R 4編程入門與數據科學實戰 9787302629382 (美)馬塔.威利(Matt Wiley)(澳)喬舒亞

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書名：R 4編程入門與數據科學實戰
ISBN：9787302629382
出版社：清華大學
著編譯者：(美)馬塔.威利(Matt Wiley)(澳)喬舒亞
叢書名：數據科學與大數據技術
頁數：352
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1522715
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【台灣高等教育出版社簡體書】 R 4編程入門與數據科學實戰 787302629382 (美)馬塔.威利(Matt Wiley)(澳)喬舒亞

內容簡介

學習如何使用R4，編寫和保存R腳本，讀入和寫出數據文件，使用內置函數，並了解常用的統計方法。這本深入淺出的教程介紹了R4的主要功能，包括圖表的新調色板、可用於大數據的增強的參考計數系統，以及文本的新數據導入設置和對基於文本的分類數據進行建模的統計方法。 書中每一章都以知識點清單開始，最後是對該章介紹的R函數的總結，以及用於測試新知識的練習。本書開篇介紹了R和CRAN軟體包在Windows和macOS上的實踐安裝，大部分內容是對統計方法的介紹（非驗證性的、應用性的統計），主要依靠R和R可視化來理解、激勵和進行統計測試和建模。本書展示了R在具體案例中的使用，如方差分析、多元回歸和調節回歸、數據可視化、假設檢驗等，並採取了一種基於實例的實踐方法，將最佳實踐與對所做統計的清晰解釋結合起來。

作者簡介

馬塔·威利（Matt Wiley）領導維多利亞大學的機構有效性、研究和評估部門，同時負責促進戰略和單位規劃、數據知情決策、州/地區/聯邦問責制度的發展。作為一名終身數學副教授，他曾在數學教育（加利福尼亞州）和學生參与（得克薩斯州）活動中獲獎。此外，Matt擁有加利福尼亞大學和得克薩斯A&M系統的計算機科學、商業和純數學學位。 除了學術成就，他還參与合著了三本關於流行的R編程語言的圖書，並擔任一家統計諮詢公司的管理合伙人近10年。他還擁有使用R、SQL、C++、Ruby、FORTRAN、JavaScript語言的編程經驗。 作為一名程序員、出版作家、數學家和變革型領導者，Matt總是將寫作的熱情同解決邏輯和數據科學問題的樂趣融為一體。無論是在會議室，還是在教室，他都喜歡採用動態的方式與跨學科和多元化的團隊進行合作，使複雜的想法和項目變得易於解決。

目錄

第1章 R語言的安裝
1 1 技術棧
1 2 操作系統升級
1 2 1 Windows
1 2 2 macOS
1 3 從CRAN下載並安裝R語言
1 3 1 Windows
1 3 2 macOS
1 4 下載並安裝RStudio軟體
1 4 1 Windows
1 4 2 macOS
1 5 RStudio的使用方法
1 6 R語言腳本的編寫
1 7 總結
1 8 練習與融會貫通
1 8 1 理論核查
1 8 2 練習題
第2章 程序包的安裝與使用
2 1 程序包的安裝
2 2 1 haven程序包
2 2 2 readxl程序包
2 2 3 writexl程序包
2 2 4 data table程序包
2 2 5 extraoperators程序包
2 2 6 JWileymisc程序包
2 2 7 ggplot2程序包
2 2 8 visreg程序包
2 2 9 emmeans程序包
2 2 10 ez程序包
2 2 11 palmerpenguins程序包
2 2 程序包的使用說明
2 3 總結
2 4 練習與融會貫通
2 4 1 理論核查
2 4 2 練習題
第3章 數據的輸入與輸出
3 1 設置R語言
3 2 輸入
3 2 1 手動輸入
3 2 2 CSV格式文件: csv
3 2 3 Excel格式文件: xlsx或 xls
3 2 4 RDS格式文件: rds
3 2 5 其他專有格式
3 3 輸出
3 3 1 CSV格式文件
3 3 2 Excel格式文件
3 3 3 RDS格式文件
3 4 總結
3 5 練習與融會貫通
3 5 1 理論核查
3 5 2 練習題
第4章 數據的處理
4 1 設置R語言
4 2 數據樣式
4 3 data table的工作方式
4 3 1 行操作的工作方式
4 3 2 列操作的工作方式
4 3 3 組操作的工作方式
4 4 示例
4 4 1 示例一：市區計數
4 4 2 示例二：都市統計區
4 4 3 示例三
4 5 總結
4 6 練習與融會貫通
4 6 1 理論核查
4 6 2 練習題
第5章 數據與樣本
5 1 設置R語言
5 2 總體與樣本
5 3 變數與數據
5 3 1 示例一
5 3 2 示例二
5 3 3 示例三
5 3 4 關於變數與數據的思考
5 4 統計思維
5 5 研究評估
5 6 樣本評估
5 6 1 便利抽樣
5 6 2 K抽樣
5 6 3 分群抽樣
5 6 4 分層抽樣
5 6 5 隨機抽樣
5 6 6 樣本知識回顧
5 7 頻數表
5 7 1 示例一
5 7 2 示例二
5 7 3 示例三
5 8 總結
5 9 練習與融會貫通
5 9 1 理論核查
5 9 2 練習題
第6章 描述性統計
6 1 設置R語言
6 2 可視化
6 2 1 柱狀圖
6 2 2 點圖/圖表
6 2 3 ggplot2繪圖包
6 3 集中趨勢
6 3 1 算術平均值
6 3 2 中位數
6 4 數據的分佈
6 4 1 示例一
6 4 2 示例二
6 4 3 示例三
6 5 數據湍流（方差）
6 5 1 示例一
6 5 2 示例二
6 6 總結
6 7 練習與融會貫通
6 7 1 理論核查
6 7 2 練習題
第7章 概率與分佈
7 1 設置R語言
7 2 概率
7 2 1 示例一：獨立性
7 2 2 示例二：補集
7 2 3 概率思維總結
7 3 正態分佈
7 3 1 示例一
7 3 2 示例二
7 3 3 示例三
7 3 4 示例四
7 4 概率分佈
7 4 1 示例一
7 4 2 示例二
7 5 中心極限定理
7 5 1 示例一
7 5 2 示例二
7 5 3 示例三
7 6 總結
7 7 練習與融會貫通
7 7 1 理論核查
7 7 2 練習題
第8章 相關與回歸
8 1 設置R語言
8 2 相關性
8 2 1 參數化
8 2 2 非參數化：斯皮爾曼
8 2 3 非參數化：肯德爾
8 2 4 相關性選擇
8 3 簡單的線性回歸關係
8 3 1 介紹
8 3 2 假設
8 3 3 方差R2的定義
8 3 4 R語言中的線性回歸
8 4 總結
8 5 練習與融會貫通
8 5 1 理論核查
8 5 2 練習題
第9章 置信區間
9 1 設置R語言
9 2 可視化置信區間
9 2 1 示例一：Sigma已知
9 2 2 示例二：Sigma未知
9 2 3 示例三
9 2 4 示例四
9 3 相似與不同數據的比較與理解
9 3 1 示例一
9 3 2 示例二
9 4 總結
9 5 練習與融會貫通
9 5 1 理論核查
9 5 2 練習題
第10章 假設檢驗
10 1 設置R語言
10 2 H0與H1的對比
10 2 1 示例一
10 2 2 示例二
10 3 第一類錯誤與第二類錯誤
10 3 1 示例一
10 3 2 示例二
10 3 3 示例三
10 4 Alpha與Beta的概念
10 5 假設
10 6 零假設顯著性檢驗
10 6 1 示例一
10 6 2 示例二
10 6 3 示例三
10 7 總結
10 8 練習與融會貫通
10 8 1 理論核查
10 8 2 練習題
第11章 多元回歸
11 1 設置R語言
11 2 線性回歸的Redux架構
11 3 多元回歸
11 3 1 多元預測模型的意義
11 3 2 R語言
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