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第1章 R语言简介1

1.1 R语言的特点1

1.2 R语言运行平台1

1.2.1 工作目录2

1.2.2 工作空间3

1.2.3 历史命令4

1.2.4 帮助系统4

1.3 R程序包的安装使用7

1.3.1 R软件的下载与安装7

1.3.2 程序包的安装与加载7

1.3.3 程序包有关的一些函数8

1.4 初识R语言9

1.4.1 对象的命名9

1.4.2 对象的赋值9

1.4.3 一个实例10

第2章 R数据结构12

2.1 向量12

2.1.1 向量的建立与赋值12

2.1.2 向量的运算13

2.1.3 向量的下标运算14

2.1.4 与向量有关的一些函数15

2.2 R的数据结构16

2.2.1 对象及属性16

2.2.2 数据对象的类别17

2.2.3 与对象有关的一些函数17

2.3 向量问题的扩展18

2.3.1 字符型向量18

2.3.2 逻辑型向量20

2.3.3 复数型向量20

2.4 因子及其运算21

2.4.1 因子的建立与赋值21

2.4.2 与因子运算有关的一些函数23

2.5 数组与矩阵23

2.5.1 数组的建立23

2.5.2 矩阵的建立24

2.5.3 数组（矩阵）的下标运算25

2.5.4 数组（矩阵）的运算25

2.5.5 矩阵的代数运算26

2.5.6 与矩阵运算有关的一些函数30

2.6 数据框31

2.6.1 数据框的建立31

2.6.2 数据框元素的引用32

2.6.3 数据框的编辑33

2.6.4 与数据框有关的一些函数35

2.7 列表35

2.7.1 列表的建立36

2.7.2 列表元素的引用36

2.7.3 列表元素的相关运算37

2.7.4 不同数据结构间的转换38

第3章 数据的输入与输出40

3.1 数据的输入40

3.1.1 利用键盘录入数据40

3.1.2 读取固定格式的文本文件40

3.1.3 读取复杂格式的文本文件43

3.1.4 读取其他格式的数据文件44

3.1.5 R中数据集的读取47

3.2 数据的输出48

3.2.1 运行结果的定向输出48

3.2.2 数据的定向输出50

3.2.3 图形的定向输出52

第4章 数据管理与R编程53

4.1 缺失值问题53

4.1.1 缺失值的识别53

4.1.2 缺失值的处理54

4.2 日期值问题55

4.3 变量的整理56

4.3.1 变量的重新编码56

4.3.2 变量的重新命名59

4.4 数据的整理59

4.4.1 数据的合并59

4.4.2 数据的排序60

4.4.3 数据的汇总与重构61

4.5 控制结构63

4.5.1 循环结构63

4.5.2 条件结构65

4.6 定义自己的函数66

4.7 R编程基础68

第5章 R图形管理69

5.1 一个引例69

5.2 graphics图形系统简介70

5.2.1 绘图函数概述71

5.2.2 图形参数72

5.2.3 图形设备74

5.3 基本图形的绘制76

5.3.1 散点图76

5.3.2 折线图77

5.3.3 直方图80

5.3.4 箱线图84

5.3.5 条形图88

5.3.6 饼形图89

5.3.7 透视图91

5.4 自定义图形92

5.4.1 添加拟合曲线92

5.4.2 绘制多图93

5.4.3 添加图例和标注94

5.4.4 添加多边形及填充颜色95

5.5 lattice绘图系统96

5.5.1 lattice包简介97

5.5.2 lattice绘图函数98

5.5.3 lattice图形的定制99

第6章 概率与抽样分布104

6.1 常用的概率分布104

6.1.1 离散分布的分布律104

6.1.2 连续分布的密度函数105

6.2 与分布相关函数的R实现109

6.2.1 概率密度函数109

6.2.2 分布函数110

6.2.3 分位数函数111

6.2.4 随机数产生函数111

6.3 随机抽样112

第7章 探索性数据分析114

7.1 常用描述统计量114

7.1.1 数据集中程度的描述114

7.1.2 数据离散程度的描述117

7.1.3 数据分布形状的描述119

7.1.4 两组样本相关性分析120

7.2 图形描述122

7.2.1 茎叶图123

7.2.2 Q-Q图124

7.2.3 经验分布函数图124

第8章 参数估计126

8.1 点估计126

8.1.1 矩估计126

8.1.2 极大似然估计129

8.2 区间估计133

8.2.1 区间估计的定义134

8.2.2 正态总体参数的区间估计134

8.2.3 比率p的区间估计143

第9章 假设检验147

9.1 参数假设检验147

9.1.1 单个正态总体的参数检验148

9.1.2 两个正态总体参数的检验151

9.1.3 单总体比率的检验156

9.1.4 两个总体比率的检验159

9.2 非参数假设检验160

9.2.1 单个样本的非参数检验160

9.2.2 两样本的独立性检验165

9.2.3 两样本的非参数检验168

9.2.4 多样本的非参数检验174

第10章 回归分析177

10.1 一元线性回归177

10.1.1 一元线性回归模型177

10.1.2 参数估计178

10.1.3 回归方程的显著性检验180

10.1.4 预测182

10.2 多元线性回归183

10.2.1 回归模型183

10.2.2 估计184

10.2.3 回归模型的显著性检验184

10.2.4 预测185

10.2.5 自变量的选择185

10.3 回归诊断191

10.3.1 高斯-马尔科夫假定的诊断191

10.3.2 多重共线性的诊断195

10.3.3 异常值和影响点的诊断198

10.4 二分类Logistic回归204

10.4.1 回归模型204

10.4.2 参数的估计205

10.4.3 模型的预测206

10.4.4 拟合优度的测度206

第11章 方差分析208

11.1 单因素方差分析209

11.1.1 单因素方差分析模型209

11.1.2 单因素方差分析的R实现211

11.1.3 方差齐性检验213

11.1.4 多重比较213

11.2 双因素方差分析214

11.2.1 不考虑交互作用214

11.2.2 考虑交互作用216

11.2.3 双因素方差分析的R函数和实例分析218

11.3 方差分析在模型选择中的应用219

第12章 生存分析221

12.1 R程序包的载入及生存对象的建立222

12.2 非参数建模方法223

12.2.1 KM估计223

12.2.2 生存曲线的比较226

12.3 参数建模方法227

12.4 半参数模型方法229

第13章 贝叶斯计算233

13.1 贝叶斯统计推断的基本概念233

13.1.1 贝叶斯公式233

13.1.2 参数估计234

13.1.3 假设检验234

13.1.4 预测235

13.2 单参数模型235

13.2.1 离散先验分布236

13.2.2 贝塔先验分布237

13.2.3 直方图先验239

13.3 多参数模型241

13.3.1 均值和方差均未知的正态模型241

13.3.2 多项模型242

13.4 蒙特卡洛抽样方法244

13.4.1 拒绝抽样245

13.4.2 重要性抽样248

13.5 马尔可夫链-蒙特卡洛抽样方法252

13.5.1 马尔可夫链252

13.5.2 Metropolis-Hastings算法255

13.5.3 Gibbs抽样方法260

第14章 时间序列分析266

14.1 时间序列的探索性分析266

14.1.1 时间序列实例266

14.1.2 传统的分解方法272

14.2 时间序列的相关概念与简单时序模型274

14.2.1 平稳性274

14.2.2 可逆性275

14.2.3 自协方差函数和自相关函数275

14.2.4 白噪声模型276

14.2.5 随机游走277

14.3 自回归移动平均模型279

14.3.1 AR模型279

14.3.2 MA模型283

14.3.3 ARMA模型285

14.4 非平稳时间序列模型295

14.4.1 带漂移的随机游走过程295

14.4.2 ARIMA模型296

14.4.3 单位根检验296

14.5 季节模型299

14.5.1 季节ARMA模型299

14.5.2 航空模型299

14.5.3 乘法季节模型302

14.6 条件异方差模型307

14.6.1 模型的结构与模型的建立307

14.6.2 ARCH模型310

14.6.3 GARCH模型313

第15章 统计方法进阶317

15.1 非参数密度估计317

15.1.1 直方图法317

15.1.2 核密度估计法320

15.1.3 窗宽的选择方法323

15.2 多重借补方法326

15.3 Bootstrap方法330

15.4 EM算法333

15.5 变量选择339

15.5.1 岭回归339

15.5.2 Lasso方法342

15.5.3 自适应Lasso方法346

15.5.3 SCAD方法347

附录A 图形用户界面349

A.1 R Commander349

A.2 RStudio353

A.2.1 RStudio的安装353

A.2.2 RStudio界面介绍353

A.2.3 尝试使用RStudio356

附录B 数据集359