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第1章 初识R语言1

1.1 什么是R语言1

1.2 为什么用R语言2

1.3 安装R4

1.4 R扩展包4

1.4.1 R扩展包的安装与载入5

1.4.2 R包的使用6

1.5 R编辑器7

1.6 工作空间11

第2章 数据结构与基本运算13

2.1 数据类型13

2.2 数据对象14

2.2.1 向量15

2.2.2 矩阵21

2.2.3 数组31

2.2.4 因子32

2.2.5 列表33

2.2.6 数据框34

2.3 习题36

第3章 函数与优化38

3.1 常用的R内置函数38

3.2 条件控制语句38

3.2.1 if/else语句38

3.2.2 ifelse语句39

3.2.3 switch语句39

3.3 循环语句40

3.3.1 for循环40

3.3.2 while循环40

3.3.3 repeat语句41

3.4 编写自己的函数41

3.4.1 函数名42

3.4.2 关键词function42

3.4.3 参数42

3.4.4 函数体和函数返回值44

3.5 程序调试45

3.6 程序运行时间与效率46

3.7 用R做优化求解47

3.7.1 一元函数优化求解48

3.7.2 多元函数优化求解48

3.7.3 约束条件下的优化求解50

3.8 习题52

第4章 随机数与抽样模拟54

4.1 一元随机数的产生54

4.1.1 均匀分布随机数54

4.1.2 正态分布随机数56

4.1.3 指数分布随机数57

4.1.4 离散分布随机数的生成58

4.1.5 常见分布函数表59

4.2 多元随机数的生成61

4.2.1 多元正态分布随机数61

4.2.2 多元正态分布密度函数、分位数与累积概率63

4.2.3 多元t分布随机数64

4.3 随机抽样65

4.3.1 放回与无放回抽样65

4.3.2 bootstrap重抽样66

4.4 统计模拟67

4.4.1 几种常见的模拟方法67

4.4.2 模拟函数的建立方法70

4.5 习题73

第5章 数据读写与预处理74

5.1 数据的读入74

5.1.1 直接输入数据74

5.1.2 读R包中的数据75

5.1.3 从外部文件读入数据75

5.2 写出数据79

5.3 数据预处理80

5.3.1 变量预处理81

5.3.2 变量重编码82

5.3.3 变量重命名84

5.3.4 变量类型的转换85

5.3.5 日期变量的变换86

5.4 缺失数据处理87

5.4.1 缺失数据的识别87

5.4.2 缺失数据的探索与检验88

5.4.3 缺失数据的处理89

5.5 数据集的合并与拆分90

5.5.1 数据框的合并与拆分90

5.5.2 数据集的合并92

5.5.3 数据集的抽取92

5.6 习题93

第6章 探索性数据分析94

6.1 主要分析工具94

6.1.1 探索性数据分析的工具94

6.1.2 数据的类型98

6.2 单变量数据分析99

6.2.1 分类型数据99

6.2.2 数值型数据101

6.2.3 离群值探索106

6.3 双变量数据分析109

6.3.1 分类数据对分类数据109

6.3.2 分类数据对数值型数据111

6.3.3 数值型数据对数值型数据112

6.4 多变量数据分析115

6.4.1 访问数据框数据115

6.4.2 多变量数据的分析118

6.5 习题124

第7章 参数假设检验126

7.1 假设检验的思想与步骤126

7.1.1 假设检验的基本思想126

7.1.2 假设检验的基本步骤128

7.2 正态总体单样本参数假设检验129

7.2.1 均值的检验130

7.2.2 方差检验132

7.3 正态总体双样本参数假设检验134

7.3.1 双样本方差的检验（方差齐性检验）134

7.3.2 两样本均值检验135

7.4 比例假设检验139

7.4.1 单样本比例检验139

7.4.2 两样本比例检验141

7.5 习题142

第8章 非参数假设检验144

8.1 图示法144

8.2 卡方检验146

8.2.1 卡方分布（x2 distribution）147

8.2.2 卡方拟合优度检验148

8.2.3 卡方独立性检验151

8.2.4 卡方两样本同质性检验151

8.3 秩和检验152

8.3.1 秩的概念153

8.3.2 单样本符号秩检验153

8.3.3 两独立秩和检验154

8.3.4 多个独立样本的秩和检验155

8.3.5 多个相关样本的秩和检验158

8.4 K-S检验160

8.4.1 K-S单样本总体分布验证160

8.4.2 K-S两独立样本同质检验160

8.5 常用正态性检验162

8.5.1 偏度、峰度检验法162

8.5.2 Shapiro-Wilk（W检验）163

8.5.3 其他常用正态检验165

8.6 习题167

第9章 方差分析169

9.1 单因素方差分析170

9.2 双因素方差分析174

9.2.1 不考虑交互作用的双因素方差分析174

9.2.2 考虑交互作用的双因素分析178

9.3 习题183

第10章 线性回归模型184

10.1 问题提出184

10.2 一元线性回归185

10.2.1 一元线性回归概述186

10.2.2 一元线性回归的参数估计188

10.2.3 一元线性回归模型的检验195

10.2.4 一元线性回归的预测197

10.2.5 一元线性回归综合案例201

10.3 多元线性回归分析205

10.3.1 多线性回归模型及假定206

10.3.2 参数估计207

10.3.3 模型检验209

10.3.4 预测211

10.3.5 多元线性回归综合案例213

10.4 习题218

第11章 线性回归模型的扩展220

11.1 多重共线性220

11.1.1 问题的提出220

11.1.2 多重共线性定义及后果222

11.1.3 多重共线性检验222

11.1.4 多重共线性克服225

11.2 异方差性229

11.2.1 问题的提出229

11.2.2 异方差性定义及后果231

11.2.3 异方差性检验232

11.2.4 异方差性克服236

11.3 序列相关性240

11.3.1 问题的提出241

11.3.2 序列相关性定义及后果243

11.3.3 序列相关性检验245

11.3.4 序列相关性克服248

11.4 习题251

第12章 非线性回归分析254

12.1 问题的提出254

12.2 可线性化的非线性回归255

12.2.1 Cobb-Douglas生产函数255

12.2.2 多项式方程模型257

12.2.3 指数函数模型259

12.3 不可线性化的非线性回归260

12.3.1 非线性模型的参数估计与迭代算法262

12.3.2 初始值选取269

12.3.3 收敛性270

12.4 非线性回归评价和假设检验271

12.4.1 可决系数271

12.4.2 参数显著性的F检验271

12.4.3 似然比检验272

12.5 习题274

第13章 二元选择模型275

13.1 问题的提出276

13.2 线性概率（LP）模型原理277

13.3 Probit模型原理279

13.4 Logit模型原理280

13.5 边际效应分析281

13.6 最大似然估计（MLE）282

13.7 似然比检验和拟合优度282

13.8 案例分析：经济学教学新方法的效果284

13.9 扩展案例：信用卡违约预测分析289

13.9.1 描述性统计290

13.9.2 模型建立与参数估计291

13.9.3 系数意义与边际分析295

13.9.4 拟合与预测296

13.9.5 结论与建议297

13.10 习题297

第14章 多元选择模型299

14.1 有序选择模型299

14.1.1 问题的提出：本科生申请研究生的影响因素300

14.1.2 有序选择模型300

14.1.3 案例分析：本科生申请研究生的影响因素302

14.2 多元无序Logit模型304

14.2.1 问题的提出：关于钓鱼模式的选择304

14.2.2 多元无序Logit模型305

14.2.3 案例分析：关于钓鱼模式的选择307

14.3 嵌套Logit模型309

14.3.1 问题的提出：旅行交通方式选择309

14.3.2 嵌套Logit模型原理310

14.3.3 案例分析：旅行交通方式选择311

14.4 习题313

第15章 计数模型与受限因变量模型314

15.1 计数模型314

15.1.1 问题的提出：轮船事故的计数数据模型314

15.1.2 计数数据模型的设定316

15.1.3 计数数据模型的估计317

15.2 受限因变量模型319

15.2.1 截断模型的问题提出319

15.2.2 截断模型原理319

15.2.3 审查模型问题的提出321

15.2.4 审查模型原理322

15.2.5 最大似然估计（MLE）323

15.3 习题328

第16章 分位数回归330

16.1 问题的提出330

16.2 总体分位数和总体中位数332

16.3 经验分位数估计333

16.4 分位数回归原理334

16.5 扩展案例：社会保障与城乡家庭消费339

16.5.1 问题的提出339

16.5.2 数据说明339

16.5.3 实证分析342

16.5.4 结论与建议345

16.6 习题345

第17章 高级统计绘图346

17.1 绘制地图346

17.2 高阶绘图工具——ggplot2355

17.2.1 散点图355

17.2.2 散点图上添加平滑曲线358

17.2.3 条形图和箱线图360

17.2.4 直方图和密度曲线图362

17.2.5 时间序列图364

17.2.6 图形标注365

17.3 三维图形与等高线图366

17.3.1 三维图形366

17.3.2 等高图/等高线368

17.4 词云369

17.5 散点图矩阵与关系矩阵图370

17.6 马赛克图372

17.7 习题374

第18章 如何制作自己的R包375

18.1 R包基础376

18.2 在Windows中制作R包377

18.3 在RStudio中制作R包381

18.4 习题383

参考文献384