R語言核心技術手冊（第2版）

前言 xvi
I 基礎篇
第1 章獲取和安裝R
R 版本
R 的安裝
Windows
Mac OS X
Linux 和UNIX 系統(tǒng)
第2 章R 的用戶界面
R 的圖形用戶界面
Windows
Mac OS X
Linux 和UNIX 程序
R 控制臺
命令行編輯
批處理模式
在Excel 中使用R
RStudio
其他運行R 的方式
第3 章簡短的示例
基本操作
函數
變量
數據結構簡介
對象和類
模型和公式
圖表
獲得幫助
第4 章R 包
R 包概覽
列示本地庫中的R 包
加載R 包
在Windows 和Linux 系統(tǒng)下加載R 包
在Mac OS X 系統(tǒng)下加載R 包
搜索R 包資源庫
探索網絡上的R 包資源庫
基于R 界面搜尋和安裝包
從其他資源庫安裝R 包
定制R 包
創(chuàng)建包目錄
創(chuàng)建R 包
II 語言篇
第5 章R 語言概覽
表達式
對象
符號
函數
在賦值語句中，對象會被復制
R 中一切皆為對象
特殊值
NA
Inf 和-Inf
NaN
NULL
強制轉換
R 解釋器
觀察R 是如何工作的
第6 章R 語法
常量
數值向量
字符向量
符號
運算符
運算順序
賦值操作
表達式
分離型表達式
括號
花括號
控制結構
條件語句
循環(huán)
訪問數據結構
數據結構操作符
通過整數向量引用
通過邏輯向量引用
通過名字進行引用
R 編程標準
第7 章R 對象
基本對象類型
向量
列表
其他對象
矩陣
數組
因子
數據框
公式
時間序列
Shingle 對象
日期和時間對象
連接對象
屬性
類
第8 章符號和環(huán)境
符號
環(huán)境
全局環(huán)境
環(huán)境和函數
調用堆棧
在不同的環(huán)境中對函數求值
向環(huán)境中添加對象
異常
提示錯誤
捕獲錯誤
第9 章函數
函數的關鍵字
參數
返回值
函數參數
匿名函數
函數的屬性
參數順序和具名實參
副作用
改變其他環(huán)境
輸入/輸出
圖形
第10 章面向對象編程
R 的面向對象編程概覽
核心概念
實現的例子
R 的面向對象編程：S4
類的定義
對象的新建
槽的存取
對象的操作
創(chuàng)建強制轉換方法
方法
方法的管理
基本類型
更多的幫助
守舊派的OOP：S3
S3 的類
S3 方法
在S4 的類中使用S3 的類
查找隱藏的S3 方法
III 數據篇
第11 章數據的存取和編輯
在R 中輸入數據
用R 命令輸入數據
用圖形界面輸入數據
保存和讀入R 對象
用save 保存對象
從外部文件導入數據
文本文件
其他軟件
導出數據
從數據庫獲取數據
導出然后導入
數據庫連接包
RODBC
DBI
TSDBI
從Hadoop 中獲取數據
第12 章準備數據
合并數據集
粘貼數據結構
通過共同字段合并數據
數據轉換
變量重新賦值
轉換函數
對對象的每個元素進行函數運算
數據分段
shingle
Cut
利用分組變量合并對象
子集
中括號索引的方式
subset 函數
隨機抽樣
匯總函數
tapply 與aggregate
用rowsum 聚合表格
計數
數據修整
數據清洗
查找和刪除重復數據
排序
IV 可視化篇
第13 章圖形
R Graphics 概述
散點圖
時間序列
柱狀圖
餅圖
分類數據繪圖
三維數據
繪制分布圖
箱線圖
畫圖設備
自定義圖形
繪圖函數常見參數
圖形參數
基本圖形函數
第14 章Lattice 繪圖
歷史
lattice 包概述
lattice 的工作原理
例子
使用lattice 函數
定制面板函數
高級lattice 函數
單一的網格作圖
二元網格作圖
三元圖
其他圖形
定制lattice 圖
lattice 函數的常用參數
trellisskeleton
指定如何繪制坐標軸
參數
plottrellis
stripdefault
simpleKey
低級函數
低級繪圖函數
面板函數
第15 章ggplot2
一個簡短的介紹
圖形語法
一個更復雜的例子：醫(yī)保數據
快速繪圖
用ggplot2 繪圖
更多信息
V 統(tǒng)計篇
第16 章數據分析
描述性統(tǒng)計
相關系數和協方差
主成分分析
因子分析
bootstrap 重抽樣
第17 章概率分布
正態(tài)分布
常見分布的參數
分布函數族
第18 章統(tǒng)計檢驗
連續(xù)型數據
基于正態(tài)分布的檢驗
不依賴分布的檢驗
離散數據
比例檢驗
二項式檢驗
列聯表檢驗
列聯表非參數檢驗
第19 章功效檢驗
實驗設計示例
t 檢驗實驗設計
比例實驗設計
方差分析設計
第20 章回歸模型
簡單的線性模型示例
擬合模型
指定模型的工具函數
獲取模型信息
更新模型
lm 函數的詳述
最小二乘回歸的假設
穩(wěn)健回歸和阻力回歸
子集選取和Shrinkage 回歸
變量的逐步選取
嶺回歸
Lasso 和最小角回歸
彈性網絡
主成分回歸和偏最小二乘回歸
非線性模型
廣義線性模型
glmnet 包
非線性最小二乘
生存模型
平滑
樣條線
擬合多項式曲面
核平滑
回歸的機器學習算法
回歸樹模型
MARS 算法
神經網絡
投影尋蹤回歸
廣義可加模型
支持向量機
第21 章分類模型
線性分類模型
logistic 回歸
線性判別分析
對數線性模型
機器學習分類模型
k 近鄰
分類樹模型
神經網絡
支持向量機
隨機森林
第22 章機器學習
購物籃分析
聚類
距離度量
聚類算法
第23 章時間序列分析
自相關函數
時間序列模型
VI 其他主題
第24 章優(yōu)化R 程序性能
R 程序性能的測量
時間測定
性能分析
監(jiān)控內存的使用
內存性能分析
優(yōu)化你的R 代碼
使用向量操作
R 中查找的性能
使用數據庫查詢大數據集
內存預分配
清理內存
大數據集的函數
加速R 的其他方法
R 字節(jié)碼編譯器
高性能的R 版本
第25 章Bioconductor
例子
加載原始的表達數據
從GEO 讀取數據
匹配表型數據
分析表達數據
關鍵的Bioconductor 包
數據結構
eSet
AssayData
AnnotatedDataFrame
MIAME
Bioconductor 包使用的其他類
如何進一步學習
Bioconductor 之外的資源
教程
課程
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第26 章R 和Hadoop
R 和Hadoop
Hadoop 簡介
RHadoop
Hadoop streaming
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Segue
doMC
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參考文獻
索引