R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到精通
定 價(jià):89.8 元
叢書(shū)名:軟件開(kāi)發(fā)視頻大講堂
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- 作者:明日科技
- 出版時(shí)間:2024/3/1
- ISBN:9787302650508
- 出 版 社:清華大學(xué)出版社
- 中圖法分類(lèi):TP312
- 頁(yè)碼:332
- 紙張:
- 版次:1
- 開(kāi)本:16開(kāi)
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到精通》從初學(xué)者角度出發(fā),通過(guò)通俗易懂的語(yǔ)言、豐富多彩的實(shí)例,詳細(xì)介紹了R語(yǔ)言基礎(chǔ)知識(shí)、核心技術(shù)與高級(jí)應(yīng)用。全書(shū)分為3篇,共16章,包括初識(shí)R語(yǔ)言、集成開(kāi)發(fā)環(huán)境RStudio、R語(yǔ)言入門(mén)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、流程控制語(yǔ)句、日期和時(shí)間序列、獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理與清洗、數(shù)據(jù)計(jì)算與分組統(tǒng)計(jì)、基本繪圖、ggplot2高級(jí)繪圖、lattice高級(jí)繪圖、基本統(tǒng)計(jì)分析、方差分析、回歸分析和時(shí)間序列分析等內(nèi)容。所有知識(shí)都結(jié)合具體實(shí)例進(jìn)行講解,涉及的程序代碼給出了詳細(xì)的注釋?zhuān)有部分代碼解析。
“軟件開(kāi)發(fā)視頻大講堂”叢書(shū)是清華社計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)類(lèi)零售圖書(shū)暢銷(xiāo)品牌之一。
(1)2008—2023年,叢書(shū)累計(jì)修訂7次,銷(xiāo)售400萬(wàn)冊(cè),深受廣大程序員喜愛(ài)。
(2)4本榮獲“全行業(yè)優(yōu)暢銷(xiāo)書(shū)”獎(jiǎng),1本榮獲清華社“專(zhuān)業(yè)暢銷(xiāo)書(shū)”一等獎(jiǎng),多數(shù)品種在全國(guó)計(jì)算機(jī)零售圖書(shū)排行榜排行中名列前茅。
(3)實(shí)用、易懂、資源豐富,被數(shù)百所高校選為專(zhuān)業(yè)課教材。
《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到精通》圖書(shū)特點(diǎn)如下。
1. 學(xué)通R語(yǔ)言只需要3步:基礎(chǔ)知識(shí)→核心技術(shù)→高級(jí)應(yīng)用,符合認(rèn)知規(guī)律。
2. 77集同步教學(xué)微課 在線(xiàn)交流,夯實(shí)基礎(chǔ),精準(zhǔn),有效,速練,適合自學(xué)。
3. 242個(gè)應(yīng)用實(shí)例,學(xué)習(xí)1小時(shí),訓(xùn)練10小時(shí),真正成為R語(yǔ)言高手。
4. 關(guān)注清大文森學(xué)堂公眾號(hào),可獲取軟件開(kāi)發(fā)就業(yè)知識(shí)、技術(shù)/行業(yè)熱點(diǎn)動(dòng)態(tài)、面試輔導(dǎo)等直播課。
叢書(shū)說(shuō)明:“軟件開(kāi)發(fā)視頻大講堂”叢書(shū)第1版于2008年8月出版,因其編寫(xiě)細(xì)膩、易學(xué)實(shí)用、配備海量學(xué)習(xí)資源和全程視頻等,在軟件開(kāi)發(fā)類(lèi)圖書(shū)市場(chǎng)上產(chǎn)生了很大反響,絕大部分品種在全國(guó)軟件開(kāi)發(fā)零售圖書(shū)排行榜中名列前茅,2009年多個(gè)品種被評(píng)為“全國(guó)優(yōu)秀暢銷(xiāo)書(shū)”。
“軟件開(kāi)發(fā)視頻大講堂”叢書(shū)第2版于2010年8月出版,第3版于2012年8月出版,第4版于2016年10月出版,第5版于2019年3月出版,第6版于2021年7月出版。十五年間反復(fù)錘煉,打造經(jīng)典。叢書(shū)迄今累計(jì)重印680多次,銷(xiāo)售400多萬(wàn)冊(cè),不僅深受廣大程序員的喜愛(ài),還被百余所高校選為計(jì)算機(jī)、軟件等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教學(xué)參考用書(shū)。
“軟件開(kāi)發(fā)視頻大講堂”叢書(shū)第7版在繼承前6版所有優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了大幅度的修訂。第一,根據(jù)當(dāng)前的技術(shù)趨勢(shì)與熱點(diǎn)需求調(diào)整品種,拓寬了程序員崗位就業(yè)技能用書(shū);第二,對(duì)圖書(shū)內(nèi)容進(jìn)行了深度更新、優(yōu)化,如優(yōu)化了內(nèi)容布置,彌補(bǔ)了講解疏漏,將開(kāi)發(fā)環(huán)境和工具更新為新版本,增加了對(duì)新技術(shù)點(diǎn)的剖析,將項(xiàng)目替換為更能體現(xiàn)當(dāng)今IT開(kāi)發(fā)現(xiàn)狀的熱門(mén)項(xiàng)目等,使其更與時(shí)俱進(jìn),更適合讀者學(xué)習(xí);第三,改進(jìn)了教學(xué)微課視頻,為讀者提供更好的學(xué)習(xí)體驗(yàn);第四,升級(jí)了開(kāi)發(fā)資源庫(kù),提供了程序員“入門(mén)學(xué)習(xí)→技巧掌握→實(shí)例訓(xùn)練→項(xiàng)目開(kāi)發(fā)→求職面試”等各階段的海量學(xué)習(xí)資源;第五,為了方便教學(xué),制作了全新的教學(xué)課件PPT。
R語(yǔ)言最初是由新西蘭奧克蘭大學(xué)統(tǒng)計(jì)系的Ross Ihaka和Robert Gentleman教授在S語(yǔ)言基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)完成的。之所以叫作R語(yǔ)言,是因?yàn)閮晌唤淌诿值牡谝粋(gè)字母都是R。
R語(yǔ)言是一門(mén)解釋型的編程語(yǔ)言,同時(shí)也是一門(mén)數(shù)學(xué)邏輯性極強(qiáng)的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。它具有出色的計(jì)算與統(tǒng)計(jì)分析能力,可以用較少的代碼完成許多復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析工作。簡(jiǎn)而言之,R 語(yǔ)言是一款極其優(yōu)秀的,可進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)可視化的工具。
本書(shū)內(nèi)容
本書(shū)提供了從R語(yǔ)言入門(mén)到數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)建模所必需的各類(lèi)知識(shí),共分為3篇。
第1篇:基礎(chǔ)知識(shí)。本篇重點(diǎn)介紹R語(yǔ)言入門(mén)者必須掌握的基礎(chǔ)知識(shí),包括初識(shí)R語(yǔ)言、集成開(kāi)發(fā)環(huán)境RStudio、R語(yǔ)言入門(mén)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、流程控制語(yǔ)句、日期和時(shí)間序列。
第2篇:核心技術(shù)。本篇按照數(shù)據(jù)分析的基本流程,詳細(xì)介紹了獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理與清洗、數(shù)據(jù)計(jì)算與分組統(tǒng)計(jì)、基本繪圖、ggplot2高級(jí)繪圖、lattice高級(jí)繪圖,以及基本統(tǒng)計(jì)分析方法。由于數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模中最重要的部分,因此本書(shū)介紹了3款數(shù)據(jù)可視化工具。
第3篇:高級(jí)應(yīng)用。本篇詳細(xì)講解了常用的數(shù)據(jù)分析與建模方法,包括方差分析、回歸分析和時(shí)間序列分析,并給出了大量的案例。
本書(shū)特點(diǎn)
由淺入深,循序漸進(jìn):本書(shū)以初、中級(jí)程序員和數(shù)據(jù)分析愛(ài)好者為對(duì)象,先介紹R語(yǔ)言基礎(chǔ)知識(shí),幫助初學(xué)者掌握數(shù)據(jù)分析的基本流程,然后介紹R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化和基本統(tǒng)計(jì)分析等核心知識(shí),最后介紹常用的數(shù)據(jù)分析方法和建模方式。本書(shū)知識(shí)講解由淺入深,全面詳盡,掌握書(shū)中內(nèi)容,讀者即可獲得系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析知識(shí)和扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析能力。
微課視頻,講解詳盡:為便于讀者直觀(guān)感受數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程,書(shū)中重要章節(jié)配備了教學(xué)微課視頻(共77集,時(shí)長(zhǎng)15小時(shí)),使用手機(jī)掃描章節(jié)標(biāo)題一側(cè)的二維碼,即可觀(guān)看學(xué)習(xí)。這些同步教學(xué)視頻可為讀者掃除學(xué)習(xí)障礙,使大家體驗(yàn)R語(yǔ)言的強(qiáng)大,感受編程的快樂(lè),增強(qiáng)深入學(xué)習(xí)的信心。
基礎(chǔ)知識(shí) 應(yīng)用實(shí)例,實(shí)戰(zhàn)為王:通過(guò)例子學(xué)習(xí)是最好的學(xué)習(xí)方式,本書(shū)核心知識(shí)的講解通過(guò)“知識(shí)點(diǎn) 實(shí)例”的模式,詳盡透徹地介紹了R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析所需的各類(lèi)知識(shí)。全書(shū)共計(jì)242個(gè)應(yīng)用實(shí)例,為初學(xué)者打造“邊學(xué)邊練、杜絕枯燥”強(qiáng)化實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)環(huán)境,使讀者能真正掌握R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析技術(shù)。
精彩欄目,貼心提醒:本書(shū)精心設(shè)計(jì)了“注意”“說(shuō)明”“技巧”等提示欄目,通過(guò)它們,讀者可輕松理解統(tǒng)計(jì)分析中一些抽象的概念,繞過(guò)開(kāi)發(fā)陷阱,掌握數(shù)據(jù)分析的各類(lèi)實(shí)用技巧。
讀者對(duì)象:對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的讀者;高校統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生;各行各業(yè)的數(shù)據(jù)分析、挖掘、建模人員;經(jīng)常需要進(jìn)行專(zhuān)業(yè)繪圖的科技工作者;程序開(kāi)發(fā)人員。
本書(shū)學(xué)習(xí)資源
本書(shū)提供了大量的輔助學(xué)習(xí)資源,讀者需刮開(kāi)圖書(shū)封底的防盜碼,掃描并綁定微信后,獲取學(xué)習(xí)權(quán)限。
學(xué)習(xí)書(shū)中知識(shí)時(shí),掃描章節(jié)名稱(chēng)旁的二維碼,可在線(xiàn)觀(guān)看教學(xué)視頻。
關(guān)注清大文森學(xué)堂公眾號(hào),可獲取本書(shū)的PPT課件、視頻等資源。
讀者掃描圖書(shū)封底的“文泉云盤(pán)”二維碼,或登錄清華大學(xué)出版社網(wǎng)站,可在對(duì)應(yīng)圖書(shū)頁(yè)面下查閱各類(lèi)學(xué)習(xí)資源的獲取方式。
致讀者
本書(shū)由明日科技數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)組織編寫(xiě)。明日科技是一家專(zhuān)業(yè)從事軟件開(kāi)發(fā)、教育培訓(xùn)及軟件開(kāi)發(fā)教育資源整合的高科技公司,其編寫(xiě)的教材既注重選取軟件開(kāi)發(fā)中的必需、常用內(nèi)容,又注重內(nèi)容的易學(xué)以及相關(guān)知識(shí)的拓展,深受讀者喜愛(ài)。其編寫(xiě)的教材多次榮獲“全行業(yè)優(yōu)秀暢銷(xiāo)品種”“中國(guó)大學(xué)出版社優(yōu)秀暢銷(xiāo)書(shū)”等獎(jiǎng)項(xiàng),多個(gè)品種長(zhǎng)期位居同類(lèi)圖書(shū)銷(xiāo)售排行榜的前列。
在本書(shū)編寫(xiě)的過(guò)程中,我們以科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度,力求精益求精,但書(shū)中難免有疏漏和不妥之處,敬請(qǐng)廣大讀者批評(píng)指正。
感謝您選擇本書(shū),希望本書(shū)能成為您編程路上的領(lǐng)航者。
“零門(mén)檻”學(xué)編程,一切皆有可能。
祝讀書(shū)快樂(lè)!
明日科技,全稱(chēng)是吉林省明日科技有限公司,是一家專(zhuān)業(yè)從事軟件開(kāi)發(fā)、教育培訓(xùn)以及軟件開(kāi)發(fā)教育資源整合的高科技公司,其編寫(xiě)的教材非常注重選取軟件開(kāi)發(fā)中的必需、常用內(nèi)容,同時(shí)也很注重內(nèi)容的易學(xué)、方便性以及相關(guān)知識(shí)的拓展性,深受讀者喜愛(ài)。其教材多次榮獲“全行業(yè)優(yōu)秀暢銷(xiāo)品種”“全國(guó)高校出版社優(yōu)秀暢銷(xiāo)書(shū)”等獎(jiǎng)項(xiàng),多個(gè)品種長(zhǎng)期位居同類(lèi)圖書(shū)銷(xiāo)售排行榜的前列。
第1篇 基礎(chǔ)知識(shí)
第1章 初識(shí)R語(yǔ)言 2
視頻講解:9分鐘
1.1 R語(yǔ)言概述 2
1.1.1 R語(yǔ)言簡(jiǎn)介 2
1.1.2 為什么要學(xué)習(xí)R語(yǔ)言 3
1.2 R開(kāi)發(fā)環(huán)境的下載與安裝 3
1.2.1 下載R開(kāi)發(fā)環(huán)境 3
1.2.2 安裝R開(kāi)發(fā)環(huán)境 6
1.3 編寫(xiě)第一個(gè)R語(yǔ)言程序 7
第2章 集成開(kāi)發(fā)環(huán)境RStudio 9
視頻講解:12分鐘
2.1 RStudio概述 9
2.2 下載與安裝RStudio 9
2.2.1 下載RStudio 9
2.2.2 安裝RStudio 11
2.3 使用RStudio編寫(xiě)R程序 12
2.4 詳解RStudio集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 16
2.4.1 RStudio編輯窗口 16
2.4.2 菜單欄介紹 17
2.4.3 RStudio特色功能 18
2.4.4 RStudio常用的快捷鍵 18
第3章 R語(yǔ)言入門(mén) 19
視頻講解:46分鐘
3.1 R語(yǔ)言編碼規(guī)則 19
3.1.1 控制臺(tái)規(guī)則 19
3.1.2 賦值語(yǔ)句的寫(xiě)法 20
3.1.3 輸入的規(guī)則 20
3.2 R語(yǔ)言基礎(chǔ) 20
3.2.1 常用保留字 20
3.2.2 變量 21
3.2.3 基本數(shù)據(jù)類(lèi)型 22
3.2.4 運(yùn)算符 23
3.3 函數(shù) 27
3.3.1 內(nèi)置函數(shù) 27
3.3.2 自定義函數(shù)的創(chuàng)建和調(diào)用 28
3.3.3 返回值 29
3.4 字符串 29
3.4.1 字符串規(guī)范 29
3.4.2 字符串常用函數(shù) 30
3.4.3 連接字符串 30
3.4.4 計(jì)算字符串長(zhǎng)度 31
3.4.5 字符大小寫(xiě)轉(zhuǎn)換 31
3.4.6 截取字符串 32
3.4.7 查詢(xún)字符串 32
3.5 包的安裝與使用 33
3.5.1 查看包 33
3.5.2 包的安裝 34
3.5.3 包的使用 35
3.6 R語(yǔ)言幫助文檔 35
3.6.1 help菜單命令 35
3.6.2 幫助函數(shù) 36
3.7 要點(diǎn)回顧 37
第4章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 38
視頻講解:104分鐘
4.1 向量 38
4.1.1 創(chuàng)建向量 38
4.1.2 向量索引 42
4.1.3 向量操作 43
4.1.4 向量運(yùn)算 44
4.1.5 向量排序 45
4.1.6 向量合并 47
4.2 矩陣 48
4.2.1 創(chuàng)建矩陣 48
4.2.2 矩陣索引 50
4.2.3 矩陣編輯 51
4.2.4 矩陣運(yùn)算 52
4.3 數(shù)組 56
4.3.1 認(rèn)識(shí)數(shù)組 56
4.3.2 創(chuàng)建數(shù)組 57
4.3.3 數(shù)組索引 58
4.3.4 修改數(shù)組 59
4.4 數(shù)據(jù)框 60
4.4.1 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框 60
4.4.2 查看數(shù)據(jù)框信息 61
4.4.3 獲取指定數(shù)據(jù) 63
4.4.4 數(shù)據(jù)的處理 64
4.5 因子 66
4.5.1 因子的概念及應(yīng)用 67
4.5.2 創(chuàng)建因子 67
4.5.3 調(diào)整因子水平 68
4.6 列表 68
4.6.1 創(chuàng)建列表 69
4.6.2 列表的索引 69
4.7 要點(diǎn)回顧 70
第5章 流程控制語(yǔ)句 71
視頻講解:26分鐘
5.1 程序結(jié)構(gòu) 71
5.2 選擇語(yǔ)句 72
5.2.1 if語(yǔ)句 72
5.2.2 if...else語(yǔ)句 73
5.2.3 if...else if...else語(yǔ)句 74
5.2.4 多分支swich語(yǔ)句 75
5.2.5 向量化的ifelse語(yǔ)句 76
5.3 循環(huán)語(yǔ)句 77
5.3.1 repeat語(yǔ)句 77
5.3.2 while語(yǔ)句 77
5.3.3 for語(yǔ)句 78
5.3.4 replication()函數(shù) 79
5.4 跳轉(zhuǎn)語(yǔ)句 79
5.4.1 next語(yǔ)句 79
5.4.2 break語(yǔ)句 80
5.5 要點(diǎn)回顧 80
第6章 日期和時(shí)間序列 81
視頻講解:86分鐘
6.1 日期和時(shí)間函數(shù) 81
6.1.1 返回系統(tǒng)當(dāng)前日期和時(shí)間 81
6.1.2 時(shí)間函數(shù)as.POSIXlt()和as.POSIXct() 82
6.2 日期格式轉(zhuǎn)換 83
6.2.1 as.Date()函數(shù) 83
6.2.2 format()函數(shù) 85
6.2.3 其他函數(shù) 85
6.3 生成日期時(shí)間 86
6.3.1 生成日期序列 86
6.3.2 生成時(shí)間序列 87
6.3.3 創(chuàng)建時(shí)間序列對(duì)象 87
6.4 日期時(shí)間運(yùn)算 88
6.4.1 日期直接相減 88
6.4.2 使用difftime()函數(shù)計(jì)算時(shí)間差 89
6.5 日期時(shí)間處理包—lubridate包 89
6.5.1 提取日期和時(shí)間 89
6.5.2 解析日期和時(shí)間 90
6.5.3 時(shí)間日期計(jì)算 92
6.5.4 時(shí)間間隔 93
6.5.5 時(shí)區(qū)的操作 93
6.6 時(shí)間序列基礎(chǔ)包—zoo包 94
6.6.1 創(chuàng)建時(shí)間序列 95
6.6.2 類(lèi)型轉(zhuǎn)換 96
6.6.3 數(shù)據(jù)操作 97
6.7 時(shí)間序列擴(kuò)展包—xts包 100
6.7.1 創(chuàng)建時(shí)間序列 100
6.7.2 xts包的基本操作 100
6.7.3 按時(shí)間統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 102
6.7.4 更改時(shí)間周期 103
6.8 要點(diǎn)回顧 104
第2篇 核心技術(shù)
第7章 獲取數(shù)據(jù) 106
視頻講解:39分鐘
7.1 手動(dòng)輸入數(shù)據(jù) 106
7.1.1 數(shù)據(jù)編輯器 106
7.1.2 在代碼中直接輸入數(shù)據(jù) 107
7.2 讀取外部數(shù)據(jù) 108
7.2.1 讀取文本文件、CSV文件 108
7.2.2 讀取Excel文件 110
7.2.3 讀取SPSS文件 111
7.2.4 讀取Stata文件 112
7.2.5 讀取SAS文件 113
7.2.6 導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù) 114
7.2.7 讀取XML文件 117
7.3 R語(yǔ)言自帶的數(shù)據(jù)集 118
7.3.1 數(shù)據(jù)集介紹 118
7.3.2 mtcars數(shù)據(jù)集 120
7.4 要點(diǎn)回顧 120
第8章 數(shù)據(jù)處理與清洗 121
視頻講解:73分鐘
8.1 查看數(shù)據(jù)概況 121
8.1.1 查看數(shù)據(jù)的基本信息 121
8.1.2 查看摘要信息 123
8.1.3 查看數(shù)據(jù)整體概況 123
8.2 數(shù)據(jù)清洗 124
8.2.1 缺失值的檢測(cè)與處理 124
8.2.2 重復(fù)值的檢測(cè)與處理 126
8.2.3 異常值的檢測(cè)與處理 127
8.2.4 數(shù)據(jù)排序 128
8.2.5 數(shù)據(jù)抽樣 130
8.3 字符串處理—stringr包 131
8.3.1 stringr包中的字符串處理函數(shù) 131
8.3.2 字符串替換函數(shù)str_sub() 132
8.3.3 字符串分割函數(shù)str_split() 133
8.3.4 正則表達(dá)式的應(yīng)用 134
8.4 數(shù)據(jù)合并與拆分 136
8.4.1 數(shù)據(jù)合并 136
8.4.2 數(shù)據(jù)拆分 139
8.4.3 數(shù)據(jù)分段 140
8.5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與重塑 141
8.5.1 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式 141
8.5.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置 142
8.5.3 數(shù)據(jù)整合 142
8.6 要點(diǎn)回顧 143
第9章 數(shù)據(jù)計(jì)算與分組統(tǒng)計(jì) 144
視頻講解:58分鐘
9.1 數(shù)據(jù)計(jì)算 144
9.1.1 求和 144
9.1.2 求均值 147
9.1.3 求最大值 148
9.1.4 求最小值 148
9.1.5 求中位數(shù) 149
9.1.6 求眾數(shù) 149
9.1.7 求方差 150
9.1.8 求標(biāo)準(zhǔn)差 151
9.1.9 求分位數(shù) 152
9.1.10 求多個(gè)計(jì)算結(jié)果 152
9.2 數(shù)據(jù)分組統(tǒng)計(jì) 153
9.2.1 apply()、tapply()、sapply()、lapply()函數(shù) 153
9.2.2 分組統(tǒng)計(jì)函數(shù)aggregate() 154
9.2.3 分組函數(shù)group_by() 156
9.3 數(shù)據(jù)透視表 156
9.3.1 dcast()函數(shù) 157
9.3.2 gather()函數(shù) 158
9.3.3 spread()函數(shù) 158
9.4 要點(diǎn)回顧 159
第10章 基本繪圖 160
視頻講解:88分鐘
10.1 圖表的常用設(shè)置 160
10.1.1 基本繪圖函數(shù)plot() 160
10.1.2 設(shè)置畫(huà)布 164
10.1.3 設(shè)置坐標(biāo)軸 164
10.1.4 添加文本標(biāo)簽 166
10.1.5 設(shè)置標(biāo)題和圖例 167
10.1.6 設(shè)置參考線(xiàn) 169
10.1.7 保存圖表 169
10.2 基礎(chǔ)圖表的繪制 170
10.2.1 折線(xiàn)圖 170
10.2.2 柱形圖 171
10.2.3 餅形圖 173
10.3 統(tǒng)計(jì)分布圖的繪制 175
10.3.1 直方圖 176
10.3.2 散點(diǎn)圖 177
10.3.3 箱形圖 178
10.4 多子圖的繪制 182
10.4.1 par()函數(shù) 182
10.4.2 layout()函數(shù) 184
10.5 要點(diǎn)回顧 186
第11章 ggplot2高級(jí)繪圖 187
視頻講解:95分鐘
11.1 ggplot2入門(mén) 187
11.1.1 ggplot2概述 187
11.1.2 安裝ggplot2 188
11.1.3 ggplot2繪圖流程 188
11.1.4 ggplot2基本語(yǔ)法 189
11.1.5 ggplot2常用繪圖函數(shù) 189
11.2 ggplot2繪圖的基本設(shè)置 191
11.2.1 標(biāo)題 191
11.2.2 坐標(biāo)軸 192
11.2.3 添加文本標(biāo)簽 193
11.2.4 圖例 194
11.2.5 更改字體大小 196
11.2.6 主題 197
11.2.7 保存圖形 199
11.3 使用ggplot2繪制圖表 199
11.3.1 折線(xiàn)圖 199
11.3.2 散點(diǎn)圖 203
11.3.3 柱形圖 205
11.3.4 直方圖 208
11.3.5 箱形圖 209
11.3.6 面積圖 210
11.3.7 密度圖 211
11.3.8 小提琴圖 213
11.4 使用ggplot2繪制分面圖 214
11.4.1 facet_grid()函數(shù) 214
11.4.2 facet_wrap()函數(shù) 216
11.5 要點(diǎn)回顧 218
第12章 lattice高級(jí)繪圖 219
視頻講解:60分鐘
12.1 lattice入門(mén) 219
12.2 使用lattice繪制圖表 220
12.2.1 散點(diǎn)圖 220
12.2.2 散點(diǎn)圖矩陣 222
12.2.3 條形圖 222
12.2.4 箱形圖 224
12.2.5 點(diǎn)圖 225
12.2.6 直方圖 225
12.2.7 核密度圖 226
12.2.8 條紋圖 227
12.2.9 平行坐標(biāo)圖 227
12.2.10 3D繪圖 227
12.3 lattice繪圖的常用設(shè)置 229
12.3.1 lattice繪圖的組成部分 229
12.3.2 標(biāo)題設(shè)置 229
12.3.3 坐標(biāo)軸設(shè)置 230
12.3.4 圖例設(shè)置 230
12.3.5 顏色符號(hào)和線(xiàn)條設(shè)置 232
12.3.6 條件變量 233
12.3.7 分組變量 234
12.3.8 面板設(shè)置 234
12.4 使用lattice繪制多子圖 236
12.4.1 plot()函數(shù) 236
12.4.2 ggarrange()函數(shù) 237
12.5 要點(diǎn)回顧 237
第13章 基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析 238
視頻講解:65分鐘
13.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析 238
13.1.1 summary()函數(shù) 238
13.1.2 describe()函數(shù) 239
13.1.3 stat.desc()函數(shù) 240
13.1.4 分組計(jì)算描述性統(tǒng)計(jì)量 241
13.2 概率與數(shù)據(jù)分布 243
13.2.1 概率 243
13.2.2 數(shù)據(jù)分布概述 243
13.2.3 正態(tài)分布 245
13.2.4 二項(xiàng)分布 246
13.2.5 泊松分布 246
13.3 列聯(lián)表和頻數(shù)表 247
13.3.1 table()函數(shù) 247
13.3.2 ftable()函數(shù) 248
13.3.3 xtab()函數(shù) 248
13.4 獨(dú)立性檢驗(yàn) 248
13.4.1 卡方檢驗(yàn) 249
13.4.2 Fisher精確檢驗(yàn) 249
13.4.3 Cochran-Manel-Haenszel檢驗(yàn) 250
13.5 相關(guān)性分析 250
13.5.1 相關(guān)系數(shù) 251
13.5.2 相關(guān)性分析 253
13.6 t檢驗(yàn) 255
13.6.1 獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn) 255
13.6.2 非獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn) 256
13.7 要點(diǎn)回顧 257
第3篇 高級(jí)應(yīng)用
第14章 方差分析 260
視頻講解:43分鐘
14.1 方差分析概述 260
14.1.1 方差分析的概念 260
14.1.2 常見(jiàn)術(shù)語(yǔ) 260
14.1.3 方差分析表 261
14.2 方差分析的基本流程 262
14.3 aov()函數(shù) 262
14.4 單因素方差分析 263
14.4.1 正態(tài)性檢驗(yàn) 264
14.4.2 方差齊性檢驗(yàn) 267
14.4.3 單因素方差分析案例 268
14.5 雙因素方差分析 271
14.5.1 主效應(yīng)分析 271
14.5.2 交互效應(yīng)分析 273
14.6 要點(diǎn)回顧 273
第15章 回歸分析 274
視頻講解:35分鐘
15.1 回歸分析概述 274
15.1.1 什么是回歸分析 274
15.1.2 回歸分析的應(yīng)用 275
15.2 回歸分析的基本流程 275
15.3 假設(shè)檢驗(yàn) 276
15.3.1 線(xiàn)性關(guān)系 276
15.3.2 評(píng)估模型性能 277
15.3.3 多重共線(xiàn)性檢驗(yàn) 278
15.4 一元線(xiàn)性回歸 278
15.4.1 lm()函數(shù) 279
15.4.2 predict()函數(shù) 280
15.4.3 一元線(xiàn)性回歸案例 280
15.4.4 predict()函數(shù)錯(cuò)誤調(diào)試 282
15.5 多元線(xiàn)性回歸 283
15.5.1 相關(guān)系數(shù)矩陣 283
15.5.2 散點(diǎn)圖矩陣 284
15.5.3 多元線(xiàn)性回歸案例 285
15.6 要點(diǎn)回顧 290
第16章 時(shí)間序列分析 291
視頻講解:73分鐘
16.1 時(shí)間序列分析概述 291
16.1.1 什么是時(shí)間序列分析 291
16.1.2 時(shí)間序列分析的應(yīng)用領(lǐng)域 292
16.2 時(shí)間序列的基本操作 292
16.2.1 轉(zhuǎn)換時(shí)間序列 292
16.2.2 繪制時(shí)間序列圖 293
16.3 平穩(wěn)性檢驗(yàn) 294
16.3.1 時(shí)序圖 294
16.3.2 自相關(guān)圖與acf()函數(shù) 295
16.3.3 偏自相關(guān)圖與pacf()函數(shù) 297
16.3.4 單位根檢驗(yàn) 298
16.4 差分 300
16.4.1 什么是差分 300
16.4.2 計(jì)算差分函數(shù)ndiffs() 300
16.4.3 差分函數(shù)diff() 301
16.5 純隨機(jī)性檢驗(yàn) 302
16.6 ARMA模型—自回歸移動(dòng)平均模型 302
16.6.1 什么是ARMA模型 302
16.6.2 ARMA建模流程 303
16.6.3 模型判定 303
16.6.4 建模函數(shù)arima() 304
16.6.5 自動(dòng)定階建模函數(shù)auto.arima() 304
16.6.6 模型檢驗(yàn) 305
16.6.7 預(yù)測(cè)函數(shù)forecast() 306
16.6.8 尼羅河流量分析案例 306
16.7 ARIMA模型—自回歸差分移動(dòng)平均模型 310
16.7.1 什么是ARIMA模型 310
16.7.2 ARIMA模型的應(yīng)用 310
16.7.3 大氣中CO2含量趨勢(shì)分析案例 310
16.8 非平穩(wěn)時(shí)間序列分析 312
16.8.1 非平穩(wěn)時(shí)間序列概述 312
16.8.2 分解時(shí)間序列函數(shù)decompose() 312
16.8.3 指數(shù)平滑模型HoltWinters() 315
16.8.4 基于指數(shù)平滑模型預(yù)測(cè)銷(xiāo)售額 315
16.9 要點(diǎn)回顧 317