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第1章 基础知识1

1.1 初始步骤1

1.1.1 大型计算器2

1.1.2 赋值3

1.1.3 向量运算4

1.1.4 标准过程5

1.1.5 作图6

1.2 R语言基础8

1.2.1 表达式和对象8

1.2.2 函数和参数9

1.2.3 向量10

1.2.4 引用和转义序列10

1.2.5 缺失值11

1.2.6 生成向量的函数11

1.2.7 矩阵和数组13

1.2.8 因子15

1.2.9 列表16

1.2.10 数据框17

1.2.11 索引17

1.2.12 条件选择18

1.2.13 数据框的索引19

1.2.14 分组数据和数据框20

1.2.15 隐式循环21

1.2.16 排序23

1.3 练习题24

第2章 R语言环境25

2.1 会话管理25

2.1.1 工作空间窗口25

2.1.2 文本输出26

2.1.3 脚本27

2.1.4 获取帮助27

2.1.5 包28

2.1.6 内置数据29

2.1.7 attach和detach29

2.1.8 subset,transform和within31

2.2 作图系统32

2.2.1 图形布局32

2.2.2 利用部分构造图形33

2.2.3 par的使用34

2.2.4 组合图形35

2.3 R编程36

2.3.1 流程控制37

2.3.2 类和类函数37

2.4 数据输入38

2.4.1 读取文本文件39

2.4.2 read.table的进一步讨论41

2.4.3 数据编辑器42

2.4.4 其他程序的接口43

2.5 练习题44

第3章 概率和分布45

3.1 随机抽样45

3.2 概率计算和排列组合46

3.3 离散分布47

3.4 连续分布47

3.5 R中的内置分布48

3.5.1 密度48

3.5.2 累积分布函数50

3.5.3 分位数51

3.5.4 随机数字52

3.6 练习题53

第4章 描述性统计和图形54

4.1 单组的汇总统计量54

4.2 分布的图形展示58

4.2.1 直方图58

4.2.2 经验累积分布59

4.2.3 Q-Q图59

4.2.4 箱式图60

4.3 分组数据的汇总统计量61

4.4 分组数据作图64

4.4.1 直方图64

4.4.2 并联箱式图65

4.4.3 带状图66

4.5 表格68

4.5.1 生成表格68

4.5.2 边际表格和相对频数71

4.6 表格的图形显示72

4.6.1 条形图72

4.6.2 点图74

4.6.3 饼图75

4.7 练习题76

第5章 单样本与双样本检验77

5.1 单样本t检验77

5.2 Wilcoxon符号秩检验80

5.3 两样本t检验82

5.4 比较方差83

5.5 两样本Wilcoxon检验84

5.6 配对t检验85

5.7 配对Wilcoxon检验86

5.8 练习题87

第6章 回归与相关性88

6.1 简单线性回归88

6.2 残差与回归值92

6.3 预测与置信带95

6.4 相关性98

6.4.1 皮尔逊相关系数98

6.4.2 斯皮尔曼相关系数99

6.4.3 肯德尔等级相关系数τ100

6.5 练习题100

第7章 方差分析与Kruskal-Wallis检验102

7.1 单因素方差分析102

7.1.1 成对比较和多重检验106

7.1.2 放宽对方差的假设107

7.1.3 图像表示108

7.1.4 Bartlett检验109

7.2 Kruskal-Wallis检验110

7.3 双因素方差分析110

7.4 Friedman检验114

7.5 回归分析中的方差分析表114

7.6 练习题115

第8章 表格数据117

8.1 单比例117

8.2 两个独立的比例118

8.3 k比例，检验趋势120

8.4 r×c表格122

8.5 练习题124

第9章 功效与样本容量的计算126

9.1 功效计算原则126

9.1.1 单样本t及配对样本t检验的功效127

9.1.2 两样本t检验的功效128

9.1.3 近似方法128

9.1.4 比较比例的功效129

9.2 两样本问题129

9.3 单样本问题及配对样本检验131

9.4 比例的比较131

9.5 练习题132

第10章 数据处理的高级技术133

10.1 变量的重编码133

10.1.1 cut函数133

10.1.2 处理因子135

10.1.3 日期的使用136

10.1.4 多变量重编码139

10.2 条件计算140

10.3 合并与重构数据框141

10.3.1 追加数据框141

10.3.2 合并数据框142

10.3.3 重塑数据框144

10.4 数据的分组及分案例操作146

10.5 时间分割148

10.6 练习题152

第11章 多元回归153

11.1 多维数据绘图153

11.2 模型设定和模型输出155

11.3 模型筛选157

11.4 练习题161

第12章 线性模型162

12.1 多项式回归163

12.2 过原点的回归分析165

12.3 设计矩阵与虚拟变量166

12.4 组间的共线性168

12.5 交互效应172

12.6 可重复的双因素方差分析172

12.7 协方差分析173

12.7.1 图形描述174

12.7.2 较回归线177

12.8 模型诊断183

12.9 练习题187

第13章 逻辑回归189

13.1 广义线性模型190

13.2 表格化数据的逻辑回归190

13.2.1 偏差表分析195

13.2.2 与趋势检验之间的关联196

13.3 似然剖面分析197

13.4 让步比估计的表达199

13.5 原始数据的逻辑回归199

13.6 预测201

13.7 模型检查202

13.8 练习题206

第14章 生存分析208

14.1 重要概念208

14.2 生存对象209

14.3 Kaplan-Meier估计210

14.4 对数秩检验213

14.5 Cox比例风险模型214

14.6 练习题216

第15章 比率和泊松回归217

15.1 基本思想217

15.1.1 泊松分布217

15.1.2 带有常数风险的生存分析218

15.2 泊松模型的拟合219

15.3 计算比率223

15.4 带有常数强度的模型226

15.5 练习题230

第16章 非线性曲线拟合231

16.1 基本用法232

16.2 寻找初值233

16.3 自启动模型238

16.4 剖面分析240

16.5 更好地控制拟合算法241

16.6 练习题242

附录A 获取并安装R以及ISwR包243

附录B ISwR中的数据集246

附录C 摘要272

附录D 练习题答案283