基於R的統計分析與數據挖掘

內容簡介

本書聚焦當今備受國內外數據分析師和數據套用者關注的R語言，關注如何藉助R實現統計分析和數據挖掘。它既不是僅側重理論講解的統計分析和數據挖掘教科書，也不是僅側重R編程操作的使用手冊，而是以數據分析貫穿全書的兩者的有機結合。

本書特色在於：以數據模擬的直觀方式論述方法原理的同時，通過案例強化R的操作實踐性；在以解決套用問題為目標討論R操作的同時，通過原理論述強化模型結果的解讀理解。

本書定位於統計分析和數據挖掘的學習者、實踐者和研究者，旨在使讀者理解統計分析原理，熟練操控R軟體，拓展數據套用，提升研究水平。

圖書目錄

第1章關於R

1.1 為什麼選擇R

1.2 如何學習R

1.3 R入門必備

1.4 小結

第2章 R的數據組織

2.1 R的數據對象

2.2 創建和訪問R的數據對象

2.3 從文本檔案讀數據

2.4 外部數據的導入

2.5 R數據組織的其他問題

2.6 小結

第3章 R的數據管理

3.1 數據合併

3.2 數據排序

3.3 缺失數據報告

3.4 變數計算

3.5 變數值的重編碼

3.6 數據篩選

3.7 數據保存

3.8 數據管理中控制流程

3.9 小結

第4章 R的基本數據分析：描述和相關

4.1 數值型單變數的描述

4.2 分類型單變數的描述

4.3 兩數值型變數相關性的分析

4.4 兩分類型變數相關性的分析

4.5 小結

第5章 R的基本數據分析：可視化

5.1 繪圖基礎

5.2 數值型單變數分布的可視化

5.3 分類型變數分布和相關性的可視化

5.4 兩數值型變數相關性的可視化

5.5 lattice繪圖

5.6 小結

第6章 R的兩均值比較檢驗

6.1 兩獨立樣本的均值檢驗

6.2 兩配對樣本的均值檢驗

6.3 樣本均值檢驗的功效分析

6.4 兩總體分布差異的非參數檢驗

6.5 兩樣本均值差的置換檢驗

6.6 兩樣本均值差的自舉法檢驗

6.7 小結

第7章 R的方差分析

7.1 單因素方差分析

7.2 單因素協方差分析

7.3 多因素方差分析

7.4 小結

第8章 R的回歸分析：一般線性模型

8.1 回歸分析概述

8.2 建立線性回歸模型

8.3 線性回歸方程的檢驗

8.4 回歸診斷：誤差項是否滿足高斯馬爾科夫假定

基於R的統計分析與數據挖掘

基本介紹

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