本书按照统计学的结构来编排，在介绍完相关的统计知识后，着重介绍如何用R求解统计问题。因此，本书并不是简单的R使用手册，而是将统计知识、统计模型及R的求解过程融为一体的教科书。本书共9章，分别是:第1章绪论，介绍统计学及R的基本概念；第2章R语言入门，介绍R软件的下载与安装，以及R使用的基本方法；第3章数据的描述性分析，介绍描述数据的图形和数值方法；第4章概率、随机变量及其分布，介绍概率的基本知识和
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内容简介
R统计软件是目前应用* 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。
章节目录
- 封 面
- 版 权
- 前 言
- 目 录
- 第一篇 R基础与入门篇
- 第1章 R 入 门
- 1.1 R简介
- 1.1.1 R 特点
- 1.1.2 R 支持资料
- 1.2 R的获取、安装和启动
- 1.2.1 R 的获取
- 1.2.2 R 的安装
- 1.2.3 R 的启动
- 1.3 R菜单操作
- 1.4 工作空间
- 1.5 程序包
- 1.5.1 什么是程序包
- 1.5.2 安装程序包
- 1.6 R使用以及图形界面
- 1.7 本章小结
- 第2章 R编程入门
- 2.1 R语言
- 2.1.1 数据集的概念
- 2.1.2 R 运算符
- 2.2 R常用函数及其应用
- 2.2.1 数学函数
- 2.2.2 样本统计函数
- 2.2.3 概率函数
- 2.2.4 字符处理函数
- 2.2.5 其他实用函数
- 2.3 数据的输入
- 2.3.1 使用键盘输入数据
- 2.3.2 数据集的导入
- 2.4 本章小结
- 第3章 基本数据管理
- 3.1 创建新变量
- 3.2 向量运算
- 3.2.1 添加或删除向量元素
- 3.2.2 向量运算和逻辑运算
- 3.2.3 用∶运算符创建向量
- 3.2.4 使用seq()函数创建向量
- 3.3 处理数据对象的实用函数
- 3.4 变量的重编码
- 3.5 变量的重命名
- 3.6 缺失值
- 3.7 日期值
- 3.8 类型转换
- 3.9 数据排序
- 3.10 数据集的合并
- 3.11 数据集取子集
- 3.11.1 选入观测
- 3.11.2 选入变量
- 3.11.3 剔除变量
- 3.11.4 subset()函数
- 3.12 本章小结
- 第4章 样本量和检验效能估计
- 4.1 样本量估算以及R程序包
- 4.1.1 样本量影响因素
- 4.1.2 检验效能分析pwr 包
- 4.2 t检验
- 4.2.1 单样本与已知总体检验时样本量的估计及R 程序
- 4.2.2 两总体均数比较样本量的估计及R 程序
- 4.2.3 配对设计两样本均数比较样本量的估计及R 程序
- 4.3 方差分析
- 4.4 相关分析
- 4.5 线性模型
- 4.6 分类资料的样本量估计
- 4.6.1 单样本与已知总体检验时样本量的估计及R 程序
- 4.6.2 两样本率比较样本量的估计及R 程序
- 4.6.3 配对设计总体率比较样本量的估计及R 程序
- 4.7 本章小结
- 第5章 高级数据管理
- 5.1 控制语句
- 5.1.1 重复和循环
- 5.1.2 条件执行
- 5.2 数据处理综合实例
- 5.3 转置与整合
- 5.3.1 转置
- 5.3.2 整合数据
- 5.4 本章小结
- 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
- 6.1 统计描述基础理论知识
- 6.1.1 集中趋势描述
- 6.1.2 离散趋势描述
- 6.1.3 正态分布
- 6.2 统计描述分析实例
- 6.2.1 summary()函数分析实例
- 6.2.2 sapply()函数分析实例
- 6.2.3 describe()函数分析实例
- 6.2.4 stat.desc()函数分析实例
- 6.2.5 分组计算描述性统计量
- 6.2.6 对数正态分布资料的统计描述
- 6.3 本章小结
- 第7章 t 检 验
- 7.1 单样本t检验
- 7.1.1 单样本t 检验的基础理论
- 7.1.2 单样本t 检验分析实例
- 7.1.3 无原始数据的单样本t 检验R 程序
- 7.2 配对设计资料的t检验
- 7.2.1 配对设计资料t 检验的基础理论
- 7.2.2 配对t 检验实例
- 7.2.3 无原始数据的配对设计的t 检验分析实例
- 7.3 两独立样本的t检验
- 7.3.1 两独立样本t 检验的基础理论
- 7.3.2 独立样本t 检验分析实例
- 7.3.3 无原始数据的两独立样本t 检验分析实例
- 7.4 本章小结
- 第8章 方 差 分 析
- 8.1 方差分析及ANOVA模型拟合概述
- 8.1.1 方差分析的基本思想
- 8.1.2 方差分析基本术语
- 8.1.3 ANOVA 模型拟合
- 8.2 完全随机设计资料的方差分析
- 8.2.1 单因子方差分析介绍
- 8.2.2 单因子方差分析的R 程序实例
- 8.3 随机区组设计资料的方差分析
- 8.3.1 随机区组方差分析介绍
- 8.3.2 随机区组方差分析的R 程序实例
- 8.4 拉丁方设计资料的方差分析
- 8.4.1 拉丁方方法介绍
- 8.4.2 拉丁方分析的R 程序实例
- 8.5 析因设计资料的方差分析
- 8.5.1 析因设计方法介绍
- 8.5.2 析因方差分析的R 程序实例
- 8.6 正交试验设计资料的方差分析
- 8.6.1 正交试验设计方法介绍
- 8.6.2 正交试验设计资料分析的R 程序实例
- 8.7 重复测量资料的方差分析
- 8.7.1 重复测量设计方法介绍
- 8.7.2 重复测量资料分析的R 程序实例
- 8.8 协方差分析
- 8.8.1 协方差分析方法介绍
- 8.8.2 协方差分析的R 程序实例
- 8.9 本章小结
- 第9章 直线回归与相关
- 9.1 直线相关分析
- 9.1.1 直线相关分析介绍
- 9.1.2 直线相关分析的R 实例
- 9.2 直线回归分析
- 9.2.1 直线回归分析介绍
- 9.2.2 直线回归分析的R 程序实例
- 9.3 本章小结
- 第10章 多元线性回归与相关
- 10.1 多元线性回归与相关的基础理论
- 10.1.1 多元线性回归
- 10.1.2 复相关系数与偏相关系数
- 10.2 分析实例
- 10.2.1 多元线性回归方程的建立
- 10.2.2 复相关系数与偏相关系数的R 程序实例
- 10.3 本章小结
- 第11章 Logistic回归分析
- 11.1 非条件Logistic回归
- 11.1.1 非条件Logistic 回归介绍
- 11.1.2 非条件Logistic 回归模型的建立和检验
- 11.1.3 非条件Logistic 回归的R 程序
- 11.2 条件Logistic回归
- 11.2.1 条件Logistic 回归介绍
- 11.2.2 条件Logistic 回归的R 程序
- 11.3 本章小结
- 第12章 相 对 数
- 12.1 相对数简介
- 12.1.1 率的标准化
- 12.1.2 率的假设检验
- 12.2 R分析实例
- 12.2.1 率的标准化R 程序
- 12.2.2 率的Z（U）检验的R 程序
- 12.3 本章小结
- 第13章 行×列表分析
- 13.1 四格表资料
- 13.1.1 四格表卡方检验介绍
- 13.1.2 四格表卡方检验的R 程序
- 13.2 配对计数资料的卡方检验
- 13.2.1 四格表配对卡方检验介绍
- 13.2.2 四格表配对卡方检验的R 程序
- 13.3 列变量为顺序变量的行均分检验
- 13.3.1 行均分检验介绍
- 13.3.2 行均分检验的R 程序
- 13.4 行列均为顺序变量的相关检验
- 13.4.1 行列均为顺序变量的相关检验介绍
- 13.4.2 行列均为顺序变量的相关检验的R 程序
- 13.5 分层行列表的分析
- 13.5.1 分层行列表的分析简介
- 13.5.2 分层行列表的分析的R 程序
- 13.6 趋势卡方检验
- 13.6.1 趋势卡方检验简介
- 13.6.2 趋势卡方检验的R 程序
- 13.7 卡方分割与卡方合并
- 13.7.1 卡方的分割与合并简介
- 13.7.2 卡方分割与卡方合并分析实例
- 13.8 本章小结
- 第14章 非参数统计
- 14.1 单样本资料与已知总体参数的非参数检验
- 14.1.1 单组资料的符号及符号秩和检验
- 14.1.2 单组资料的非参数检验R 程序
- 14.2 配对设计资料的非参数检验
- 14.2.1 配对设计资料的符号及符号秩和检验
- 14.2.2 配对设计资料的非参数检验R 程序
- 14.3 两组定量资料的非参数检验
- 14.3.1 两组定量资料的非参数检验方法概述
- 14.3.2 两组定量资料非参数检验的R 程序
- 14.4 多组定量资料的非参数检验
- 14.4.1 多组定量资料的非参数检验方法概述
- 14.4.2 多组定量资料非参数检验的R 程序
- 14.5 等级分组资料的非参数检验
- 14.5.1 等级分组资料的非参数检验方法概述
- 14.5.2 等级分组资料非参数检验的R 程序
- 14.6 随机区组资料的非参数检验
- 14.6.1 随机区组资料的非参数检验方法概述
- 14.6.2 随机区组资料非参数检验的R 程序
- 14.7 等级相关（秩相关）
- 14.7.1 秩相关概述
- 14.7.2 spearman 秩相关的R 程序
- 14.8 本章小结
- 第15章 生 存 分 析
- 15.1 生存分析简介
- 15.1.1 生存数据
- 15.1.2 生存时间函数
- 15.1.3 均数、中位数和半数生存期
- 15.1.4 生存分析的基本方法
- 15.2 生存曲线
- 15.2.1 寿命表法及R 分析实例
- 15.2.2 乘积极限法（Kaplan-Meier）及R 分析实例
- 15.2.3 Cox 回归及R 分析实例
- 15.3 本章小结
- 第16章 主成分分析
- 16.1 主成分分析简介
- 16.1.1 主成分分析的数学模型
- 16.1.2 主成分分析的方法步骤
- 16.1.3 主成分分析的应用
- 16.2 R中的主成分分析实例
- 16.3 本章小结
- 第17章 因 子 分 析
- 17.1 因子分析简介
- 17.2 主成分分析与因子分析比较
- 17.3 因子分析及R实例
- 17.4 本章小结
- 第18章 聚 类 分 析
- 18.1 聚类分析简介
- 18.2 聚类分析及R实例
- 18.2.1 varclus ()函数
- 18.2.2 kmean()函数
- 18.2.3 hclust()函数实例
- 18.3 本章小结
- 第19章 判 别 分 析
- 19.1 判别分析简介
- 19.2 判别分析及R实例
- 19.3 本章小结
- 第20章 典型相关分析
- 20.1 典型相关简介
- 20.1.1 典型相关分析的理论架构及基本假设
- 20.1.2 冗余分析
- 20.1.3 典型相关系数的假设检验
- 20.2 cancor()函数实例
- 20.3 本章小结
- 第21章 诊断试验的ROC分析
- 21.1 诊断试验简介
- 21.1.1 诊断试验介绍
- 21.1.2 诊断试验评价指标
- 21.1.3 ROC 分析资料收集与整理
- 21.1.4 ROC 曲线构建
- 21.2 ROC分析及R分析实例
- 21.3 本章小结
- 第22章 统 计 图
- 22.1 条形图
- 22.2 饼图
- 22.3 散点图
- 22.4 折线图
- 22.5 箱线图
- 22.6 直方图
- 22.7 核密度图
- 22.8 点图
- 22.9 本章小结
- 参 考 文 献
展开全部
R语言统计分析与应用是2018年由人民邮电出版社出版,作者汪海波。
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作者运用R语言，分析中国综合社会调查数据，涵盖了初级的描述性统计、简单的回归模型、中阶的广义线性回归、二值型回归、泊松回归模型、高阶的匹配模型、主成分分析、机器学习等内容。本书通过可复制的代码、模型原理解读和丰富的图表，展现了如何将R语言应用在社会科学的研究中。
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