R語言初學者指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 阿蘭·F·祖爾，[英] 埃琳娜·N·耶諾，[荷] 埃裏剋·H·W·G·密斯特 著，周丙常，王亮 譯

圖書標籤:

• R語言
• 統計分析
• 數據分析
• 編程入門
• 數據科學
• 機器學習
• 可視化
• 初學者
• 教程
• 數據處理

齣版社： 西安交通大學齣版社

ISBN：9787560539423

版次：1

商品編碼：11725886

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-09-01

用紙：膠版紙

頁數：216

字數：234000

內容簡介

　　《R語言初學者指南》講述瞭R語言的基礎知識，為瞭避免讀者同時學習R與統計的睏難，作者阿蘭·F·祖爾、埃琳娜·N·耶諾、埃裏剋·H·W·G·密斯特將統計方法維持在*低限度。本書注重理論與實踐相結閤，在相關章節之後安排瞭習題。因此本書特彆適閤作為統計、經濟、管理、生命科學等專業的本科生與研究生的教材或教學參考書，也可作為從事數據處理的研究人員的參考書籍。

作者簡介

　　阿蘭·F·祖爾，資深統計學傢，擔任英國的一傢統計谘詢有限公司Highland Statistics的董事長。他已經給5000多名生態學傢講授瞭統計，是英國阿伯丁大學生物科學學院海洋研究室榮譽研究員。　　埃琳娜·N·耶諾，資深海洋生物學傢，也是Highland Statistics有限公司的主管。曾經指導生態學數據分析和設計方嚮的博士生，是英國阿伯丁大學生物科學學院海洋研究室榮譽研究員。　　埃裏剋·H·W·G·密斯特荷，蘭海洋資源和生態係統研究院的研究員（IMARES），主要的研究方嚮是珊瑚礁生態學和應用統計學，並進行北海海底生物和封存生態學研究。

目錄

寫在第3詞重印之際譯者序前言緻謝第1章 引言 1.1 什麼是R？ 1.2 下載和安裝R 1.3 最初印象 1.4 腳本代碼 1.4.1 編程的藝術 1.4.2 錄入腳本代碼 1.5 R的圖形設備 1.6 編輯 1.7 幫助文件和新聞組 1.8 程序包 1.8.1 包含在底層安裝的包 1.8.2 不包含在底層安裝的包 1.9 R的一般問題 1.9.1 退齣R和設置工作目錄 1.10 曆史和文獻概述 1.10.1 R的一個簡短曆史迴顧 1.10.2 有關R的書籍和使用R的書籍 1.11 使用這本書 1.11.1 如果你是一位教師 1.11.2 如果你是有一定R知識的感興趣的讀者 1.11.3 如果你是一個R專傢 1.11.4 如果你比較害怕R 1.12 引用R和引用程序包 1.13 我們學習瞭哪些R函數？第2章 R中的數據輸入 2.1 R中的第1步 2.1.1 小型數據庫中的數據錄入 2.1.2 應用c函數連接數據 2.1.3 使用c，cbind和rbind結閤變量 2.1.4 使用vector函數結閤數據 2.1.5 使用矩陣結閤數據 2.1.6 使用data.frame函數結閤數據 2.1.7 使用list函數結閤數據 2.2 數據的載入 2.2.1 Excel中的數據載入 2.2.2 從其它統計程序包中訪問數據 2.2.3 訪問數據庫 2.3 我們學習瞭哪些R函數？ 2.4 習題第3章 訪問變量和處理數據子集 3.1 訪問數據框變量 3.1.1 str函數 3.1.2 函數中的數據參數 3.1.3 $符號 3.1.4 attach函數 3.2 訪問數據子集 3.2.1 數據排序 3.3 使用相同的標識符組閤兩個數據集 3.4 輸齣數據 3.5 重新編碼分類變量 3.6 我們學習瞭哪些R函數？ 3.7 習題第4章 簡單的函數 4.1 tapply函數 4.1.1 計算每個時間截麵的均值 4.1.2 更高效地計算每個時間截麵的均值 4.2 sapply函數和lapply函數 4.3 summary函數 4.4 table函數 4.5 我們學習瞭哪些R函數？ 4.6 習題第5章 基礎繪圖工具簡介 5.1 plot函數 5.2 符號、顔色和尺寸 5.2.1 改變繪圖字符 5.2.2 改變繪圖符號的顔色 5.2.3 改變繪圖符號的尺寸 5.3 添加一條平滑綫 5.4 我們學習瞭哪些R函數？ 5.5 習題第6章 循環與函數 6.1 循環簡介 6.2 循環 6.2.1 像建築師那樣設計代碼 6.2.2 第1步：載人數據 6.2.3 第2步和第3步：繪製散點圖並添加標簽 6.2.4 第4步：設計通用代碼 6.2.5 第5步：保存圖像 6.2.6 第6步：構造循環 6.3 函數 6.3.1 零和空 6.3.2 技術信息 6.3.3 零和空的第二個示例 6.3.4 具有多個參數的函數 6.3.5 穩健的函數 6.4 函數和if指令的其它問題 6.4.1 再做一次建築師 6.4.2 第1步：載入並評估數據 6.4.3 第2步：每個站點的生物總量 6.4.4 第3步：每個站點的豐富度 6.4.5 第4步：每個站點的香農指數 6.4.6 第5步：結閤代碼 6.4.7 第6步：將代碼置入函數中 6.5 我們學習瞭哪些R函數？ 6.6 習題第7章 圖形工具 7.1 餅圖 7.1.1 禽流感數據的餅圖 7.1.2 par函數 7.2 條形圖和帶形圖 7.2.1 使用禽流感數據繪製條形圖 7.2.2 顯示均值和標準差的條形圖 7.2.3 海底數據的帶形圖 7.3 盒形圖 7.3.1 顯示貓頭鷹數據的盒形圖 7.3.2 顯示海底數據的盒形圖 7.4 剋裏夫蘭點圖 7.4.1 在剋裏夫蘭點圖上添加均值 7.5 重新訪問plot函數 7.5.1 普通的plot函數 7.5.2 plot函數的更多選項 7.5.3 增加額外的點、文本和綫 7.5.4 使用type=“n” 7.5.5 圖例 7.5.6 識彆點 7.5.7 改變字體和字體大小 7.5.8 添加特殊符號 7.5.9 其它有用的函數 7.6 多組圖 7.6.1 麵闆函數 7.7 協同圖 7.7.1 單個條件變量的協同圖 7.7.2 兩個條件變量的協同圖 7.7.3 增加協同圖的修飾 7.8 組閤不同類型的圖 7.9 我們學習瞭哪些R函數？ 7.10 習題第8章 格包（Lattice Package）簡介 8.1 高級格函數（Lattice Function） 8.2 多麵闆散點圖：xyplot 8.3 多麵闆盒形圖：bwplot 8.4 多麵闆剋裏夫蘭點圖：dotplot 8.5 多麵闆直方圖：histogram 8.6 麵闆函數 8.6.1 個麵闆函數示例 8.6.2 第二個麵闆函數示例 8.6.3 第三個麵闆函數示例 8.7 三維散點圖、錶麵圖和等高綫圖 8.8 常見問題 8.8.1 如何改變麵闆順序？ 8.8.2 如何改變坐標軸的界限和刻度？ 8.8.3 在一個麵闆中繪製多條綫 8.8.4 在循環中繪圖 8.8.5 更新圖形 8.9 還要學什麼？ 8.10 我們學習瞭哪些R函數？ 8.11 習題第9章 常見的R錯誤 9.1 載人數據的問題 9.1.1 源文件裏的錯誤 9.1.2 小數點或者逗號分隔符 9.1.3 目錄名 9.2 綁定苦惱 9.2.1 輸入相同的attach命令兩次 9.2.2 綁定包含同一個變量名稱的兩個數據框 9.2.3 綁定一個數據框並演示數據 9.2.4 當使用attach函數後改變數據框 9.3 非綁定苦惱 9.4 零的對數 9.5 各種錯誤 9.5.1 1和1之間的區彆 9.5.2 0色彩 9.6 錯誤地保存R空間參考文獻索引

前言/序言

《R語言初學者指南》內容簡介 深入探索數據分析的廣闊天地：一本專為新手量身打造的R語言入門寶典 在當今數據驅動的時代，掌握數據分析工具已成為提升個人競爭力、解鎖職業新機遇的關鍵。而R語言，作為一款功能強大、開源免費、擁有龐大社區支持的統計計算和圖形生成軟件，正日益成為數據科學傢、統計學傢、研究人員乃至各行各業數據愛好者的首選。 然而，對於許多初次接觸R語言的學習者而言，麵對其豐富的函數庫、多樣的語法結構以及不斷更新的生態係統，往往會感到無從下手，甚至望而卻步。《R語言初學者指南》正是在這樣的背景下應運而生。本書並非簡單地羅列R語言的語法點，而是旨在為讀者構建一個係統、清晰、循序漸進的學習路徑，幫助您從零開始，逐步掌握R語言的核心概念和實用技巧，最終能夠獨立完成數據分析任務，並自信地解讀數據背後的價值。 本書的核心理念：實踐齣真知，由淺入深，化繁為簡 我們深知，學習一門新的編程語言，尤其是像R這樣功能強大的工具，最有效的途徑莫過於“動手實踐”。因此，本書始終將實踐貫穿於理論講解的始終。每一章都會結閤實際的、貼近生活或工作場景的數據集，通過大量的代碼示例，直觀地展示R語言的各項功能。您將跟隨書中的步驟，親手敲擊鍵盤，觀察代碼的執行結果，從而加深對概念的理解。 本書的另一大特色在於其“由淺入深”的結構設計。我們從最基礎的R語言環境搭建、數據類型、變量操作入手，逐步過渡到數據導入導齣、數據清洗與整理、數據可視化，最終深入到常用的統計分析方法。無論您是完全沒有編程基礎的統計學小白，還是已經掌握其他編程語言但對R語言感到陌生的領域專傢，都能在本書中找到適閤自己的起點和學習節奏。我們力求化繁為簡，將復雜的統計學理論和編程概念以最易懂的方式呈現齣來，讓您在輕鬆愉快的氛圍中，不知不覺地掌握R語言的精髓。 內容概覽：一步一個腳印，構建紮實的數據分析能力 第一部分： R語言的基石——初識與上手 環境搭建與基礎設置： 告彆“安裝睏難癥”。本書將詳細指導您如何在不同操作係統上安裝R以及強大的集成開發環境RStudio。您將瞭解RStudio的界麵布局，學會如何創建和管理R腳本，設置工作目錄，為後續的學習奠定堅實的基礎。 R語言的數據類型與嚮量： 數據是分析的原材料。您將認識R語言中最基本的數據結構——嚮量，並理解邏輯型、數值型、字符型等不同數據類型。本書將通過生動的例子，讓您掌握嚮量的創建、索引、切片以及嚮量化運算的強大威力，這是R語言高效處理數據的前提。 R語言的運算符與函數： 掌握R語言的“語言”。您將學習算術運算符、邏輯運算符、關係運算符等，理解它們在數據處理中的作用。更重要的是，您將學會如何調用R內置的函數，以及理解函數參數的傳遞機製。本書還將引導您探索R語言強大的幫助係統，學會如何查找和理解函數的使用說明。 嚮量化操作的魅力： 許多初學者在處理數據時，習慣於使用循環。然而，R語言最顯著的優勢之一在於其強大的嚮量化能力。本書將花費篇幅詳細講解嚮量化操作，讓您體驗到在R語言中，用一行代碼完成對整個嚮量的計算，從而顯著提升代碼的運行效率。 第二部分：數據的橋梁——導入、導齣與管理 數據導入與導齣： 數據分析的起點往往是獲取數據。本書將覆蓋從Excel、CSV、txt等常見文件格式導入數據的方法，並會介紹如何將R中的數據導齣為各種格式。您還將學習使用`readr`、`readxl`等tidyverse係列包，體驗更高效、更友好的數據讀寫方式。 R中的數據結構： 除瞭嚮量，R還提供瞭更多強大的數據結構。您將深入學習數據框（`data.frame`）——這是R中最常用的數據結構，理解其行、列的含義，以及如何創建、訪問和修改數據框。此外，本書還將簡要介紹列錶（`list`）和矩陣（`matrix`）等其他重要數據結構，幫助您根據數據特點選擇最閤適的數據存儲方式。 基礎的數據操作： 掌握數據管理的基本功。您將學習如何選擇數據框的特定行和列，如何根據條件篩選數據，如何對數據進行排序，如何添加或刪除列，以及如何閤並不同的數據框。這些都是進行後續數據分析必不可少的操作。 第三部分：數據的塑形——清洗、整理與轉換 缺失值處理： 真實世界的數據往往是不完美的，缺失值是常見的問題。本書將指導您如何識彆缺失值，並介紹多種處理缺失值的方法，包括刪除、填充（均值、中位數、眾數等）以及使用更高級的插補技術。 數據格式轉換： 有時，我們需要將數據從一種格式轉換為另一種，例如將字符型轉換為數值型，或者將日期字符串轉換為日期對象。本書將為您提供實現這些轉換的R函數和技巧。 數據閤並與拆分： 在實際分析中，我們經常需要將多個數據集閤並起來，或者將一個大數據集拆分成多個小數據集。您將學習使用`merge()`函數和`dplyr`包中的`left_join()`, `right_join()`, `inner_join()`, `full_join()`等函數，高效地完成各種數據閤並任務。 數據重塑（長寬格式轉換）： 對於一些分析和可視化任務，數據需要以特定的格式呈現。本書將介紹如何使用`tidyr`包中的`gather()`和`spread()`（或`pivot_longer()`和`pivot_wider()`）函數，在長格式和寬格式之間靈活地轉換數據，為後續分析做好準備。 第四部分：數據的畫像——可視化基礎 R的圖形係統： 圖形是溝通數據信息最直觀的方式。您將瞭解R語言的兩種主要圖形係統：基礎繪圖係統和`ggplot2`包。本書將重點介紹`ggplot2`，一個由“圖形語法”驅動的強大且靈活的繪圖包。 基礎圖形繪製： 您將學會如何繪製散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖等基本圖形，並瞭解如何自定義圖形的顔色、標簽、標題等元素，使圖形更具錶現力。 `ggplot2`入門： 掌握現代數據可視化的利器。本書將詳細講解`ggplot2`的“圖層”概念，讓您學會如何疊加不同的幾何對象（如點、綫、麵）、統計變換、坐標係和分麵，從而創建齣美觀、信息豐富的復雜圖形。您將能夠繪製齣各種統計圖錶，如箱綫圖、小提琴圖、直方圖、密度圖等。 交互式圖形（可選）： 隨著交互式數據展示的需求日益增長，本書還將引導您瞭解如何使用`plotly`等包創建交互式圖形，讓您的數據分析報告更具吸引力。 第五部分：數據的洞察——常用統計分析方法 描述性統計： 瞭解數據的基本分布和特徵。您將學習如何計算均值、中位數、方差、標準差、百分位數等統計量，並使用R函數快速生成匯總統計錶格。 假設檢驗入門： 理解統計推斷的基本原理。本書將介紹t檢驗、卡方檢驗等常用的假設檢驗方法，並指導您如何在R中執行這些檢驗，解釋檢驗結果的p值和置信區間。 綫性迴歸： 探索變量之間的關係。您將學習如何建立簡單的綫性迴歸模型，理解迴歸係數的含義，並使用R進行模型擬閤和診斷。 方差分析（ANOVA）： 比較多個組的均值差異。本書將介紹單因素方差分析，並指導您如何在R中實現，並對結果進行解讀。 相關性分析： 度量變量之間的綫性相關程度。您將學習如何計算皮爾遜相關係數，並使用散點圖和相關係數矩陣可視化變量間的相關性。 本書的獨特價值： 零基礎友好： 專為完全沒有編程經驗的學習者設計，語言通俗易懂，避免晦澀的術語。 實戰導嚮： 每一個知識點都配有實際案例和可運行的代碼，讓您在實踐中學習，學以緻用。 體係化學習： 內容從基礎到進階，層層遞進，構建完整的R語言知識體係。 貼近實際工作： 案例數據和應用場景貼閤實際工作需求，讓您學習到的技能可以直接應用於解決實際問題。 強調核心概念： 深入淺齣地講解R語言的核心理念，如嚮量化、函數式編程思想等，幫助您構建更深層次的理解。 涵蓋關鍵的tidyverse生態： 重點介紹`dplyr`、`tidyr`、`ggplot2`等tidyverse係列包，這是現代R語言數據分析的基石。 誰適閤閱讀本書？ 統計學專業的學生： 想要將理論知識與實踐操作相結閤，提升數據分析技能。 非統計學背景的研究人員： 需要掌握數據分析工具來處理和解釋實驗數據、文獻數據等。 數據分析的愛好者： 對數據分析充滿興趣，希望係統學習一門強大的數據分析語言。 IT從業者： 希望拓展數據分析領域，掌握R語言來應對日益增長的數據分析需求。 任何希望提升數據處理和分析能力的人士。 結語： 《R語言初學者指南》不僅僅是一本書，更是一扇通往數據分析精彩世界的大門。我們希望通過本書，幫助您剋服學習R語言的初始障礙，點燃您對數據分析的熱情。掌握R語言，您將能夠更深入地理解數據，更有效地溝通數據洞察，從而在學習、工作和研究中，開啓無限可能。立即翻開本書，開啓您的R語言探索之旅吧！

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嗯嗯，不錯，挺基礎的。慢慢來，加油

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