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| 編輯推薦： |
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本教程主要基于统计学、经济金融、生物医学等专业人才培养的基本要求，有针对性地对R 语言的浩瀚内容进行了系统整理，全面介绍R 软件的使用．在此基础上，我们对一些现代统计方法的理论与R 软件的实现进行了系统阐述，尝试编写一本符合高级统计数据分析人才培养目标的R 软件学习教程．
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| 內容簡介： |
本书主要基于统计学、经济金融、生物医学等专业人才培养的基本要求，结合作者多年的教学、科研经
验和研究案例，对R 语言的浩瀚内容进行了有针对性的系统整理，较为全面地介绍了R 软件的使用．在此基
础上，对一些现代统计分析方法的理论及R 软件的实现进行了系统阐述，力图反映R 语言最新发展成果．内
容涵盖了R 基础内容、R 数据结构、数据的输入与输出、数据管理与R 编程、图形管理、概率与抽样分布、
探索性数据分析、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析、贝叶斯计算、时间序列分析，变
量选择、非参数回归、缺失数据分析等．本书的主要特点是内容系统全面、深入浅出、详略得当，读者可以
根据自己的需求学习相关的章节．
本书既可以作为数理统计、经济统计、经济金融、生物医学等专业本科生、研究生的数据分析教材，也
可以作为从事高级统计分析的研究人员和工程技术人员的参考用书．
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| 目錄：
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第 1 章
R 语言简介111 R 语言的特点112 R 语言运行平台1121 工作目录2122 工作空间3123 历史命令4124 帮助系统413 R 程序包的安装使用7131 R 软件的下载与安装7132 程序包的安装与加载7133 与程序包有关的一些函数814 初识R 语言9141 对象的命名9142 对象的赋值9143 一个实例10第2 章R 数据结构1221 向量12211 向量的建立与赋值12212 向量的运算13213 向量的下标运算14214 与向量有关的一些函数1522 R 的数据结构16221 对象及属性16222 数据对象的类别17223 与对象有关的一些函数1723 向量问题的扩展18231 字符型向量18232 逻辑型向量20IV R 语言与现代统计方法233 复数型向量2024 因子及其运算21241 因子的建立与赋值21242 与因子运算有关的一些函数2325 数组与矩阵23251 数组的建立23252 矩阵的建立24253 数组（矩阵）的下标运算25254 数组（矩阵）的运算25255 矩阵的代数运算26256 与矩阵运算有关的一些函数3026 数据框31261 数据框的建立31262 数据框元素的引用32263 数据框的编辑33264 与数据框有关的一些函数3527 列表35271 列表的建立36272 列表元素的引用36273 列表元素的相关运算37274 不同数据结构间的转换38第3 章数据的输入与输出4031 数据的输入40311 利用键盘录入数据40312 读取固定格式的文本文件40313 读取复杂格式的文本文件43314 读取其他格式的数据文件44315 R 中数据集的读取4732 数据的输出48321 运行结果的定向输出48322 数据的定向输出50323 图形的定向输出52第4 章数据管理与R 编程5341 缺失值问题53目录V411 缺失值的识别53412 缺失值的处理5442 日期值问题5543 变量的整理56431 变量的重新编码56432 变量的重新命名5944 数据的整理59441 数据的合并59442 数据的排序60443 数据的汇总与重构6145 控制结构63451 循环结构63452 条件结构6546 定义自己的函数6647 R 编程基础68第5 章R 图形管理6951 一个引例6952 graphics 图形系统简介70521 绘图函数概述71522 图形参数72523 图形设备7453 基本图形的绘制76531 散点图76532 折线图77533 直方图80534 箱线图84535 条形图88536 饼形图89537 透视图9154 自定义图形92541 添加拟合曲线92542 绘制多图93543 添加图例和标注94544 添加多边形及填充颜色95VI R 语言与现代统计方法55 lattice 绘图系统96551 lattice 包简介97552 lattice 绘图函数98553 lattice 图形的定制99第6 章概率与抽样分布 10461 常用的概率分布104611 离散分布的分布律104612 连续分布的密度函数10562 与分布相关函数的R 实现109621 概率密度函数109622 分布函数110623 分位数函数 111624 随机数产生函数 11163 随机抽样112第7 章探索性数据分析11471 常用描述统计量114711 数据集中程度的描述114712 数据离散程度的描述117713 数据分布形状的描述119714 两组样本相关性分析12072 图形描述122721 茎叶图123722 Q?Q 图124723 经验分布函数图124第8 章参数估计 12681 点估计126811 矩估计126812 极大似然估计12982 区间估计133821 区间估计的定义134822 正态总体参数的区间估计134823 比率p 的区间估计143目录VII第9 章假设检验 14791 参数假设检验147911 单个正态总体的参数检验148912 两个正态总体参数的检验151913 单总体比率的检验156914 两个总体比率的检验15992 非参数假设检验160921 单个样本的非参数检验160922 两样本的独立性检验165923 两样本的非参数检验168924 多样本的非参数检验174第10 章回归分析 177101 一元线性回归1771011 一元线性回归模型1771012 参数估计1781013 回归方程的显著性检验1801014 预测182102 多元线性回归1831021 回归模型1831022 估计1841023 回归模型的显著性检验1841024 预测1851025 自变量的选择185103 回归诊断1911031 高斯?马尔科夫假定的诊断1911032 多重共线性的诊断1951033 异常值和影响点的诊断198104 二分类Logistic 回归2041041 回归模型2041042 参数的估计2051043 模型的预测2061044 拟合优度的测度206第11 章方差分析 208111 单因素方差分析209VIII R 语言与现代统计方法1111 单因素方差分析模型2091112 单因素方差分析的R 实现2111113 方差齐性检验2131114 多重比较213112 双因素方差分析2141121 不考虑交互作用2141122 考虑交互作用2161123 双因素方差分析的R 函数和实例分析218113 方差分析在模型选择中的应用219第12 章生存分析 221121 R 程序包的载入及生存对象的建立222122 非参数建模方法2231221 KM 估计2231222 生存曲线的比较226123 参数建模方法227124 半参数模型方法229第13 章贝叶斯计算 233131 贝叶斯统计推断的基本概念2331311 贝叶斯公式2331312 参数估计2341313 假设检验2341314 预测235132 单参数模型2351321 离散先验分布2361322 贝塔先验分布2371323 直方图先验239133 多参数模型2411331 均值和方差均未知的正态模型2411332 多项模型242134 蒙特卡洛抽样方法2441341 拒绝抽样2451342 重要性抽样248135 马尔可夫链?蒙特卡洛抽样方法2521351 马尔可夫链252目录IX1352 Metropolis-Hastings 算法2551353 Gibbs 抽样方法260第14 章时间序列分析 266141 时间序列的探索性分析2661411 时间序列实例2661412 传统的分解方法272142 时间序列的相关概念与简单时序模型2741421 平稳性2741422 可逆性2751423 自协方差函数和自相关函数2751424 白噪声模型2761425 随机游走277143 自回归移动平均模型2791431 AR 模型2791432 MA 模型2831433 ARMA 模型285144 非平稳时间序列模型2951441 带漂移的随机游走过程2951442 ARIMA 模型2961443 单位根检验296145 季节模型2991451 季节ARMA 模型2991452 航空模型2991453 乘法季节模型302146 条件异方差模型3071461 模型的结构与模型的建立3071462 ARCH 模型3101463 GARCH 模型313第15 章统计方法进阶317151 非参数密度估计3171511 直方图法3171512 核密度估计法3201513 窗宽的选择方法323152 多重借补方法326X R 语言与现代统计方法153 Bootstrap 方法330154 EM 算法333155 变量选择3391551 岭回归3391552 Lasso 方法3421553 自适应Lasso 方法3461553 SCAD 方法347附录A 图形用户界面 349A1 R Commander 349A2 RStudio 353A21 RStudio 的安装353A22 RStudio 界面介绍353A23 尝试使用RStudio356附录B 数据集 359
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| 內容試閱：
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R 语言作为一种免费的开源统计软件，已经在统计学、运筹学、生物信息学、经济学、金融学以及工程技术等诸多领域得到广泛应用．翻开任何一本关于R 语言的书籍，都会看到R 语言有着众多优势：完全免费、完备的统计分析功能、交互式数据分析平台、强大的制图功能、无与伦比的帮助系统以及无私奉献的R 语言开发核心团队有力支撑等，这使得R 语言成为当前最流行的统计分析软件之一．事实上，R 语言体系庞大，应用领域广阔，程序包种类繁多，完全掌握R 语言几乎是一项无法完成的挑战．本教程主要基于统计学、经济金融、生物医学等专业人才培养的基本要求，有针对性地对R 语言的浩瀚内容进行了系统整理，全面介绍R 软件的使用．在此基础上，我们对一些现代统计方法的理论与R 软件的实现进行了系统阐述，尝试编写一本符合高级统计数据分析人才培养目标的R 软件学习教程．R 语言的发展可以称得上是日新月异：一方面体现在使用R 软件的人越来越多；另一方面也体现在R 语言的程序包不断地更新换代，R 软件版本的更新速度也越来越快．我们在编写过程中，尽量追随R 的发展步伐，力图反映R 语言最新发展成果．全书内容共分 15 章，其中第1~5 章由刘强编写，第6~10 章、12 章由裴艳波编写，第10~11 章、13~14 章由张贝贝编写，第15 章由编写组共同编写，最后由刘强负责统一定稿．在本书的撰写过程中，中国科学院数学与系统科学研究院的陈敏研究员、北京工商大学的曹显兵教授、北京工业大学的薛留根教授、程维虎教授、李高荣教授，昆明理工大学的吴刘仓教授，首都经济贸易大学统计学院的张宝学教授、马立平教授等都给予了极大的支持和热心的帮助．首都经济贸易大学的王琳老师也为本书的编写做了大量工作．本书的编写与出版也得到了清华大学出版社刘志彬主任和彭欣女士的鼓励和关心，在此一并表示衷心的感谢． 本书的编写也得到了北京市青年拔尖人才培育计划项目（CIT&TCD201404133）、国家自然科学基金项目（11201315）的资助，在此表示感谢．由于作者水平有限，书稿中一定存在许多不足甚至错谬之处，欢迎读者和同行批评指正，电子邮件地址：cuebliuqiang@163.com.作者
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