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　　作者简介[美]Robert I. Kabacoff

　　数据科学家、统计编程专家、R语言社区专家及Quick-R网站运营者。拥有30多

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　　——王小宁 中国传媒大学数据科学与智能媒体学院副教授，统计之都秘书长

　　目录

　　第 一部分 入门

　　第 1章 R介绍 3

　　1．1 为何要使用R 4

　　1．2 R的获取和安装 6

　　1．3 R的使用 6

　　1．3．1 新手上路 7

　　1．3．2 使用 RStudio 9

　　1．3．3 获取帮助 11

　　1．3．4 工作区 12

　　1．3．5 项目 13

　　1．4 包 14

　　1．4．1 什么是包 14

　　1．4．2 安装包 14

　　1．4．3 包的载入 15

　　1．4．4 包的使用方法 15

　　1．5 将输出用作输入：结果的复用 16

　　1．6 处理大型数据集 16

　　1．7 示例实践 17

　　1．8 小结 18

　　第 2章 创建数据集 19

　　2．1 理解数据集 19

　　2．2 数据结构 20

　　2．2．1 向量 21

　　2．2．2 矩阵 22

　　2．2．3 数组 23

　　2．2．4 数据框 24

　　2．2．5 因子 26

　　2．2．6 列表 28

　　2．2．7 tibble 数据框 30

　　2．3 数据的输入 31

　　2．3．1 使用键盘输入数据 32

　　2．3．2 从带分隔符的文本文件导入数据 33

　　2．3．3 导入 Excel 数据 37

　　2．3．4 导入 JSON 数据 37

　　2．3．5 从网页抓取数据 37

　　2．3．6 导入SPSS数据 38

　　2．3．7 导入SAS数据 38

　　2．3．8 导入Stata数据 39

　　2．3．9 访问数据库管理系统 39

　　2．3．10 通过 Stat Transfer导入数据 40

　　2．4 数据集的标注 41

　　2．4．1 变量标签 41

　　2．4．2 值标签 41

　　2．5 处理数据对象的实用函数 41

　　2．6 小结 42

　　第3章 基本数据管理 43

　　3．1 一个示例 43

　　3．2 创建新变量 45

　　3．3 变量的重编码 46

　　3．4 变量的重命名 47

　　3．5 缺失值 48

　　3．5．1 重编码某些值为缺失值 49

　　3．5．2 在分析中排除缺失值 49

　　3．6 日期值 50

　　3．6．1 将日期变量转换为字符型变量 52

　　3．6．2 更进一步 52

　　3．7 类型转换 52

　　3．8 数据排序 53

　　3．9 数据集的合并 54

　　3．9．1 在数据框中添加列 54

　　3．9．2 在数据框中添加行 54

　　3．10 切分数据集 54

　　3．10．1 选取变量 55

　　3．10．2 剔除变量 55

　　3．10．3 选入观测值 56

　　3．10．4 subset()函数 57

　　3．10．5 随机抽样 57

　　3．11 使用dplyr包操作数据框 58

　　3．11．1 基本的 dplyr 函数 58

　　3．11．2 使用管道操作符对语句进行串接 61

　　3．12 使用SOL语句操作数据框 61

　　3．13 小结 62

　　第4章 图形初阶 63

　　4．1 使用gplot2包创建图形 64

　　4．1．1 函数 ggplot() 64

　　4．1．2 geom_函数 65

　　4．1．3 分组 68

　　4．1．4 标尺 69

　　4．1．5 刻面 72

　　4．1．6 标签 73

　　4．1．7 主题 74

　　4．2 ggplot2包的详细信息 75

　　4．2．1 放置数据和映射选项 76

　　4．2．2 将图形作为对象使用 77

　　4．2．3 保存图形 78

　　4．2．4 常见错误 79

　　4．3 小结 80

　　第5章 高级数据管理 81

　　5．1 一个数据处理难题 81

　　5．2 数值处理函数和字符处理函数 82

　　5．2．1 数学函数 82

　　5．2．2 统计函数 83

　　5．2．3 概率函数 86

　　5．2．4 字符处理函数 89

　　5．2．5 其他实用函数 90

　　5．2．6 将函数应用于矩阵和数据框 91

　　5．2．7 数据处理难题的一套解决方案 92

　　5．3 控制流 96

　　5．3．1 重复和循环 97

　　5．3．2 条件执行 98

　　5．4 用户自定义函数 99

　　5．5 数据重塑 101

　　5．5．1 转置 101

　　5．5．2 将宽表数据集格式转换为长表数据集格式 101

　　5．6 数据汇总 103

　　5．7 小结 105

　　第二部分 基本方法

　　第6章 基本图形108

　　6．1 条形图108

　　6．1．1 简单的条形图 109

　　6．1．2 堆积、分组和填充条形图 110

　　6．1．3 均值条形图 111

　　6．1．4 条形图的微调 114

　　6．1．1 简单的条形图109

　　6．1．2 堆积、分组和填充条形图110

　　6．1．3 均值条形图 111

　　6．1．4 条形图的微调114

　　6．2 饼图 119

　　6．3 树形图 121

　　6．4 直方图124

　　6．5 核密度图126

　　6．6 箱线图129

　　6．6．1 使用并列箱线图进行跨组比较 130

　　6．6．2 小提琴图 133

　　6．7 点图134

　　6．8 小结136

　　第7章 基本统计分析 137

　　7．1 描述性统计分析 138

　　7．1．1 方法云集 138

　　7．1．2 更多方法 139

　　7．1．3 分组计算描述性统计量 141

　　7．1．4 使用dplyr进行交互式汇总数据 143

　　7．1．5 结果的可视化 145

　　7．2 频数表和列联表 145

　　7．2．1 生成频数表 145

　　7．2．2 独立性检验 151

　　7．2．3 相关性度量 153

　　7．2．4 结果的可视化 153

　　7．3 相关分析 153

　　7．3．1 相关的类型154

　　7．3．2 相关性的显著性检验156

　　7．3．3 相关关系的可视化158

　　7．4 t检验 158

　　7．4．1 独立样本的t检验 158

　　7．4．2 非独立样本的t检验 159

　　7．4．3 多于两组的情况 160

　　7．5 组间差异的非参数检验 160

　　7．5．1 两组的比较 160

　　7．5．2 多于两组的比较 161

　　7．6 组间差异的可视化 163

　　7．7 小结 163

　　第三部分 中级方法

　　第8章 回归 166

　　8．1 回归的多面性 167

　　8．1．1 OLS 回归的适用场景 167

　　8．1．2 基础回顾 168

　　8．2 OLS 回归168

　　8．2．1 用函数 lm()拟合回归模型 169

　　8．2．2 简单线性回归 170

　　8．2．3 多项式回归 172

　　8．2．4 多元线性回归 175

　　8．2．5 带交互项的多元线性回归 177

　　8．3 回归模型的诊断179

　　8．3．1 标准方法 179

　　8．3．2 改进的方法 181

　　8．3．3 多重共线性 185

　　8．3．1 标准方法179

　　8．3．2 改进的方法181

　　8．3．3 多重共线性185

　　8．4 异常观测值186

　　8．4．1 离群点186

　　8．4．2 高杠杆值点187

　　8．4．3 强影响点188

　　8．5 改进措施 190

　　8．5．1 删除观测点 191

　　8．5．2 变量变换 191

　　8．5．3 增删变量 193

　　8．5．4 尝试其他方法 193

　　8．6 选择“最佳”的回归模型 193

　　8．6．1 模型比较 193

　　8．6．2 变量选择 194

　　8．7 深层次分析 197

　　8．7．1 交叉验证 197

　　8．7．2 相对重要性 199

　　8．8小结 201

　　第9章 方差分析 202

　　9．1 术语速成 202

　　9．2 ANOVA模型拟合 204

　　9．2．1 aov()函数 205

　　9．2．2 表达式中各项的顺序 205

　　9．3 单因素方差分析 206

　　9．3．1 多重比较 208

　　9．3．2 评估检验的假设条件 212

　　9．4 单因素协方差分析 213

　　9．4．1 评估检验的假设条件 215

　　9．4．2 结果的可视化 215

　　9．5 双因素方差分析 216

　　9．6 重复测量方差分析 219

　　9．7 多元方差分析 222

　　9．7．1 评估检验的假设条件 223

　　9．7．2 稳健多元方差分析 224

　　9．8 用回归来做方差分析 225

　　9．9 小结 227

　　第 10章 功效分析228

　　10．1 假设检验速览 228

　　10．2 用pwr包做功效分析 230

　　10．2．1 t 检验 231

　　10．2．2 方差分析 233

　　10．2．3 相关性 233

　　10．2．4 线性模型 234

　　10．2．5 比例检验 235

　　10．2．6 卡方检验 235

　　10．2．7 在新情况中选择合适的效应值 237

　　10．3 绘制功效分析图 239

　　10．4 其他功效分析包 240

　　10．5 小结 241

　　第 11章 中级绘图 242

　　11．1 散点图 243

　　11．1．1 散点图矩阵 245

　　11．1．2 高密度散点图 248

　　11．1．3 三维散点图 251

　　11．1．4 旋转三维散点图 254

　　11．1．5 气泡图 255

　　11．2 折线图 257

　　11．3 相关图 260

　　11．4 马赛克图 264

　　11．5 小结 267

　　第 12章 重抽样与自助法 268

　　12．1 置换检验 268

　　12．2 用 coin 包做置换检验 270

　　12．2．1 独立双样本和 K 样本检验 271

　　12．2．2 列联表中的独立性 272

　　12．2．3 数值变量间的独立性 273

　　12．2．4 双样本和 K 样本检验 273

　　12．2．5 深入探究 274

　　12．3 用 lmPerm 包做置换检验 274

　　12．3．1 简单回归和多项式回归 274

　　12．3．2 多元回归 276

　　12．3．3 单因素方差分析和协方差分析 276

　　12．3．4 双因素方差分析 277

　　12．4 置换检验点评 278

　　12．5 自助法 278

　　12．6 boot 包中的自助法 279

　　12．6．1 对单个统计量使用自助法 ． 280

　　12．6．2 多个统计量的自助法 282

　　12．7 小结 284

　　第四部分 高级方法

　　第 13章 广义线性模型 287

　　13．1 广义线性模型和 glm()函数 288

　　13．1．1 glm()函数 288

　　13．1．2 连用的函数 289

　　13．1．3 模型拟合和回归诊断 290

　　13．2 Logistic 回归 291

　　13．2．1 解释模型参数 293

　　13．2．2 评价自变量对结果概率的影响 294

　　13．2．3 过度离势 295

　　13．2．4 扩展 296

　　13．3 泊松回归 296

　　13．3．1 解释模型参数 298

　　13．3．2 过度离势 299

　　13．3．3 扩展 300

　　13．4 小结 302

　　第 14章 主成分分析和因子分析 303

　　14．1 R 中的主成分分析和因子分析 304

　　14．2 主成分分析 305

　　14．2．1 判断需提取的主成分数 306

　　14．2．2 提取主成分 307

　　14．2．3 主成分旋转 310

　　14．2．4 获取主成分得分 311

　　14．3 探索性因子分析 313

　　14．3．1 判断需提取的公共因子数 314

　　14．3．2 提取公共因子 315

　　14．3．3 因子旋转 315

　　14．3．4 因子得分 319

　　14．3．5 其他与探索性因子分析

　　相关的包 319

　　14．4 其他潜变量模型 319

　　14．5 小结 320

　　第 15章 时间序列 322

　　15．1 在 R 中生成时序对象 324

　　15．2 时序的平滑化和季节项分解 326

　　15．2．1 通过简单移动平均进行平滑处理 327

　　15．2．2 季节项分解 328

　　15．3 指数预测模型 334

　　15．3．1 单指数平滑 334

　　15．3．2 Holt 指数平滑和 Holt Winters 指数平滑 337

　　15．3．3 ets()函数和自动预测 339

　　15．4 ARIMA 预测模型 341

　　15．4．1 概念介绍 341

　　15．4．2 ARMA 和 ARIMA 模型 342

　　15．4．3 ARIMA 模型的自动预测 347

　　15．5 小结 348

　　第 16章 聚类分析 349

　　16．1 聚类分析的一般步骤 350

　　16．2 计算距离 351

　　16．3 层次聚类分析 353

　　16．4 划分聚类分析 357

　　16．4．1 K 均值聚类 357

　　16．4．2 围绕中心点的划分 364

　　16．5 避免不存在的聚类簇 365

　　16．6 小结 369

　　第 17章 分类 370

　　17．1 数据准备 371

　　17．2 Logistic 回归 372

　　17．3 决策树 374

　　17．3．1 经典决策树 374

　　17．3．2 条件推断树 377

　　17．4 随机森林 378

　　17．5 支持向量机 381

　　17．6 选择预测效果最好的模型 384

　　17．7 理解黑箱预测 387

　　17．7．1 绘制细分图 388

　　17．7．2 绘制 Shapley 值图 390

　　17．8 深入探究 391

　　17．9 小结 391

　　第 18章 处理缺失数据的高级方法 393

　　18．1 处理缺失值的步骤 394

　　18．2 识别缺失值 395

　　18．3 探索缺失值模式 396

　　18．3．1 缺失值的可视化 396

　　18．3．2 用相关性探索缺失值 400

　　18．4 理解缺失数据的来由和影响 401

　　18．5 合理推断不完整数据． 402

　　18．6 删除缺失数据 403

　　18．6．1 完整观测值分析（行删除） 403

　　18．6．2 可获取的观测值分析（成对删除） 404

　　18．7 单一插补 405

　　18．7．1 简单插补 405

　　18．7．2 k近邻插补 405

　　18．7．3 missForest 插补 407

　　18．8 多重插补 408

　　18．9 处理缺失数据的其他方法 410

　　18．10 小结 411

　　第五部分 技能扩展

　　第 19章 高级绘图 414

　　19．1 修改标尺 415

　　19．1．1 自定义坐标轴 415

　　19．1．2 自定义颜色 420

　　19．2 修改主题 424

　　19．2．1 预置主题 424

　　19．2．2 自定义字体 426

　　19．2．3 自定义图例 428

　　19．2．4 自定义绘图区 430

　　19．3 添加标注 432

　　19．3．1 给数据点添加标签 432

　　19．3．2 给条形添加标签 434

　　19．4 图形的组合 437

　　19．5 绘制交互式图形 439

　　19．6 小结 442

　　第 20章 高级编程 443

　　20．1 R 语言回顾 443

　　20．1．1 数据类型 444

　　20．1．2 控制结构 450

　　20．1．3 创建函数 452

　　20．2 使用环境 454

　　20．3 非标准计算 456

　　20．4 面向对象编程 458

　　20．4．1 泛型函数 458

　　20．4．2 S3 模型的局限性 460

　　20．5 编写高效的代码 460

　　20．5．1 高效的数据输入 460

　　20．5．2 向量化 461

　　20．5．3 准确调整对象的大小 462

　　20．5．4 并行化 462

　　20．6 调试 464

　　20．6．1 常见的错误来源 464

　　20．6．2 调试工具 465

　　20．6．3 支持调试的会话选项 468

　　20．6．4 使用 RStudio 的可视化调试器 471

　　20．7 小结 473

　　第 21章 创建动态报告 474

　　21．1 用模板生成报告 476

　　21．2 用R和R Markdown创建报告 478

　　21．3 用R和LaTeX创建报告 483

　　21．4 避免常见的R Markdown 错误 488

　　21．5 深入探讨 489

　　21．6 小结 489

　　第 22 章 创建包 490

　　22．1 edatools包 491

　　22．2 创建包 492

　　22．2．1 安装开发工具 493

　　22．2．2 创建包项目 493

　　22．2．3 添加函数 494

　　22．2．4 添加函数文档 499

　　22．2．5 添加一般帮助文件（可选） 501

　　22．2．6 添加样本数据到包（可选） 502

　　22．2．7 添加简介文档（可选） 503

　　22．2．8 编辑 DESCRIPTION 文件 503

　　22．2．9 生成并安装包 505

　　22．3 分发包 508

　　22．3．1 分发包的源文件 508

　　22．3．2 提交到 CRAN 509

　　22．3．3 托管到 GitHub 509

　　22．3．4 创建包网站 511

　　22．4 深入探讨 512

　　22．5 小结 513

　　附录A 图形用户界面 514

　　附录B 自定义启动环境 516

　　附录C 从 R 中导出数据 519

　　附录D R中的矩阵运算 521

　　附录E 本书中用到的包 523

　　附录F 处理大型数据集 527

　　附录G 更新 R 531

　　后记：探索R的世界 533