导语

  

内容提要

  

    本书是资深数据专家数十年教学与实践经验的结晶，以简单直接的方式详细讲解R语言的所有基础知识，以及常见统计方法和模型在R中的操作规范，通过大量实例，帮助读者快速理解并掌握R的核心功能，有效解决实际工作问题。本书包括以下内容：
    ·探索R语言、RStudio和R语言包
    ·运用R处理数学问题：变量类型、向量、调用函数等
    ·探索常用数据结构：数据框、矩阵和列表
    ·读取多类型的数据
    ·创建直观的统计图形
    ·编写自定义函数
    ·利用if、ifelse和complex进行流程控制
    ·利用分组操作提高效率
    ·合并和重塑多个数据集
    ·使用R语言的工具操作字符串和正则表达式
    ·创建正态分布、二项分布和泊松分布
    ·构建线性、广义线性和非线性模型
    ·基本统计信息编程：均值、标准差以及t一检验
    ·机器学习模型训练
    ·评估模型和变量选择的质量
    ·使用弹性网和贝叶斯方法防止过拟合
    ·分析单变量和多变量时间序列数据
    ·通过k一均值和分层聚类对数据进行分类
    ·利用knitr准备报告、幻灯片和网页
    ·利用RMarkdown和htmlwidgets显示交互数据
    ·利用Shiny实现仪表盘
    ·利用devtools和Rcpp建立可重复使用的R包

    贾里德·P.兰德（Jared P.Lander），Lander Analytics公司（这是一家专注于统计咨询和培训服务的数据科学公司）首席数据科学家，纽约开源统计编程聚会组织者，哥伦比亚大学统计学客座教授。他拥有哥伦比亚大学统计学硕士学位及穆伦贝格大学数学学士学位，在学术界和工业界都有非常丰富的经验。Jared在数据社区非常活跃，并经常在世界各地的专业会议和大学发表演讲。他关于统计学的著作可在jaredlander.com找到，《福布斯》和《华尔街日报》上也刊登过他的作品。

译者序
序
前言
致谢
第1章  获取R语言
  1.1  下载R语言
  1.2  R语言版本
  1.3  32位与64位
  1.4  安装R语言
    1.4.1  在Windows系统上安装
    1.4.2  在Mac OS X系统上安装
    1.4.3  在Linux系统上安装
  1.5  微软开源R语言
  1.6  小结
第2章  R语言环境
  2.1  命令行界面
  2.2  RStudiO
    2.2.1  RStudio项目
    2.2.2  RStudio工具
    2.2.3  Git集成
  2.3  微软Visual Studio
  2.4  小结
第3章  R语言包
  3.1  安装R语言包
  3.2  加载R语言包
  3.3  构建R语言包
  3.4  小结
第4章  R语言基础
  4.1  基本数学运算
  4.2  变量
    4.2.1  变量赋值
    4.2.2  删除变量
  4.3  数据类型
    4.3.1  数值型
    4.3.2  字符型
    4.3.3  日期型
    4.3.4  逻辑型
  4.4  向量
    4.4.1  向量操作
    4.4.2  factor向量
  ……
第5章  高级数据结构
第6章  R语言读取数据
第7章  统计图
第8章  编写R语言函数
第9章  控制语句
第10章  R语言的循环迭代
第11章  分组操作
第12章  高效的分组损伤：dplyr
第13章  数据迭代
第14章  数据整理
第15章  数据重构：Tidyverse
第16章  字符串操作
第17章  概率分布
第18章  基本统计
第19章  线性模型
第20章  广义线性模型
第21章  模型诊断
第22章  正则化和压缩
第23章  非线性模型
第24章  时间序列和自相关
第25章  聚类
第26章  模型拟合调优：caret
第27章  可重复性报告：knitr
第28章  R语言文档：RMarkdown
第29章  交互式dashboard：Shiny
第30章  构建R包
附录A  相关资源