r語言參考書
⑴ 學完《R語言實戰》這門課的收獲。
當然是先看比較入門的書，對R語言有個大概的了解，並且稍微操作一下。
再看r語言實戰，內容比較全面，包括很多例子，不懂再參考一下並實際操作。看完這本書你就學得差不多了。
最後看r語言編程藝術，內容比較深入，涉及一些底層的東西和一些初學者不太用的東西。比如怎麼用代碼進行調試等。
⑵ 求助R語言的科學編程與模擬電子書
編程語言都是相通的。如果有C語言的基礎的話，掌握R語言並不難。 入門的話，專可以參考： R語言經典實例屬 (美) Paul Teetor著，這本書從數據結構講起，細節較多，有助於全方面增進對R語言的認識。 實例的話，可以學習： 王斌會的數據統計分析及R語言編程，這本書有對應的電子課程，訪問作者的主頁應該可以找到。
首先R是一種專業性很強的統計語言，如果想學得快一些的話，基本的統計學知識要懂，不然很多東西會掌握的比較慢。 掌握基本語法和操作，推薦國內的已經翻譯的比如《R語言實戰》《R語言編程藝術》，這個過程中最好結合一些小例子來做一些分析的東...
⑶ 多元統計分析及R語言建模的圖書目錄
1.1 多元統計分析的歷史
1.2 多元統計分析的用途
1.3 多元統計分析的內容
1.4 軟體及其在統計分析中的應用
1.4.1 強大的統計分析軟體
1.4.2 完整的數值計算軟體
1.4.3 免費的數據分析軟體
思考練習題 2.1 如何收集和整理多元分析資料
2.2 數據的數學表達
2.3 數據矩陣及R語言表示
2.4 數據的R語言表示——數據框
2.5 多元數據的R語言調用
2.6 多元數據的簡單R語言分析
思考練習題 3.1 簡述
3.2 均值條圖及R使用
3.3 箱尾圖及R使用
3.4 星相圖及R使用
3.5 臉譜圖及R使用
3.6 調和曲線圖及R使用
3.7 其他多元分析圖
思考練習題 4.1 變數間的關系分析
4.1.1 簡單相關分析的R計算
4.1.2 一元線性回歸分析的R計算
4.2 多元線性回歸分析
4.2.1 多元線性回歸模型的建立
4.2.2 多元線性回歸模型的檢驗
4.3 多元線性相關分析
4.3.1 矩陣相關分析
4.3.2 復相關分析
4.4 回歸變數的選擇方法
4.4.1 變數選擇准則
4.4.2 逐步回歸分析
思考練習題 5.1 數據的分類與模型選擇
5.1.1 變數的取值類型
5.1.2 模型選擇方式
5.2 廣義線性模型
5.2.1 廣義線性模型概述
5.2.2 Logistic模型
5.2.3 對數線性模型
5.3 非線性回歸模型
5.3.1 一元非線性回歸模型及其應用
5.3.2 多元非線性回歸模型概述
5.3.3 多元非線性回歸模型的計算
思考練習題 6.1 判別分析的概念
6.2 線性判別分析
6.3 距離判別法
6.3.1 兩總體距離判別
6.3.2 多總體距離判別
6.4 Bayes判別法
6.4.1 Bayes判別准則
6.4.2 正態總體的Bayes判別
思考練習題 7.1 聚類分析的概念和類型
7.2 聚類統計量
7.3 系統聚類法
7.3.1 系統聚類法的基本思想
7.3.2 系統聚類法的計算公式
7.3.3 系統聚類法的基本步驟
7.4 kmeans聚類法
7.4.1 kmeans聚類的概念
7.4.2 kmeans聚類的原理與計算
7.5 聚類分析的一些問題
思考練習題 8.1 主成分分析的直觀解釋
8.2 主成分分析的性質
8.3 主成分分析的步驟
8.4 應用主成分分析的注意事項
思考練習題 9.1 因子分析的思想
9.2 因子分析模型
9.3 因子載荷的估計及解釋
9.3.1 主因子估計法
9.3.2 極大似然估計法
9.3.3 因子載荷的統計意義
9.4 因子旋轉方法
9.5 因子得分計算
9.6 因子分析的步驟
9.7 實際中如何進行因子分析
思考練習題 10.1 對應分析的提出
10.2 對應分析的基本原理
10.3 對應分析的計算步驟
10.4 對應分析應注意的幾個問題
思考練習題 11.1 引言
11.2 典型相關分析的基本架構
11.3 典型相關分析的基本原理
11.4 典型相關系數的顯著性檢驗
11.5 典型相關系數及變數的計算
思考練習題 12.1 MDS的基本理論和方法
12.2 MDS的古典解
12.3 非度量方法
12.4 多維標度法的計算過程
思考練習題 13.1 綜合評價的基本概念
13.2 綜合評價中指標體系的構建
13.2.1 選擇並構建綜合評價指標體系
13.2.2 確定觀測指標的量綱方法
13.2.3 綜合評價指標的合成方法
13.2.4 確定評價指標的權數
13.3 綜合評價方法及其應用
13.3.1 綜合評分法
13.3.2 層次分析法
思考練習題 14.1 關於R語言
14.1.1 什麼是R語言
14.1.2 為什麼要用R語言
14.1.3 R語言進行統計分析的優勢和缺點
14.2 關於Rstat軟體
14.2.1 Rstat簡介
14.2.2 Rstat使用簡介 【案例1】基於R語言的統計計算框架
【案例2】多元數據的基本統計分析
【案例3】廣東省各地區城市現代化水平的直觀分析
【案例4】財政收入的多因素分析
案例分析題
【案例5】年齡和性別對服務產品觀點的差異分析
案例分析題
【案例6】企業財務狀況的判別分析
案例分析題
【案例7】我國區域經濟的綜合評價
案例分析題
【案例8】廣東省各地區電信業發展情況綜合分析
案例分析題
【案例9】因子分析在上市公司經營業績評價中的應用
案例分析題
【案例10】對應分析在市場細分和產品定位中的應用
案例分析題
【案例11】農村居民收入和支出的典型相關分析
案例分析題
【案例12】國內各地區工資水平分析
案例分析題
附錄A R使用界面和命令
附錄B R語言包及其函數
附錄C 自編R語言包及函數
參考文獻
……
⑷ 用R語言，生成1000個 服從標准正態分布的隨機數，畫出散點圖，頻率直方圖（附加密度曲線）及箱線圖
作為一種語言進行統計分析，R有一個隨機數生成各種統計分布功能的綜合性圖書館。R語言可以針對不同的分布，生成該分布下的隨機數。其中有許多常用的個分布可以直接調用。
在R中各種概率函數都有統一的形式，即一套統一的前綴+分布函數名：
d 表示密度函數（density）。
p 表示分布函數（生成相應分布的累積概率密度函數）。
q 表示分位數函數，能夠返回特定分布的分位數（quantile）。
r 表示隨機函數，生成特定分布的隨機數（random）。
(4)r語言參考書擴展閱讀：
注意事項：
1、使用了錯誤大小寫：help()是正確的，其他都是錯誤的。
2、不要忘記使用必要的引號：install.packages(「gclus」)。
3、在函數調用時，不要忘記使用括弧：help()。
4、在Windous上，路徑名中使用的是。
5、R擁有許多用於存儲數據的對象類型，包括標量、向量、矩陣、數組、數據框和列表。數據框是用來存儲數據集的主要數據結構。
⑸ R語言實戰的目錄
第一部分入門第1章R語言介紹 1.1 為何要使用R？1.2 R的獲取和安裝1.3 R的使用1.3.1 新手上路1.3.2 獲取幫助1.3.3 工作空間1.3.4 輸入和輸出1.4 包1.4.1 什麼是包1.4.2 包的安裝1.4.3 包的載入1.4.4 包的使用方法1.5 批處理1.6 將輸出用為輸入——結果的重用1.7 處理大數據集1.8 示例實踐1.9 小結第2章創建數據集2.1 數據集的概念2.2 數據結構2.2.1 向量2.2.2 矩陣2.2.3 數組2.2.4 數據框2.2.5 因子2.2.6 列表2.3 數據的輸入2.3.1 使用鍵盤輸入數據2.3.2 從帶分隔符的文本文件導入數據2.3.3 導入Excel數據2.3.4 導入XML數據2.3.5 從網頁抓取數據2.3.6 導入SPSS數據2.3.7 導入SAS數據2.3.8 導入Stata數據2.3.9 導入netCDF數據2.3.10 導入HDF5數據2.3.11 訪問資料庫管理系統2.3.12 通過Stat/Transfer導入數據2.4 數據集的標注2.4.1 變數標簽2.4.2 值標簽2.5 處理數據對象的實用函數2.6 小結第3章圖形初階3.1 使用圖形3.2 一個簡單的例子3.3 圖形參數3.3.1 符號和線條3.3.2 顏色3.3.3 文本屬性3.3.4 圖形尺寸與邊界尺寸3.4 添加文本、自定義坐標軸和圖例3.4.1 標題3.4.2 坐標軸3.4.3 參考線3.4.4 圖例3.4.5 文本標注3.5 圖形的組合3.6 小結第4章基本數據管理4.1 一個示例4.2 創建新變數4.3 變數的重編碼4.4 變數的重命名4.5 缺失值4.5.1 重編碼某些值為缺失值4.5.2 在分析中排除缺失值4.6 日期值4.6.1 將日期轉換為字元型變數4.6.2 更進一步4.7 類型轉換4.8 數據排序4.9 數據集的合並4.9.1 添加列4.9.2 添加行4.10 數據集取子集4.10.1 選入（保留）變數4.10.2 剔除（丟棄）變數4.10.3 選入觀測4.10.4 subset()函數4.10.5 隨機抽樣4.11 使用SQL語句操作數據框4.12 小結第5章高級數據管理5.1 一個數據處理難題5.2 數值和字元處理函數5.2.1 數學函數5.2.2 統計函數5.2.3 概率函數5.2.4 字元處理函數5.2.5 其他實用函數5.2.6 將函數應用於矩陣和數據框5.3 數據處理難題的一套解決方案5.4 控制流5.4.1 重復和循環5.4.2 條件執行5.5 用戶自編函數5.6 整合與重構5.6.1 轉置5.6.2 整合數據5.6.3 reshape包5.7 小結第二部分基本方法第6章基本圖形6.1 條形圖6.1.1 簡單的條形圖6.1.2 堆砌條形圖和分組條形圖6.1.3 均值條形圖6.1.4 條形圖的微調6.1.5 棘狀圖6.2 餅圖6.3 直方圖6.4 核密度圖6.5 箱線圖6.5.1 使用並列箱線圖進行跨組比較6.5.2 小提琴圖6.6 點圖6.7 小結第7章基本統計分析7.1 描述性統計分析7.1.1 方法雲集7.1.2 分組計算描述性統計量7.1.3 結果的可視化7.2 頻數表和列聯表7.2.1 生成頻數表7.2.2 獨立性檢驗7.2.3 相關性的度量7.2.4 結果的可視化7.2.5 將表轉換為扁平格式7.3 相關7.3.1 相關的類型7.3.2 相關性的顯著性檢驗7.3.3 相關關系的可視化7.4 t檢驗7.4.1 獨立樣本的t檢驗7.4.2 非獨立樣本的t檢驗7.4.3 多於兩組的情況7.5 組間差異的非參數檢驗7.5.1 兩組的比較7.5.2 多於兩組的比較7.6 組間差異的可視化7.7 小結第三部分中級方法第8章回歸8.1 回歸的多面性8.1.1 OLS回歸的適用情境8.1.2 基礎回顧8.2 OLS回歸8.2.1 用lm()擬合回歸模型8.2.2 簡單線性回歸8.2.3 多項式回歸8.2.4 多元線性回歸8.2.5 有交互項的多元線性回歸8.3 回歸診斷8.3.1 標准方法8.3.2 改進的方法8.3.3 線性模型假設的綜合驗證8.3.4 多重共線性8.4 異常觀測值8.4.1 離群點8.4.2 高杠桿值點8.4.3 強影響點8.5 改進措施8.5.1 刪除觀測點8.5.2 變數變換8.5.3 增刪變數8.5.4 嘗試其他方法8.6 選擇「最佳」的回歸模型8.6.1 模型比較8.6.2 變數選擇8.7 深層次分析8.7.1 交叉驗證8.7.2 相對重要性8.8 小結第9章方差分析9.1 術語速成9.2 ANOVA模型擬合9.2.1 aov()函數9.2.2 表達式中各項的順序9.3 單因素方差分析9.3.1 多重比較9.3.2 評估檢驗的假設條件9.4 單因素協方差分析9.4.1 評估檢驗的假設條件9.4.2 結果可視化9.5 雙因素方差分析9.6 重復測量方差分析9.7 多元方差分析9.7.1 評估假設檢驗9.7.2 穩健多元方差分析9.8 用回歸來做ANOVA9.9 小結第10章功效分析10.1 假設檢驗速覽10.2 用pwr包做功效分析10.2.1 t檢驗10.2.2 方差分析10.2.3 相關性10.2.4 線性模型10.2.5 比例檢驗10.2.6 卡方檢驗10.2.7 在新情況中選擇合適的效應值10.3 繪制功效分析圖形10.4 其他軟體包10.5 小結第11章中級繪圖11.1 散點圖11.1.1 散點圖矩陣11.1.2 高密度散點圖11.1.3 三維散點圖11.1.4 氣泡圖11.2 折線圖11.3 相關圖11.4 馬賽克圖11.5 小結第12章重抽樣與自助法12.1 置換檢驗12.2 用coin包做置換檢驗12.2.1 獨立兩樣本和K樣本檢驗12.2.2 列聯表中的獨立性12.2.3 數值變數間的獨立性12.2.4 兩樣本和K樣本相關性檢驗12.2.5 深入探究12.3 lmPerm包的置換檢驗12.3.1 簡單回歸和多項式回歸12.3.2 多元回歸12.3.3 單因素方差分析和協方差分析12.3.4 雙因素方差分析12.4 置換檢驗點評12.5 自助法12.6 boot包中的自助法12.6.1 對單個統計量使用自助法12.6.2 多個統計量的自助法12.7 小結第四部分高級方法第13章廣義線性模型13.1 廣義線性模型和glm()函數13.1.1 glm()函數13.1.2 連用的函數13.1.3 模型擬合和回歸診斷13.2 Logistic回歸13.2.1 解釋模型參數13.2.2 評價預測變數對結果概率的影響13.2.3 過度離勢13.2.4 擴展13.3 泊松回歸13.3.1 解釋模型參數13.3.2 過度離勢13.3.3 擴展13.4 小結第14章主成分和因子分析14.1 R中的主成分和因子分析14.2 主成分分析14.2.1 判斷主成分的個數14.2.2 提取主成分14.2.3 主成分旋轉14.2.4 獲取主成分得分14.3 探索性因子分析14.3.1 判斷需提取的公共因子數14.3.2 提取公共因子14.3.3 因子旋轉14.3.4 因子得分14.3.5 其他與EFA相關的包14.4 其他潛變數模型14.5 小結第15章處理缺失數據的高級方法15.1 處理缺失值的步驟15.2 識別缺失值15.3 探索缺失值模式15.3.1 列表顯示缺失值15.3.2 圖形探究缺失數據15.3.3 用相關性探索缺失值15.4 理解缺失數據的來由和影響15.5 理性處理不完整數據15.6 完整實例分析（行刪除）15.7 多重插補15.8 處理缺失值的其他方法15.8.1 成對刪除15.8.2 簡單（非隨機）插補15.9 小結第16章高級圖形進階16.1 R中的四種圖形系統16.2 lattice包16.2.1 條件變數16.2.2 面板函數16.2.3 分組變數16.2.4 圖形參數16.2.5 頁面擺放16.3 ggplot2包16.4 互動式圖形16.4.1 與圖形交互：鑒別點16.4.2 playwith16.4.3 latticist16.4.4 iplots包的交互圖形16.4.5 rggobi16.5 小結後記：探索R的世界附錄A 圖形用戶界面附錄B 自定義啟動環境附錄C 從R中導出數據附錄D 製作出版級品質的輸出附錄E R中的矩陣運算附錄F 本書中用到的擴展包附錄G 處理大數據附錄H 更新R參考文獻
⑹ 誰有時間序列分析及應用r語言 潘紅宇等譯 原書第二版 （中文版）參考答案
網上找了一下好像真的沒有，愛莫能助~順便問一下這本書怎麼樣？我也正在學R語言，剛剛看完R語言實戰想看看其他的書
⑺ R語言編程的技巧太菜，想找些書學習，但不知哪些書或方法較好
先學譚浩強的《C語言程序設計》，這本書比較簡單可以入個門隨便考個全國二級不過要想學好C語言這樣還遠遠不夠，建議多學習，精通C語言。一下是我搜集的書！！比如《C語言之四書五經》中介紹的4本。（雖然這些書很多已經絕版了，但我相信電子版也是很有益處。況且，如果你真的想看，我相信你一定有法搞的到。）這些書你會在很短的時間內看完（比如一兩個月），這取決於你的基礎和悟性。之後要看那些書呢？我不妨再列幾本。BjarneStroustrup的《C++程序設計語言》（TheC++ProgrammingLanguage）一定要看，這本書裡面對於C的一些基礎概念的定義，比我見過的其他任何C語言書都要全，都要仔細；BjarneStroustrup的《C++語言的設計與演化》（TheDesignandEvolutionofC++）和DavidR.Hanson的《C語言介面與實現創建可重用軟體的技術》（）一定要看，這兩本書講述了如何用C來實現異常處理、實現類型的封裝和擴展等一些大的項目中經常用到的高級技術。另外，即使是最經典最權威的書，也沒有法面面俱到，所以手邊常備一本《C語言參考手冊》是十分必要的。《C語言參考手冊》就是《CReferenceManual》，是C語言標準的詳細描述，包括絕大多數C標准庫函數的細節，算得上是最好的標准C語言的工具書。順便提一句，最新的《C程序設計語言》是根據C89標准修訂的，而《C語言參考手冊》描述的是C99標准，二者可能會有些出入，建議按照C99標准學習。還有一本《C和指針》，寫得也是相當地不錯，英文名是《PointersonC》，特別地強調指針的重要性，
⑻ 求助，初學R語言遇到的問題，求助，TT
編程語言都是相通的。如果有C語言的基礎的話，掌握R語言並不難。入門的話專，可以參考：R語言經典實例屬(美)PaulTeetor著，這本書從數據結構講起，細節較多，有助於全方面增進對R語言的認識。實例的話，可以學習：王斌會的數據統計分析及R語
⑼ 入門r語言，r語言編程藝術和r語言實戰最好先看哪一本
當然是先看比較入門的書，對R語言有個大概的了解，並且稍微操作一下。
再看r語言實戰，內容比較全面，包括很多例子，不懂再參考一下並實際操作。看完這本書你就學得差不多了。
最後看r語言編程藝術，內容比較深入，涉及一些底層的東西和一些初學者不太用的東西。比如怎麼用代碼進行調試等。