计及R程序 59
• 4.6.2 两样本率比较样本量的估计及R程序 60
• 4.6.3 配对设计总体率比较样本量的估计及R程序 61
• 4.7 本章小结 62
• 第5章 高 级数据管理 63
• 5.1 控制语句 63
• 5.1.1 重复和循环 63
• 5.1.2 条件执行 65
• 5.2 数据处理综合实例 67
• 5.3 转置与整合 70
• 5.3.1 转置 70
• 5.3.2 整合数据 71
• 5.4 本章小结 72
• 第二篇 统计方法与R分析实例
• 第6章 定量资料的统计描述 74
• 6.1 统计描述基础理论知识 74
• 6.1.1 集中趋势描述 75
• 6.1.2 离散趋势描述 77
• 6.1.3 正态分布 79
• 6.2 统计描述分析实例 81
• 6.2.1 summary()函数分析实例 81
• 6.2.2 sapply()函数分析实例 83
• 6.2.3 describe()函数分析实例 85
• 6.2.4 stat.desc()函数分析实例 89
• 6.2.5 分组计算描述性统计量 91
• 6.2.6 对数正态分布资料的统计描述 94
• 6.3 本章小结 95
• 第7章 t检验 96
• 7.1 单样本t检验 96
• 7.1.1 单样本t检验的基础理论 96
• 7.1.2 单样本t检验分析实例 97
• 7.1.3 无原始数据的单样本t检验R程序 98
• 7.2 配对设计资料的t检验 98
• 7.2.1 配对设计资料t检验的基础理论 98
• 7.2.2 配对t检验实例 100
• 7.2.3 无原始数据的配对设计的t检验分析实例 102
• 7.3 两独立样本的t检验 103
• 7.3.1 两独立样本t检验的基础理论 103
• 7.3.2 独立样本t检验分析实例 105
• 7.3.3 无原始数据的两独立样本t检验分析实例 107
• 7.4 本章小结 107
• 第8章 方差分析 108
• 8.1 方差分析及ANOVA模型拟合概述 108
• 8.1.1 方差分析的基本思想 108
• 8.1.2 方差分析基本术语 110
• 8.1.3 ANOVA模型拟合 111
• 8.2 完全随机设计资料的方差分析 112
• 8.2.1 单因子方差分析介绍 113
• 8.2.2 单因子方差分析的R程序实例 113
• 8.3 随机区组设计资料的方差分析 118
• 8.3.1 随机区组方差分析介绍 119
• 8.3.2 随机区组方差分析的R程序实例 121
• 8.4 拉丁方设计资料的方差分析 126
• 8.4.1 拉丁方方法介绍 126
• 8.4.2 拉丁方分析的R程序实例 128
• 8.5 析因设计资料的方差分析 131
• 8.5.1 析因设计方法介绍 131
• 8.5.2 析因方差分析的R程序实例 134
• 8.6 正交试验设计资料的方差分析 136
• 8.6.1 正交试验设计方法介绍 136
• 8.6.2 正交试验设计资料分析的R程序实例 138
• 8.7 重复测量资料的方差分析 139
• 8.7.1 重复测量设计方法介绍 140
• 8.7.2 重复测量资料分析的R程序实例 141
• 8.8 协方差分析 144
• 8.8.1 协方差分析方法介绍 144
• 8.8.2 协方差分析的R程序实例 145
• 8.9 本章小结 148
• 第9章 直线回归与相关 149
• 9.1 直线相关分析 149
• 9.1.1 直线相关分析介绍 149
• 9.1.2 直线相关分析的R实例 151
• 9.2 直线回归分析 154
• 9.2.1 直线回归分析介绍 155
• 9.2.2 直线回归分析的R程序实例 157
• 9.3 本章小结 162
• 第10章 多元线性回归与相关 163
• 10.1 多元线性回归与相关的基础理论 163
• 10.1.1 多元线性回归 163
• 10.1.2 复相关系数与偏相关系数 176
• 10.2 分析实例 178
• 10.2.1 多元线性回归方程的建立 178
• 10.2.2 复相关系数与偏相关系数的R程序实例 183
• 10.3 本章小结 185
• 第11章 Logistic回归分析 186
• 11.1 非条件Logistic回归 186
• 11.1.1 非条件Logistic回归介绍 187
• 11.1.2 非条件Logistic回归模型的建立和检验 188
• 11.1.3 非条件Logistic回归的R程序 190
• 11.2 条件Logistic回归 205
• 11.2.1 条件Logistic回归介绍 205
• 11.2.2 条件Logistic回归的R程序 206
• 11.3 本章小结 207
• 第12章 相对数 208
• 12.1 相对数简介 208
• 12.1.1 率的标准化 210
• 12.1.2 率的假设检验 212
• 12.2 R分析实例 214
• 12.2.1 率的标准化R程序 214
• 12.2.2 率的Z（U）检验的R程序 215
• 12.3 本章小结 216
• 第13章 行×列表分析 217
• 13.1 四格表资料 217
• 13.1.1 四格表卡方检验介绍 218
• 13.1.2 四格表卡方检验的R程序 220
• 13.2 配对计数资料的卡方检验 224
• 13.2.1 四格表配对卡方检验介绍 224
• 13.2.2 四格表配对卡方检验的R程序 225
• 13.3 列变量为顺序变量的行均分检验 226
• 13.3.1 行均分检验介绍 227
• 13.3.2 行均分检验的R程序 227
• 13.4 行列均为顺序变量的相关检验 230
• 13.4.1 行列均为顺序变量的相关检验介绍 230
• 13.4.2 行列均为顺序变量的相关检验的R程序 231
• 13.5 分层行列表的分析 235
• 13.5.1 分层行列表的分析简介 235
• 13.5.2 分层行列表的分析的R程序 236
• 13.6 趋势卡方检验 239
• 13.6.1 趋势卡方检验简介 239
• 13.6.2 趋势卡方检验的R程序 239
• 13.7 卡方分割与卡方合并 241
• 13.7.1 卡方的分割与合并简介 241
• 13.7.2 卡方分割与卡方合并分析实例 241
• 13.8 本章小结 243
• 第14章 非参数统计 244
• 14.1 单样本资料与已知总体参数的非参数检验 245
• 14.1.1 单组资料的符号及符号秩和检验 245
• 14.1.2 单组资料的非参数检验R程序 247
• 14.2 配对设计资料的非参数检验 248
• 14.2.1 配对设计资料的符号及符号秩和检验 248
• 14.2.2 配对设计资料的非参数检验R程序 249
• 14.3 两组定量资料的非参数检验 250
• 14.3.1 两组定量资料的非参数检验方法概述 251
• 14.3.2 两组定量资料非参数检验的R程序 252
• 14.4 多组定量资料的非参数检验 253
• 14.4.1 多组定量资料的非参数检验方法概述 253
• 14.4.2 多组定量资料非参数检验的R程序 255
• 14.5 等级分组资料的非参数检验 260
• 14.5.1 等级分组资料的非参数检验方法概述 260
• 14.5.2 等级分组资料非参数检验的R程序 261
• 14.6 随机区组资料的非参数检验 264
• 14.6.1 随机区组资料的非参数检验方法概述 264
• 14.6.2 随机区组资料非参数检验的R程序 265
• 14.7 等级相关（秩相关） 266
• 14.7.1 秩相关概述 266
• 14.7.2 spearman秩相关的R程序 267
• 14.8 本章小结 268
• 第15章 生存分析 269
• 15.1 生存分析简介 269
• 15.1.1 生存数据 269
• 15.1.2 生存时间函数 270
• 15.1.3 均数、中位数和半数生存期 271
• 15.1.4 生存分析的基本方法 271
• 15.2 生存曲线 272
• 15.2.1 寿命表法及R分析实例 273
• 15.2.2 乘积极限法（Kaplan-Meier）及R分析实例 278
• 15.2.3 Cox回归及R分析实例 280
• 15.3 本章小结 285
• 第16章 主成分分析 286
• 16.1 主成分分析简介 287
• 16.1.1 主成分分析的数学模型 287
• 16.1.2 主成分分析的方法步骤 288
• 16.1.3 主成分分析的应用 290
• 16.2 R中的主成分分析实例 291
• 16.3 本章小结 307
• 第17章 因子分析 308
• 17.1 因子分析简介 308
• 17.2 主成分分析与因子分析比较 317
• 17.3 因子分析及R实例 318
• 17.4 本章小结 337
• 第18章 聚类分析 338
• 18.1 聚类分析简介 338
• 18.2 聚类分析及R实例 344
• 18.2.1 varclus ()函数 344
• 18.2.2 kmean()函数 348
• 18.2.3 hclust()函数实例 352
• 18.3 本章小结 355
• 第19章 判别分析 356
• 19.1 判别分析简介 357
• 19.2 判别分析及R实例 362
• 19.3 本章小结 386
• 第20章 典型相关分析 388
• 20.1 典型相关简介 388
• 20.1.1 典型相关分析的理论架构及基本假设 390
• 20.1.2 冗余分析 391
• 20.1.3 典型相关系数的假设检验 392
• 20.2 cancor()函数实例 392
• 20.3 本章小结 400
• 第21章 诊断试验的ROC分析 401
• 21.1 诊断试验简介 401
• 21.1.1 诊断试验介绍 401
• 21.1.2 诊断试验评价指标 402
• 21.1.3 ROC分析资料收集与整理 404
• 21.1.4 ROC曲线构建 405
• 21.2 ROC分析及R分析实例 406
• 21.3 本章小结 423
• 第22章 统计图 425
• 22.1 条形图 425
• 22.2 饼图 429
• 22.3 散点图 431
• 22.4 折线图 433
• 22.5 箱线图 434
• 22.6 直方图 437
• 22.7 核密度图 442
• 22.8 点图 442
• 22.9 本章小结 444
• 参考文献 445