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第1篇 R软件简介3

第1章 R软件下载、安装与启动3

1.1 选择R软件的理由3

1.2 R软件的下载4

1.3 R软件及其程序包的安装5

1.3.1 R软件的安装5

1.3.2 R软件程序包的安装6

1.4 R软件的启动和退出7

1.5 R软件的在线帮助系统8

练习题8

第2章 R软件的数据结构9

2.1 R的对象与属性9

2.2 对象信息的浏览和删除12

2.3 向量对象12

2.3.1 数值型向量对象12

2.3.2 字符型向量对象13

2.3.3 逻辑型向量14

2.3.4 因子型向量14

2.3.5 数值型向量的运算16

2.3.6 常用的统计函数17

2.3.7 向量的下标与子集的提取17

2.4 数组与矩阵对象19

2.4.1 数组的建立19

2.4.2 矩阵的建立20

2.4.3 数组与矩阵的下标与子集的提取22

2.4.4 矩阵的运算函数23

2.5 数据框对象25

2.5.1 数据框的直接建立26

2.5.2 数据框的间接建立26

2.5.3 适用于数据框的函数27

2.5.4 数据框的下标与子集的提取28

2.5.5 数据框中添加新变量29

2.6 时间序列对象30

2.7 列表对象31

练习题32

第3章 R软件数据存储与读取33

3.1 数据存储33

3.2 数据读取34

3.2.1 文本文件数据的读取34

3.2.2 Excel数据的读取36

3.2.3 R软件中数据集的读取37

3.2.4 R软件中的格式数据38

练习题38

第4章 R软件编程40

4.1 R函数基础40

4.2 循环和向量化41

4.2.1 控制结构41

4.2.2 向量化42

4.3 用R编写程序42

4.4 用R编写函数43

4.5 用R编写标准函数的实例43

练习题46

第5章 R软件图形的绘制47

5.1 绘图基础知识47

5.1.1 绘图函数47

5.1.2 低级绘图命令48

5.1.3 绘图参数49

5.2 直方图的绘制49

5.3 散点图的绘制52

5.4 曲线标绘图的绘制55

5.5 连线标绘图的绘制57

5.6 箱图的绘制59

5.7 饼图的绘制60

5.8 条形图的绘制61

5.9 点图的绘制63

5.10 复杂图形的绘制64

练习题66

第2篇 基础统计分析的R软件应用69

第6章 描述性统计的R软件应用69

6.1 统计分布69

6.1.1 正态分布69

6.1.2 t分布71

6.1.3 卡方分布72

6.1.4 F分布73

6.2 描述性统计量74

6.2.1 总体和样本74

6.2.2 量度尺度74

6.2.3 频数分布74

6.2.4 集中趋势的量度76

6.2.5 中位数77

6.2.6 众数77

6.2.7 分位数77

6.2.8 离散程度的量度78

6.3 单组数据描述性统计的R软件应用79

6.3.1 总体描述80

6.3.2 五数及样本分位数描述80

6.3.3 离差描述81

6.3.4 偏度与峰度描述81

6.4 多组数据描述性统计的R软件应用82

6.4.1 多组数据的概括82

6.4.2 方差和与协方差的计算83

6.5 分类数据描述性统计的R软件应用83

6.5.1 列联表的制作84

6.5.2 获得边际列表84

6.5.3 频数列联表84

6.6 列联表图形描述的R软件应用85

练习题86

第7章 参数估计的R软件应用87

7.1 参数估计概述87

7.2 点估计的R软件应用87

7.3 单正态总体均值区间估计的R软件应用88

7.4 单正态总体方差区间估计的R软件应用91

7.5 双正态总体均值差区间估计的R软件应用92

7.6 双正态总体方差比区间估计的R软件应用94

7.7 确定样本容量的R软件应用95

7.7.1 估计正态总体均值时样本容量的确定95

7.7.2 估计比例p时样本容量的确定96

练习题97

第8章 参数假设检验的R软件应用98

8.1 参数假设检验的基本理论98

8.2 单个样本t检验的R软件应用107

8.3 两个独立样本t检验的R软件应用108

8.4 配对样本t检验的R软件应用110

8.5 单样本方差假设检验的R软件应用112

8.6 双样本方差假设检验的R软件应用113

练习题115

第9章 相关分析与回归分析的R软件应用116

9.1 相关分析基本理论116

9.2 相关分析的R软件应用117

9.3 一元线性回归分析基本理论118

9.3.1 一元线性回归分析模型118

9.3.2 一元线性回归的假设119

9.3.3 方差分析119

9.3.4 决定系数120

9.3.5 估计的标准误120

9.3.6 回归系数的假设检验120

9.3.7 回归系数的置信区间121

9.4 一元线性回归分析的R软件应用121

9.5 多元线性回归分析基本理论124

9.5.1 多元回归模型124

9.5.2 方差分析124

9.5.3 决定系数125

9.5.4 估计的标准误125

9.5.5 回归系数的t检验和置信区间125

9.5.6 回归系数的F检验126

9.5.7 虚拟变量126

9.6 多元线性回归分析的R软件应用127

9.7 多重共线性问题的R软件应用131

9.8 自相关问题的R软件应用134

9.8.1 自相关问题134

9.8.2 自相关问题诊断135

9.8.3 自相关问题的解决135

9.8.4 自相关问题的R软件实现135

9.9 异方差问题的R软件应用137

9.9.1 异方差问题137

9.9.2 异方差问题诊断137

9.9.3 异方差问题的解决137

9.9.4 异方差问题的R软件实现138

9.10 Logistic回归的R软件应用140

9.10.1 Logistic回归140

9.10.2 广义线性回归模型140

9.10.3 与广义线性回归模型有关的R函数：glm()140

9.10.4 基于二项分布的广义线性模型应用实例141

9.11 Huber法和bisquare法回归的R软件应用144

9.11.1 线性回归中的几个术语144

9.11.2 数据描述145

9.11.3 稳健回归的R软件实现146

练习题150

第3篇 多元统计分析的R软件应用153

第10章 主成分分析与因子分析的R软件应用153

10.1 主成分分析基本理论153

10.1.1 主成分分析153

10.1.2 对主成分分析法进行综合评价特点的讨论154

10.1.3 主成分分析法综合评价方法的改进——原始数据的无量纲化方法的改进155

10.1.4 用主成分分析法对被评价对象进行综合评价的实施步骤156

10.2 主成分分析的R软件应用158

10.3 因子分析基本理论159

10.3.1 因子分析的基本原理160

10.3.2 因子分析与主成分分析的异同点164

10.3.3 用因子分析方法进行综合评价分析的基本步骤165

10.4 因子分析的R软件应用167

10.4.1 R软件在科技企业发展评价中的应用167

10.4.2 R软件在各省市社会经济发展水平评价中的应用169

练习题172

第11章 判别分析与聚类分析的R软件应用173

11.1 判别分析基本理论173

11.1.1 距离判别分析法173

11.1.2 Fisher判别分析174

11.1.3 数据预处理175

11.2 判别分析的R软件应用176

11.3 聚类分析基本理论178

11.3.1 距离的统计量178

11.3.2 系统聚类法179

11.3.3 快速聚类法179

11.4 聚类分析的R软件应用180

练习题181

第12章 R软件的典型相关分析与对应分析182

12.1 典型相关分析的基本理论182

12.2 典型相关分析的R软件应用183

12.3 对应分析的基本理论185

12.4 对应分析的R软件应用187

练习题188