第一篇 R基础与入门篇
第1章 R入门
1.1 R简介
1.1.1 R特点
1.1.2 R支持资料
1.2 R的获取、安装和启动
1.2.1 R的获取
1.2.2 R的安装
1.2.3 R的启动
1.3 R菜单操作
1.4 工作空间
1.5 程序包
1.5.1 什么是程序包
1.5.2 安装程序包
1.6 R使用以及图形界面
1.7 本章小结
第2章 R编程入门
2.1 R语言
2.1.1 数据集的概念
2.1.2 R运算符
2.2 R常用函数及其应用
2.2.1 数学函数
2.2.2 样本统计函数
2.2.3 概率函数
2.2.4 字符处理函数
2.2.5 其他实用函数
2.3 数据的输入
2.3.1 使用键盘输入数据
2.3.2 数据集的导入
2.4 本章小结
第3章 基本数据管理
3.1 创建新变量
3.2 向量运算
3.2.1 添加或删除向量元素
3.2.2 向量运算和逻辑运算
3.2.3 用∶运算符创建向量
3.2.4 使用seq()函数创建向量
3.3 处理数据对象的实用函数
3.4 变量的重编码
3.5 变量的重命名
3.6 缺失值
3.7 日期值
3.8 类型转换
3.9 数据排序
3.10 数据集的合并
3.11 数据集取子集
3.11.1 选入观测
3.11.2 选入变量
3.11.3 剔除变量
3.11.4 subset()函数
3.12 本章小结
第4章 样本量和检验效能估计
4.1 样本量估算以及R程序包
4.1.1 样本量影响因素
4.1.2 检验效能分析pwr包
4.2 t检验
4.2.1 单样本与已知总体检验时样本量的估计及R程序
4.2.2 两总体均数比较样本量的估计及R程序
4.2.3 配对设计两样本均数比较样本量的估计及R程序
4.3 方差分析
4.4 相关分析
4.5 线性模型
4.6 分类资料的样本量估计
4.6.1 单样本与已知总体检验时样本量的估计及R程序
4.6.2 两样本率比较样本量的估计及R程序
……
第5章 高级数据管理
第二篇 统计方法与R分析实例
第6章 定量资料的统计描述
第7章 t检验
第8章 方差分析
第9章 直线回归与相关
第10章 多元线性回归与相关
第11章 Logistic回归分析
第12章 相对数
第13章 行×列表分析
第14章 非参数统计
第15章 生存分析
第16章 主成分分析
第17章 因子分析
第18章 聚类分析
第19章 判别分析
第20章 典型相关分析
第21章 诊断试验的ROC分析
第22章 统计图
参考文献
· · · · · · (收起)