Introduction to R

对统计学有很好的理解。

R 是一个开源的免费编程语言,用于统计计算,数据分析和图形。 研究由越来越多的管理人员和数据分析师在企业和学术界内使用。 R 还在没有计算机编程技能的统计学家、工程师和科学家中找到了追随者,他们发现它很容易使用。 它的普及是由于数据采矿越来越多用于各种目的,如设置广告价格,更快地找到新的药物或精致的金融模型。 R 有大量的数据采矿包。

该课程涵盖R中的对象的操纵,包括阅读数据,访问R包,写R功能,并制作信息图表。 它包括使用常见的统计模型的数据分析。 该课程教导如何在命令线和图形用户界面(GUI)上使用R软件(0)。

引言和序言

• 使 R 更友好，R 和可用的 GUI
• R 环境
• 相关软体和文件
• R 和统计资讯
• 以交互方式使用 R
• 介绍性会议
• 获取有关功能和特性的说明
• R 命令、区分大小写等。
• 调用和更正以前的命令
• 从档案执行命令或将输出转移到档中
• 数据持久性和删除物件

简单的操作;数位和向量

• 向量和赋值
• 向量算术
• 生成常规序列
• 逻辑向量
• 缺失值
• 字元向量
• 索引向量;选择和修改数据集的子集
• 其他类型的物件

对象、它们的模式和属性

• 内在属性：模式和长度
• 更改物件的长度
• 获取和设置属性
• 物件的类

有序因数和无序因数

• 具体示例
• 函数 tapply（） 和不规则数位
• 有序因数

阵列和矩阵

• 阵 列
• 阵列索引。阵列的子节
• 索引矩阵
• array（） 函数
  • 混合向量和数位算术。回收规则
• 两个阵列的外积
• 阵列的广义转置
• Matrix 设备
  • Matrix 乘法
  • 线性方程和反演
  • 特征值和特征向量
  • 奇异值分解和行列式
  • 最小二乘拟合和 QR 分解
• 形成分区矩阵 cbind（） 和 rbind（）
• 包含阵列的串联函数 （）
• 因数的频率表

清单和数据框

• 清单
• 构建和修改清单
  • 连接清单
• 数据帧
  • 制作数据框
  • attach（） 和 detach（）
  • 使用数据框
  • 附加任意清单
  • 管理搜寻路径

从档中读取数据

• read.table（） 函数
• scan（） 函数
• Accessing 内置数据集
  • 从其他 R 包载入数据
• 编辑数据

概率分布

• R 作为一组统计表
• 检查一组数据的分布
• 单样本和双样本检测

分组、循环和条件执行

• 分组表达式
• 控制语句
  • 条件执行：if 语句
  • 重复执行：for 回圈、repeat 和 while

编写自己的函数

• 简单示例
• 定义新的二元运算符
• 命名参数和预设值
• “...”论点
• 函数内的赋值
• 更高级的范例
  • 模组设计中的效率系数
  • 删除列印阵列中的所有名称
  • 递归数值积分
• 范围
• 自定义环境
• 类、泛型函数和面向物件

R 中的统计模型

• 定义统计模型;公式
  • 对比
• 线性模型
• 用于提取模型资讯的通用函数
• 方差分析和模型比较
  • 方差分析表
• 更新拟合模型
• 广义线性模型
  • 家族
  • glm（） 函数
• 非线性最小二乘法和最大似然模型
  • 最小二乘法
  • 最大似然
• 部分非标型号

图形过程

• 高级绘图命令
  • plot（） 函数
  • 显示多变数数据
  • 显示图形
  • 高级绘图函数的参数
• 低级绘图命令
  • Mathematical 注释
  • Hershey 向量字体
• 与图形交互
• 使用图形参数
  • 永久更改：par（） 函数
  • 临时更改：图形函数的参数
• 图形参数清单
  • 图形元素
  • 轴和刻度线
  • 图边距
  • 多图环境
• 设备驱动程式
  • 排版文档的 PostScript 图表
  • 多个图形设备
• 动态图形

包

• 标准套餐
• 贡献的包和CRAN
• 命名空间