R語言在多元統計分析中的應用 周防震 周志 9787577215631 【台灣高等教育出版社】

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書名：R語言在多元統計分析中的應用
ISBN：9787577215631
出版社：華中科技大學
著編譯者：周防震 周志
頁數：192
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1730396
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內容簡介

本書系統介紹了R語言在數據分析和多元統計分析中的實踐方法，共分為10章。第1章至第5章重點講解R語言基礎，涵蓋數據整理與分析、統計假設檢驗、方差分析和正交試驗設計及分析等內容，旨在幫助讀者掌握R語言在低元數據中的統計分析與可視化應用。第6章至第10章為核心內容，詳細探討R語言在多元統計分析中的應用，包括多元線性回歸、多元線性相關、多元非線性回歸、多元聚類分析與主成分分析等內容，結合豐富的示例數據，引導讀者熟練運用R語言解決實際問題。 本書以統計學的邏輯順序展開，內容深入淺出，既適合R語言初學者，也適合有一定編程經驗的讀者，旨在為讀者學習和應用多元統計分析提供實用指導，並激發讀者對數據分析的興趣。

目錄

第1章 R語言簡介
1 1 R語言和RStudio安裝
1 2 R包
1 3 開始使用R語言
1 4 R語言的數據類型
1 5 用R獲取數據
1 5 1 獲取內置的數據集
1 5 2 模擬特定分佈的數據
1 5 3 獲取其他格式的數據
第2章 數據整理與分析
2 1 直方圖的繪製
2 1 1 利用基本包自帶數據集中的數據進行直方圖的繪製
2 1 2 利用隨機生成的數據繪製直方圖
2 1 3 本地文件中數據的直方圖繪製
2 2 描述性統計
2 3 時間函數
2 4 多元數據的繪圖方法
2 4 1 輪廓圖
2 4 2 星圖
2 4 3 調和曲線圖
2 5 非堆疊並排柱狀圖的繪製
2 5 1 數據來源
2 5 2 處理步驟
2 5 3 利用R語言繪製非堆疊並排柱狀圖
2 6 雙y軸折線圖的繪製
2 7 R語言自帶數據集
第3章 統計假設檢驗
3 1 成組樣本的t檢驗
3 1 1 利用R語言自帶數據集中的數據進行成組樣本的t檢驗
3 1 2 本地文件資料中成組樣本的t檢驗
3 2 配對樣本的t檢驗
3 2 1 利用R語言自帶數據集中的數據進行配對樣本的t檢驗
3 2 2 本地文件資料中配對樣本的t檢驗
第4章 方差分析
4 1 單因素試驗資料的方差分析
4 1 1 利用R語言自帶數據集中的數據進行單因素方差分析
4 1 2 利用本地文件中的數據進行單因素方差分析
4 2 雙因素試驗資料的方差分析
4 3 多重方差分析
4 3 1 數據存儲路徑
4 3 2 R語言程序
4 3 3 程序運行結果
第5章 正交試驗設計及分析
5 1 有交互作用的方差分析
5 2 繪製主效應圖及描述統計
5 3 正交表的輸出
5 3 1 直接生成正交表
5 3 2 調整列次序
5 3 3 調整行排序
5 4 *優組合及可視化
5 4 1 方差分析
5 4 2 選擇最優組合
5 4 3 作圖
第6章 多元線性回歸
6 1 一元線性回歸
6 1 1 回歸方程的顯著性檢驗
6 1 2 相關係數與決定係數
6 1 3 一元線性回歸方程的應用——點預測和區間預測
6 1 4 一元線性回歸的實例
6 2 二元線性回歸
6 2 1 正規方程組的兩種形式
6 2 2 回歸方程的顯著性檢驗
6 2 3 二元線性回歸方程的應用
6 2 4 二元線性回歸的實例
6 3 多元線性回歸
6 3 1 b是多元線性回歸模型中係數β的無偏估計量
6 3 2 [σ2A-1]是回歸係數的協方差矩陣
6 3 3 多元線性回歸方程的顯著性檢驗
6 3 4 多元線性回歸方程的應用
6 3 5 回歸係數的顯著性檢驗
6 3 6 偏回歸平方和
6 3 7 標準多元回歸方程
6 3 8 標準形式的正規方程組
6 3 9 標準回歸係數的顯著性檢驗
6 3 10 多元線性回歸的實例
6 3 11 多重共線性的診斷
第7章 多元線性相關
7 1 幾個重要證明
7 2 兩種相關係數的顯著性檢驗
7 2 1 復相關係數R及顯著性檢驗
7 2 2 偏相關係數及顯著性檢驗
7 3 R語言在變數間相關性分析中應用的方法
7 4 相關性的可視化
7 5 三種相關係數的實例
7 6 通徑分析
7 7 典型相關分析
7 7 1 典型相關分析實例
7 7 2 典型相關可視化
第8章 多元非線性回歸
8 1 一元非線性回歸
8 2 多元非線性回歸
8 2 1 一次回歸的正交設計
8 2 2 二次回歸正交組合設計
8 2 3 二次回歸正交旋轉組合設計
第9章 多元聚類分析
9 1 聚類原理和方法
9 2 聚類分析關鍵問題
9 3 聚類實例
9 4 利用R語言計算R2和半偏R2
9 5 聚類與判別分析
第10章 主成分分析
10 1 主成分分析的過程
10 1 1 數據標準化
10 1 2 計算相關係數（協方差）矩陣
10 1 3 求解特徵值和相應的特徵向量
10 1 4 計算主成分得分
10 1 5 繪製主成分散點圖
10 2 主成分分析函數
10 3 主成分回歸分析
參考文獻
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