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『簡體書』R语言：实用数据分析和可视化技术（资深数据专家凝炼数十年教学和实践经验，全面阐释如何使用R的20%功能完成80%的现代数据工作）

書城自編碼： 2556295
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→程序設計
作者： [美]Jared P. Lander 著，蒋家坤 译
國際書號(ISBN)： 9787111499619
出版社： 机械工业出版社
出版日期： 2015-05-01

頁數/字數： 313页
書度/開本： 16开

售價：HK$ 146.2

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編輯推薦：
《R语言：实用数据分析和可视化技术 》
资深数据专家凝炼数十年教学和实践经验，全面阐释如何使用R的20%功能完成80%的现代数据工作
內容簡介：
本书共24章，第1-3章介绍R语言的获取与安装、R环境的设置以及R包的基础知识。第4章和第5章介绍R语言基础知识和高级数据结构，涉及数学运算、向量、调用函数以及数据框、列表、矩阵和数组等。第6章介绍如何导入数据。第7章涉及如何绘制统计图形。第8-10章涉及R函数、控制语句以及循环方式等。第11-13章介绍数据的分组操作、数据整理和字符串操作。第14章和第15章介绍概率分布与描述性统计。第16~20章介绍线性模型、广义线性模型、模型诊断、正则化与压缩以及非线性模型等。第21章介绍时间序列和自相关。第22章介绍各种聚类方式。第23章讨论可重复性、报告和利用knitr滑动展示。第24介绍如何创建R包。
關於作者：
Jared P.Lander（贾里德 P.兰德）
资深数据专家，Lander Analytics公司创始人兼CEO，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。在数据管理、多层次模型、机器学习、广义线性模型、可视化、数据管理和统计计算等多个领域拥有丰富经验。他致力于为各种类型的科技创业公司提供培训、融资、金融、医疗和人道主义救援等工作。他拥有哥伦比亚大学统计学硕士学位及瑞米伦贝格大学数学学士学位。
目錄：
译者序
序言
前言
致谢
第1章 获取R
1.1 下载R
1.2 R版本译者序
序言
前言
致谢
第1章 获取R
1.1 下载R
1.2 R版本
1.3 32位与64位
1.4 安装
1.5 R的社区版革命
1.6 小结
第2章 R环境
2.1 命令行界面
2.2 Rstudio
2.3 Revolution Analytics RPE
2.4 小结
第3章 R包
3.1 包的安装
3.2 包的加载
3.3 创建一个包
3.4 小结
第4章 R语言基础
4.1 基本数学运算
4.2 变量
4.3 数据类型
4.4 向量
4.5 调用函数
4.6 函数文件
4.7 缺失数据
4.8 小结
第5章 高级数据结构
5.1 数据框
5.2 列表
5.3 矩阵
5.4 数组
5.5 小结
第6章 导入数据
6.1 导入CSV
6.2 导入Excel数据
6.3 读人数据库数据
6.4 导入其他统计工具数据
6.5 R二进制文件
6.6 包含在R中的数据
6.7 从互联网上抓取数据
6.8 小结
第7章 统计图形
7.1 基本图形
7.2 ggplot2
7.3 小结
第8章 编写R函数
8.1 hello world!
8.2 函数参数
8.3 返回值
8.4 do.call
8.5 小结
第9章 控制语句
9.1 if和else语句
9.2 switch语句
9.3 ifelse语句
9.4 复合检查
9.5 小结
第10章 循环，Un-R方式的迭代
10.1 for循环
10.2 while循环
10.3 控制循环
10.4 小结
第11章 分组操作
11.1 apply函数族
11.2 aggregate
11.3 plyr
11.4 data.table
11.5 小结
第12章 数据整理
12.1 cbind和rbind
12.2 连接
12.3 .reshape2
12.4 小结
第13章 字符串操作
13.1 paste
13.2 把格式数据写成串sprintf
13.3 提取文本
13.4 正则表达式
13.5 小结
第14章 概率分布
14.1 正态分布
14.2 二项分布
14.3 泊松分布
14.4 其他分布
14.5 小结
第15章 描述性统计
15.1 概括性统计量
]5.2 相关系数和协方差
15.3 t-检验
15.4 方差分析
]5.5 小结
第16章 线性模型
16.1 简单线性回归
16.2 多元回归
16.3 小结
第直7 章广义线性模型
17.1 逻辑斯蒂回归
17.2 泊松回归
17.3 其他的广义线性模型
17.4 生存分析
]7.5 小结
第18章 模型诊断
18.1 残差
18.2 模型比较
18.3 交叉验证
18.4 Bootstrap
18.5 逐步变量选择
18.6 小结
第19章 正则化和压缩
19.1 弹性网络
19.2 贝叶斯压缩
]9.3 小结
第20章 非线性模型
20.1 非线性最小二乘
20.2 样条
20.3 广义相加模型
20.4 决策树
20.5 随机森林
20.6 小结
第21章 时间序列和自相关
21.1 自回归移动平均模型
21.2 向量自回归
21.3 广义自回归异方差模型GARCH
21.4 小结
第22章 聚类
22.1 K-means
22.2 PAM
22.3 分层聚类
22.4 小结
第23章 可重复性、报告和利用knitr滑动展示
23.1 安装LATEX程序
23.2 LATEX初级
23.3 通过LATEX使用knitr
23.4 Markdown技巧
23.5 使用knitr和Markdown
23.6 pandoc
23.7 小结
第24章 创建R包
24.1 目录结构
24.2 包文件
24.3 包文档
24.4 包的检查、创建和安装
24.5 提交至CRAN
24.6 C++代码
24.7 小结
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