R语言核心技术手册（第2版）

　　前言   xvi
　　I 基础篇
　　第1 章获取和安装R
　　R 版本
　　R 的安装
　　Windows
　　Mac OS X
　　Linux 和UNIX 系统
　　第2 章R 的用户界面
　　R 的图形用户界面
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　　刘思喆，中国人民大学统计学院科班出身，国内资深R领域专家，拥有10年R语言使用经验，中国R语言会议联合发起人。《153分钟学会R》作者，《Rreferencecard》译者。“统计之都”理事会成员，R语言版版主；电信、互联网、彩票行业资深数据挖掘专家。CSDN大数据技术论坛、DATAWorldForum、中国人民大学数据挖掘中心特邀讲师。

　　R 是一款优秀的开源统计应用语言，它直观、易用、低成本，而且还有庞大的社区支持，随着数据挖掘技术的兴起，R 语言得到了广泛的应用。本书介绍从安装R 软件到基本语法以及应用的全过程，可以帮助你全面地学习和使用R。《R语言核心技术手册（第2版）》共6部分，26 章，基本涵盖了R 语言的所有功能，而且提供了大量的实例说明运用R 语言绘图、分析数据以及拟合统计模型的过程。书中虽然涉及很多统计学理论和知识，但并不是本书的重点。
　　《R语言核心技术手册（第2版）》增加了一些处理数据的新章节，将绘图章节集中放在“可视化篇”，同时针对R 的版本变化做了一些升级。

　　前言   xvi
　　I 基础篇
　　第1 章获取和安装R
　　R 版本
　　R 的安装
　　Windows
　　Mac OS X
　　Linux 和UNIX 系统
　　第2 章R 的用户界面
　　R 的图形用户界面
　　Windows
　　Mac OS X
　　Linux 和UNIX 程序
　　R 控制台
　　命令行编辑
　　批处理模式
　　在Excel 中使用R
　　RStudio
　　其他运行R 的方式
　　第3 章简短的示例
　　基本操作
　　函数
　　变量
　　数据结构简介
　　对象和类
　　模型和公式
　　图表
　　获得帮助
　　第4 章R 包
　　R 包概览
　　列示本地库中的R 包
　　加载R 包
　　在Windows 和Linux 系统下加载R 包
　　在Mac OS X 系统下加载R 包
　　搜索R 包资源库
　　探索网络上的R 包资源库
　　基于R 界面搜寻和安装包
　　从其他资源库安装R 包
　　定制R 包
　　创建包目录
　　创建R 包
　　II 语言篇
　　第5 章R 语言概览
　　表达式
　　对象
　　符号
　　函数
　　在赋值语句中，对象会被复制
　　R 中一切皆为对象
　　特殊值
　　NA
　　Inf 和-Inf
　　NaN
　　NULL
　　强制转换
　　R 解释器
　　观察R 是如何工作的
　　第6 章R 语法
　　常量
　　数值向量
　　字符向量
　　符号
　　运算符
　　运算顺序
　　赋值操作
　　表达式
　　分离型表达式
　　括号
　　花括号
　　控制结构
　　条件语句
　　循环
　　访问数据结构
　　数据结构操作符
　　通过整数向量引用
　　通过逻辑向量引用
　　通过名字进行引用
　　R 编程标准
　　第7 章R 对象
　　基本对象类型
　　向量
　　列表
　　其他对象
　　矩阵
　　数组
　　因子
　　数据框
　　公式
　　时间序列
　　Shingle 对象
　　日期和时间对象
　　连接对象
　　属性
　　类
　　第8 章符号和环境
　　符号
　　环境
　　全局环境
　　环境和函数
　　调用堆栈
　　在不同的环境中对函数求值
　　向环境中添加对象
　　异常
　　提示错误
　　捕获错误
　　第9 章函数
　　函数的关键字
　　参数
　　返回值
　　函数参数
　　匿名函数
　　函数的属性
　　参数顺序和具名实参
　　副作用
　　改变其他环境
　　输入/输出
　　图形
　　第10 章面向对象编程
　　R 的面向对象编程概览
　　核心概念
　　实现的例子
　　R 的面向对象编程：S4
　　类的定义
　　对象的新建
　　槽的存取
　　对象的操作
　　创建强制转换方法
　　方法
　　方法的管理
　　基本类型
　　更多的帮助
　　守旧派的OOP：S3
　　S3 的类
　　S3 方法
　　在S4 的类中使用S3 的类
　　查找隐藏的S3 方法
　　III 数据篇
　　第11 章数据的存取和编辑
　　在R 中输入数据
　　用R 命令输入数据
　　用图形界面输入数据
　　保存和读入R 对象
　　用save 保存对象
　　从外部文件导入数据
　　文本文件
　　其他软件
　　导出数据
　　从数据库获取数据
　　导出然后导入
　　数据库连接包
　　RODBC
　　DBI
　　TSDBI
　　从Hadoop 中获取数据
　　第12 章准备数据
　　合并数据集
　　粘贴数据结构
　　通过共同字段合并数据
　　数据转换
　　变量重新赋值
　　转换函数
　　对对象的每个元素进行函数运算
　　数据分段
　　shingle
　　Cut
　　利用分组变量合并对象
　　子集
　　中括号索引的方式
　　subset 函数
　　随机抽样
　　汇总函数
　　tapply 与aggregate
　　用rowsum 聚合表格
　　计数
　　数据修整
　　数据清洗
　　查找和删除重复数据
　　排序
　　IV 可视化篇
　　第13 章图形
　　R Graphics 概述
　　散点图
　　时间序列
　　柱状图
　　饼图
　　分类数据绘图
　　三维数据
　　绘制分布图
　　箱线图
　　画图设备
　　自定义图形
　　绘图函数常见参数
　　图形参数
　　基本图形函数
　　第14 章Lattice 绘图
　　历史
　　lattice 包概述
　　lattice 的工作原理
　　例子
　　使用lattice 函数
　　定制面板函数
　　高级lattice 函数
　　单一的网格作图
　　二元网格作图
　　三元图
　　其他图形
　　定制lattice 图
　　lattice 函数的常用参数
　　trellisskeleton
　　指定如何绘制坐标轴
　　参数
　　plottrellis
　　stripdefault
　　simpleKey
　　低级函数
　　低级绘图函数
　　面板函数
　　第15 章ggplot2
　　一个简短的介绍
　　图形语法
　　一个更复杂的例子：医保数据
　　快速绘图
　　用ggplot2 绘图
　　更多信息
　　V 统计篇
　　第16 章数据分析
　　描述性统计
　　相关系数和协方差
　　主成分分析
　　因子分析
　　bootstrap 重抽样
　　第17 章概率分布
　　正态分布
　　常见分布的参数
　　分布函数族
　　第18 章统计检验
　　连续型数据
　　基于正态分布的检验
　　不依赖分布的检验
　　离散数据
　　比例检验
　　二项式检验
　　列联表检验
　　列联表非参数检验
　　第19 章功效检验
　　实验设计示例
　　t 检验实验设计
　　比例实验设计
　　方差分析设计
　　第20 章回归模型
　　简单的线性模型示例
　　拟合模型
　　指定模型的工具函数
　　获取模型信息
　　更新模型
　　lm 函数的详述
　　最小二乘回归的假设
　　稳健回归和阻力回归
　　子集选取和Shrinkage 回归
　　变量的逐步选取
　　岭回归
　　Lasso 和最小角回归
　　弹性网络
　　主成分回归和偏最小二乘回归
　　非线性模型
　　广义线性模型
　　glmnet 包
　　非线性最小二乘
　　生存模型
　　平滑
　　样条线
　　拟合多项式曲面
　　核平滑
　　回归的机器学习算法
　　回归树模型
　　MARS 算法
　　神经网络
　　投影寻踪回归
　　广义可加模型
　　支持向量机
　　第21 章分类模型
　　线性分类模型
　　logistic 回归
　　线性判别分析
　　对数线性模型
　　机器学习分类模型
　　k 近邻
　　分类树模型
　　神经网络
　　支持向量机
　　随机森林
　　第22 章机器学习
　　购物篮分析
　　聚类
　　距离度量
　　聚类算法
　　第23 章时间序列分析
　　自相关函数
　　时间序列模型
　　VI 其他主题
　　第24 章优化R 程序性能
　　R 程序性能的测量
　　时间测定
　　性能分析
　　监控内存的使用
　　内存性能分析
　　优化你的R 代码
　　使用向量操作
　　R 中查找的性能
　　使用数据库查询大数据集
　　内存预分配
　　清理内存
　　大数据集的函数
　　加速R 的其他方法
　　R 字节码编译器
　　高性能的R 版本
　　第25 章Bioconductor
　　例子
　　加载原始的表达数据
　　从GEO 读取数据
　　匹配表型数据
　　分析表达数据
　　关键的Bioconductor 包
　　数据结构
　　eSet
　　AssayData
　　AnnotatedDataFrame
　　MIAME
　　Bioconductor 包使用的其他类
　　如何进一步学习
　　Bioconductor 之外的资源
　　教程
　　课程
　　相关图书
　　第26 章R 和Hadoop
　　R 和Hadoop
　　Hadoop 简介
　　RHadoop
　　Hadoop streaming
　　了解更多
　　一些其他的用R 做并行计算的包
　　Segue
　　doMC
　　从哪里我们可以了解更多6
　　参考文献
　　索引
^ 收 起　　

　　刘思喆，中国人民大学统计学院科班出身，国内资深R领域专家，拥有10年R语言使用经验，中国R语言会议联合发起人。《153分钟学会R》作者，《Rreferencecard》译者。“统计之都”理事会成员，R语言版版主；电信、互联网、彩票行业资深数据挖掘专家。CSDN大数据技术论坛、DATAWorldForum、中国人民大学数据挖掘中心特邀讲师。

　　R 是一款优秀的开源统计应用语言，它直观、易用、低成本，而且还有庞大的社区支持，随着数据挖掘技术的兴起，R 语言得到了广泛的应用。本书介绍从安装R 软件到基本语法以及应用的全过程，可以帮助你全面地学习和使用R。《R语言核心技术手册（第2版）》共6部分，26 章，基本涵盖了R 语言的所有功能，而且提供了大量的实例说明运用R 语言绘图、分析数据以及拟合统计模型的过程。书中虽然涉及很多统计学理论和知识，但并不是本书的重点。
　　《R语言核心技术手册（第2版）》增加了一些处理数据的新章节，将绘图章节集中放在“可视化篇”，同时针对R 的版本变化做了一些升级。