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Ⅰ 基础篇3

第1章 获取和安装R3

R版本3

R的安装3

WindoWs4

Mac OS X5

Linux和UNIX系统5

第2章 R的用户界面7

R的图形用户界面7

Windows8

Mac OS X8

Linux和UNIX程序9

R控制台11

命令行编辑13

批处理模式14

在Excel中使用R15

RStudio17

其他运行R的方式17

第3章 简短的示例19

基本操作19

函数21

变量22

数据结构简介25

对象和类28

模型和公式30

图表32

获得帮助37

第4章 R包39

R包概览39

列示本地库中的R包40

加载R包42

在Windows和Linux系统下加载R包42

在Mac OS X系统下加载R包42

搜索R包资源库43

搜索网络上的R包资源库44

基于R界面搜寻和安装包44

从其他资源库安装R包47

定制R包47

创建包目录48

创建R包49

Ⅱ 语言篇53

第5章 R语言概览53

表达式53

对象54

符号54

函数55

在赋值语句中，对象会被复制56

R中一切皆为对象57

特殊值58

NA58

Inf和-Inf58

NaN59

NULL59

强制转换59

R解释器60

观察R是如何工作的62

第6章 R语法65

常量65

数值向量65

字符向量67

符号67

运算符69

运算顺序70

赋值操作71

表达式72

分离型表达式72

括号72

花括号73

控制结构74

条件语句74

循环75

访问数据结构79

数据结构操作符79

通过整数向量引用79

通过逻辑向量引用82

通过名字进行引用83

R编程标准84

第7章 R对象86

基本对象类型86

向量89

列表91

其他对象91

矩阵92

数组92

因子93

数据框95

公式96

时间序列98

Shingle对象99

日期和时间对象100

连接对象100

属性101

类104

第8章 符号和环境106

符号106

环境107

全局环境108

环境和函数109

调用堆栈109

在不同的环境中对函数求值110

向环境中添加对象113

异常113

提示错误114

捕获错误115

第9章 函数117

函数的关键字117

参数117

返回值119

函数参数119

匿名函数120

函数的属性122

参数顺序和具名实参124

副作用125

改变其他环境125

输入／输出126

图形126

第10章 面向对象编程127

R的面向对象编程概览128

核心概念128

实现的例子129

R的面向对象编程：S4135

类的定义135

对象的新建137

槽的存取138

对象的操作138

创建强制转换方法138

方法139

方法的管理140

基本类型141

更多的帮助142

守旧派的OOP:S3142

S3的类143

S3方法144

在S4的类中使用S3的类145

查找隐藏的S3方法145

Ⅲ 数据篇149

第11章 数据的存取和编辑149

在R中输入数据149

用R命令输入数据149

用图形界面输入数据150

保存和读入R对象153

用save保存对象153

从外部文件导入数据154

文本文件155

其他软件163

导出数据164

从数据库获取数据164

导出然后导入165

数据库连接包165

RODBC166

DBI177

TSDBI181

从Hadoop中获取数据182

第12章 准备数据183

合并数据集183

粘贴数据结构184

通过共同字段合并数据188

数据转换189

变量重新赋值190

转换函数190

对对象的每个元素进行函数运算191

数据分段197

shingle197

Cut197

利用分组变量合并对象198

子集199

中括号索引的方式199

subset函数200

随机抽样200

汇总函数202

tapply与aggregate202

用rowsum聚合表格205

计数206

数据修整209

数据清洗218

查找和删除重复数据219

排序219

Ⅳ 可视化篇225

第13章 图形225

RGraphics概述225

散点图226

时间序列231

柱状图233

饼图238

分类数据绘图239

三维数据245

绘制分布图252

箱线图256

画图设备259

自定义图形260

绘图函数常见参数260

图形参数260

基本图形函数271

第14章 Lattice绘图280

历史280

lattice包概述281

lattice的工作原理281

例子281

使用lattice函数284

定制面板函数285

高级lattice函数286

单一的网格作图287

二元网格作图312

三元图321

其他图形326

定制lattice图328

lattice函数的常用参数328

trellis.skeleton329

指定如何绘制坐标轴330

参数331

plot.trellis336

strip.default337

simpleKey338

低级函数339

低级绘图函数339

面板函数340

第15章 ggplot2341

一个简短的介绍341

图形语法345

一个更复杂的例子：医保数据350

快速绘图360

用ggplot2绘图361

更多信息365

Ⅴ 统计篇369

第16章 数据分析369

描述性统计369

相关系数和协方差372

主成分分析375

因子分析379

bootstrap重抽样380

第17章 概率分布382

正态分布382

常见分布的参数384

分布函数族385

第18章 统计检验389

连续型数据390

基于正态分布的检验390

不依赖分布的检验405

离散数据408

比例检验408

二项式检验409

列联表检验410

列联表非参数检验416

第19章 功效检验417

实验设计示例417

t检验实验设计418

比例实验设计419

方差分析设计420

第20章 回归模型422

简单的线性模型示例422

拟合模型424

指定模型的工具函数425

获取模型信息425

更新模型431

lm函数的详述432

最小二乘回归的假设434

稳健回归和阻力回归436

子集选取和Shrinkage回归438

变量的逐步选取438

岭回归439

Lasso和最小角回归440

弹性网络442

主成分回归和偏最小二乘回归442

非线性模型443

广义线性模型443

glmnet包446

非线性最小二乘449

生存模型450

平滑456

样条线456

拟合多项式曲面458

核平滑459

回归的机器学习算法460

回归树模型462

MARS算法473

神经网络479

投影寻踪回归483

广义可加模型486

支持向量机488

第21章 分类模型490

线性分类模型490

logistic回归490

线性判别分析495

对数线性模型499

机器学习分类模型500

k近邻500

分类树模型502

神经网络506

支持向量机507

随机森林507

第22章 机器学习509

购物篮分析509

聚类514

距离度量514

聚类算法515

第23章 时间序列分析519

自相关函数519

时间序列模型520

Ⅵ 其他主题527

第24章 优化R程序性能527

R程序性能的测量527

时间测定527

性能分析528

监控内存的使用530

内存性能分析531

优化你的R代码531

使用向量操作531

R中查找的性能534

使用数据库查询大数据集541

内存预分配541

清理内存541

大数据集的函数543

加速R的其他方法543

R字节码编译器543

高性能的R版本546

第25章 Bioconductor551

例子552

加载原始的表达数据552

从GEO读取数据557

匹配表型数据559

分析表达数据560

关键的Bioconductor包564

数据结构568

eSet568

AssayData570

AnnotatedDataFrame571

MLAME571

Bioconductor包使用的其他类572

如何进一步学习573

Bioconductor之外的资源574

教程574

课程574

相关图书575

第26章 R和Hadoop576

R和Hadoop576

Hadoop简介577

RHadoop582

Hadoop streaming597

了解更多600

一些其他的用R做并行计算的包601

Segue601

doMC602

从哪里我们可以了解更多602

参考文献603

索引606