本書是一本指導你如何掌握並靈活運用目前世界上流行的統計分析編程語言——R語言的圖書。即使你沒有編程背景，或者隻有少量的數學基礎知識，也可以通過本書中豐富的實際案例，高效地學習統計學和R語言。本書從基礎知識，如處理數據、編寫簡單程序開始講起，然後介紹了樣本數據的統計概要、統計建模等。此外，你還將通過R語言的基本作圖工具和貢獻包（如ggplot2和ggvis）學習令人耳目一新的數據可視化，並使用rgl貢獻包做出交互式3D圖。本書包括以下主要內容：- R語言編程的基本原理，包括如何編寫數據框、創等

●目    錄第  一部分 語言第  1章 新手入門  31.1  從CRAN獲取並安裝R  31.2  打開R之初體驗  31.2.1  控制臺和編輯窗格  41.2.2  注釋  51.2.3  工作路徑  61.2.4  安裝和加載R包  61.2.5  幫助文件和函數文檔  71.2.6  第三方編輯器  91.3  保存工作和退出R  91.3.1  工作空間  91.3.2  腳本  101.4  約定  101.4.1  編碼  111.4.2  引用數學函數和等式  111.4.3  練習  12第  2章 數值、運算、賦值和向量  132.1  R在基礎數學上的應用  132.1.1  運算  132.1.2  對數和指數  142.1.3  科學計數法  152.2  分配對像  162.3  向量  172.3.1  創建向量  172.3.2  序列、重復、排序和長度  182.3.3  素的提取  212.3.4  面向向量的操作  25第3章  矩陣和數組  303.1  定義一個矩陣  303.1.1  填充方式  313.1.2  合並行和列  313.1.3  矩陣的維度  323.2  構造子集  323.2.1  按行、列和對角素  333.2.2  省略和改寫  343.3  矩陣運算和線性代數  363.3.1  矩陣的轉置  373.3.2  單位矩陣  373.3.3  矩陣的數乘  383.3.4  矩陣的加減法  383.3.5  矩陣的乘法  393.3.6  逆矩陣  403.4  多維數組  413.4.1  定義  423.4.2  子集、提取和替換  43第4章  非數值型數據  474.1  邏輯值  474.1.1  TRUE還是FALSE  474.1.2  邏輯值的輸出：關繫運算符  484.1.3  多重比較：邏輯運算符  514.1.4  邏輯值也是數值  534.1.5  利用邏輯值提取子集  544.2  字符  584.2.1  創建一個字符串  584.2.2  連接  594.2.3  轉義序列  614.2.4  子集與匹配  624.3  因子  634.3.1  識別類別  634.3.2  水平的定義與排序  654.3.3  組合與分割  66第5章  列表和數據框  705.1  列表對像  705.1.1  創建列表和訪問組件  705.1.2  命名  725.1.3  嵌套  735.2  數據框  755.2.1  創建數據框  755.2.2  添加數據列並合並數據框  775.2.3  利用邏輯值提取記錄的子集  79第6章  特殊值、類型和轉換  826.1  特殊值  826.1.1  無窮數  826.1.2  NaN  846.1.3  NA  866.1.4  NULL  886.2  類型、類別和轉換  916.2.1  屬性  916.2.2  對像類別  936.2.3  檢查對像函數is.  956.2.4  轉換函數as.  96第7章  基本繪圖  1027.1  使用plot調整坐標向量  1027.2  圖形化參數  1037.2.1  自動繪圖類型  1047.2.2  標題和坐標軸標簽  1047.2.3  顏色  1057.2.4  點和線的外觀  1067.2.5  繪圖區域  1077.3  在已有圖中添加點、線和文本  1077.4  ggplot2包  1137.4.1  使用qplot進行快速繪圖  1137.4.2  用geoms設置外觀常量  1147.4.3  geoms的美學映射  116第8章  讀寫文件  1198.1  R內置數據集  1198.1.1  內置數據集  1198.1.2  貢獻數據集  1208.2  讀入外部數據文件  1218.2.1  表格格式  1218.2.2  電子表格工作簿  1248.2.3  基於網頁的文件  1258.2.4  其他文件格式  1268.3  寫出數據文件和圖形  1268.3.1  數據集  1268.3.2  圖像和圖形文件  1278.4  特殊對像的讀/寫操作  130第二部分  編程第9章  調用函數  1359.1  作用域  1359.1.1  環境  1359.1.2  搜索路徑  1379.1.3  名稱的保留和保護  1399.2  參數匹配  1409.2.1  準確性  1409.2.2  局部匹配  1419.2.3  位置  1429.2.4  混合  1429.2.5  省略號的用法  143第  10章 條件和循環  14510.1  if語句  14510.1.1  獨立語句  14510.1.2  else語句  14810.1.3  素水平使用ifelse  14910.1.4  嵌套和堆疊語句  15010.1.5  轉換函數  15310.2  循環代碼  15610.2.1  for循環  15610.2.2  while循環  16210.2.3  使用apply的隱式循環  16510.3  其他控制流程機制  16910.3.1  break或next聲明  16910.3.2  repeat語句  171第  11章 編寫函數  17511.1  函數命令  17511.1.1  創建函數  17511.1.2  使用返回  17811.2  參數  18011.2.1  惰性計算  18011.2.2  設置默認值  18311.2.3  檢查缺失參數  18411.2.4  省略號的處理  18511.3  特殊函數  18911.3.1  幫助函數  19011.3.2  一次性函數  19111.3.3  遞歸函數  192第  12章 異常值、計時和可見性  19612.1  異常值處理  19612.1.1  正式聲明：錯誤和警告  19612.1.2  使用try命令來捕獲錯誤  19812.2  進度和計時  20212.2.1  文本進度條：執行到哪裡了  20212.2.2  測量完成時間：執行需要多長時間  20312.3  隱藏  20412.3.1  函數與對像的區別  20512.3.2  區分數據框變量  207第三部分  統計學與概率第  13章 初級統計學  21313.1  描述原始數據  21313.1.1  數值型變量  21313.1.2  分類變量  21413.1.3  單變量和多變量數據  21513.1.4  參數和統計量  21613.2  統計概要  21613.2.1  集中趨勢：均值、中位數、眾數  21713.2.2  計數、百分比和比例  22013.2.3  四分位數、百分位數和五分位數概括法  22213.2.4  離散程度：方差、標準差和四分位差  22313.2.5  協方差和相關繫數  22613.2.6  異常值  230第  14章 數據可視化基礎  23314.1  條形圖和餅圖  23314.1.1  繪制條形圖  23314.1.2  餅圖簡介  23614.2  直方圖  23714.3  箱線圖  23914.3.1  獨立箱線圖  23914.3.2  並列箱線圖  24014.4  散點圖  24114.4.1  單一散點圖  24214.4.2  散點圖矩陣  243第  15章 概率  24815.1  什麼是概率  24815.1.1  事件和概率  24815.1.2  條件概率  24915.1.3  交集  24915.1.4  並集  25015.1.5  補集  25015.2  隨機變量和概率分布  25115.2.1  觀察值  25115.2.2  離散隨機變量  25215.2.3  連續隨機變量  25415.2.4  形狀、偏態和峰態  260第  16章 常見的概率分布  26316.1  常見的概率質量函數  26316.1.1  伯努利分布  26316.1.2  二項分布  26416.1.3  泊松分布  26816.1.4  其他質量函數  27116.2  常見的概率密度函數  27116.2.1  均勻分布  27116.2.2  正態分布  27516.2.3  學生t分布  28216.2.4  指數分布  28416.2.5  其他密度函數  286第四部分  統計檢驗與建模第  17章 抽樣分布和置信度  29117.1  抽樣分布  29117.1.1  樣本均值的分布  29217.1.2  樣品比例的分布  29517.1.3  其他統計的抽樣分布  29817.2  置信區間  29817.2.1  平均值的置信區間  29917.2.2  比例的置信區間  30117.2.3  其他置信區間  30117.2.4  對CI解釋的評論  302第  18章 假設檢驗  30418.1  假設檢驗的組件  30418.1.1  假設  30518.1.2  檢驗統計量  30518.1.3  p值  30518.1.4  顯著性水平  30518.1.5  假設檢驗的拒絕域  30618.2  檢驗均值  30618.2.1  單個均值  30618.2.2  兩個均值  30918.3  檢驗比例  31618.3.1  單個比例  31618.3.2  兩個比例  31818.4  檢驗分類變量  32218.4.1  單個分類變量  32218.4.2  兩個分類變量  32518.5  錯誤與功效  32918.5.1  假設檢驗錯誤  32918.5.2  第Ⅰ類錯誤  33018.5.3  第Ⅱ類錯誤  33218.5.4  統計功效  335第  19章 方差分析  34019.1  單因素方差分析  34019.1.1  假設和診斷檢驗  34019.1.2  單因素方差分析表  34319.1.3  用aov函數創建方差分析表  34419.2  雙因素方差分析  34519.2.1  一繫列假設  34619.2.2  主效應和交互作用  34719.3  Kruskal-Wallis檢驗  349第  20章 簡單線性回歸  35220.1  線性關繫的一個示例  35220.2  一般概念  35320.2.1  模型的定義  35420.2.2  估計截距和斜率的參數  35420.2.3  用lm擬合線性模型  35520.2.4  對殘差的說明  35620.3  統計推斷  35720.3.1  彙總擬合模型  35720.3.2  回歸繫數的顯著性檢驗  35820.3.3  可決繫數  35920.3.4  其他彙總輸出  35920.4  預測  36020.4.1  置信區間還是預測區間  36020.4.2  解釋區間  36120.4.3  繪制區間  36220.4.4  插值與外推  36420.5  分類解釋變量  36520.5.1 &nbs變量：k = 2  36520.5.2 &nbs變量：k > 2  36820.5.3  改變參考水平  37220.5.4  將分類變量視為數字  37220.5.5  單因素方差分析的等價  375第  21線性回歸  37721.1  相關術語  37721.2  理論  37821.2.1  將簡單模型擴模型  37821.2.2  矩陣形式的估計  37821.2.3  一個基礎例子  37921.3  在R中的實現和解釋  38021.3.1  其他解釋變量  38121.3.2  解釋邊際效應  38321.3.3  可線性模型  38321.3.4  查找置信區間  38521.3.5  綜合的F檢驗  38521.3.6  線性模型進行預測  38721.4  轉換數值變量  38921.4.1  多項式  39021.4.2  對數  39521.4.3  其他變換  39721.5  交互項  39821.5.1  概念和動機  39921.5.2  分類變量和連續變量  39921.5.3  兩個分類  40321.5.4  兩個連續  40421.5.5  高階交互項  406第  22章 線性模型選擇和診斷  40922.1  擬合優度和復雜度  40922.1.1  簡約原則  40922.1.2  一般原則  40922.2  模型選擇算法  41022.2.1  嵌套比較：部分F檢驗  41022.2.2  向前選擇  41322.2.3  向後選擇  41722.2.4  逐步AIC選擇  42022.2.5  其他選擇算法  42522.3  殘差診斷  42522.3.1  檢查和解釋殘差  42622.3.2  評估正態性  42922.3.3  離群值、杠杆和影響  43022.3.4  計算杠杆  43322.3.5  庫克距離  43422.3.6  以圖形方式組合殘差、杠杆和庫克距離  43722.4  共線性  44122.4.1  潛在警告標志  44122.4.2  相關預測  442第五部分  高級繪圖第  23章 自定義高級繪圖  44723.1  掌握圖形設備  44723.1.1  手動打開新設備  44823.1.2  在設備之間切換  44823.1.3  關閉一個設備  44923.1.4  一個設備中多個圖形  44923.2  繪制區域和邊距  45223.2.1  默認間距  45223.2.2  自定義間距  45323.2.3  剪切  45423.3  點擊式坐標互動  45623.3.1  獲取坐標  45623.3.2  可視化所選坐標  45623.3.3  專用注釋  45723.4  自定義傳統R圖形  46023.4.1  樣式和禁止的圖形參數  46023.4.2  自定義邊框  46123.4.3  自定義坐標軸  46223.5  專用文本和標簽符號  46423.5.1  字體  46423.5.2  希臘符號  46523.5.3  數學表達式  46623.6  接近注釋的散點圖  468第  24章 進一步了解圖形  47424.1  是使用ggplot還是qplot  47424.2  平滑和陰影  47524.2.1  添加LOESS趨勢  47524.2.2  構建平滑密度估計  47724.3  多個圖形和變量的分面  47924.3.1  獨立圖形  47924.3.2  一個分類變量的分面繪圖  48124.4  ggvis包裡的交互式工具  484第  25章 在更高維上定義顏色和圖形  49025.1  顏色的表示和使用  49025.1.1  紅—綠—藍十六進制顏色代碼  49025.1.2  內置調色板  49325.1.3  自定義調色板  49425.1.4  使用調色板索引連續區  49525.1.5  顏色圖例  49825.1.6  不透明度  49925.1.7  RGB的替代和更多功能  50125.2  3D散點圖  50325.2.1  基本語法  50425.2.2  增強視覺  50425.3  用於繪圖的曲面  50725.3.1  構造估計網格  50725.3.2  構造z矩陣  50825.3.3  概念化的z矩陣  50925.4  輪廓圖  51025.4.1  畫輪廓線  51025.4.2  彩色填充輪廓  51525.5  像素圖像  51825.5.1  一個網格點 = 一個像素  51825.5.2  曲面截斷和空像素  52125.6  透視圖  52725.6.1  基本圖和角度調整  52725.6.2  為平面著色  53025.6.3  循環旋轉  532第  26章 交互式3D圖形  53726.1  點雲  53726.1.1  基本3D雲  53726.1.2  增強視覺和圖例  53826.1.3  添加其他3D組件  53926.2  雙變量曲面  54326.2.1  基本透視曲面  54326.2.2  附加組件  54426.2.3  根據z坐標值著色  54626.2.4  設置長寬比  54726.3  三變量曲面  55026.3.1  三維估計坐標  55126.3.2  等值面  55226.3.3  實例：非密度  55626.4  參數方程  56026.4.1  簡單矢量圖  56026.4.2  數學抽像圖形  563附錄A  安裝R和貢獻包  571A.1  下載和安裝R  571A.2  使用包  572A.2.1  基礎包  573A.2.2  擴展包  573A.2.3  貢獻包  573A.3  更新R和已安裝的包  578A.4  使用其他鏡像和存儲庫  579A.4.1  切換CRAN鏡像  579A.4.2  其他包庫  579A.5  引用和寫作包  580A.5.1  引用R和幫助包  580A.5.2  編寫我們自己的包  581附錄B  使用RStudio  582B.1  基本布局和用法  582B.1.1  編輯器和外觀選項  583B.1.2  自定義窗格  584B.2  輔助工具  585B.2.1  項目  585B.2.2  包安裝程序和更新程序  586B.2.3  支持調試  587B.2.4  標記、文檔和圖形工具  587譯後記  590

本書由淺入深、全面繫統地介紹了R語言的編程和統計知識，為讀者了解現代數據科學的計算方法奠定了比較堅實的基礎。本書包括語言、編程、統計學和概率、統計檢驗和建模、繪圖共5個部分，基本涵蓋了國外大學一、二年級的統計學課程。在講授知識的同時，本書注重學以致用，每章穿插了許多練習，方便讀者動手操作；每章結尾提供了本章講述的代碼彙總，方便讀者快速查閱。通過對本書循序漸進的學習，讀者可以逐步構建自己的知識體繫，同時培養程序員的思維方式。本書適合R語言初學者從頭開始學習，有編程經驗的讀者也可以挑選自己感興趣的內容閱讀。本書既可以用作R語言編程的社會培訓教材、自學教材，也可以用作高校師生，特別是統計學專業師生的輔導教材。

[新西蘭]蒂爾曼·M. 戴維斯（Tilman M. Davies） 著 李毅 譯