基於R語言的食品科學數據統計與可視化分析 李文峰 路亞龍 吳秋 9787522911557 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：中國紡織有限公司
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202311*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：基於R語言的食品科學數據統計與可視化分析 ISBN：9787522911557 出版社：中國紡織有限公司 著編譯者：李文峰 路亞龍 吳秋 頁數：228 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1596302 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書共分為九章：第1章、第2章和第3章主要介紹了R語言及其運行環境的搭建、數據集及相關運算，以及基於ggplot2的基本圖形繪製等內容；第4章、第5章、第8章和第9章主要介紹了參數的假設檢驗與非參數的假設檢驗、回歸分析、基於muma的單代謝組學分析，以及基於mix0mics的多組學分析等內容；第6章和第7章主要介紹了基於corrplot的相關性分析和基於rsm的響應面分析等內容。本書內容較全面、系統，其編排由淺入深、層層遞進，便於廣大讀者學習。目錄 第1章 R簡介1 1 R語言簡介 1 2 R語言運行環境的搭建 1 2 1 R的獲取和安裝 1 2 2 RStudio的獲取和安裝 1 3 R語言的包 1 3 1 包的安裝 1 3 2 包的載入 1 3 3 R語言編程基礎 1 4 練習題 1 5 參考文獻 第2章 數據集及相關運算 2 1 R語言的數據概念 2 1 1 數值型（numeic） 2 1 2 字元型（chaacte） 2 1 3 邏輯型（logical） 2 2 向量 2 3 矩陣 2 4 數據框 2 5 因子 2 6 列表 2 7 數組 2 8 數據的導入與導出 2 8 1 Excel格式數據的導入與導出 2 8 2 其他格式導入 2 9 練習題 2 10 參考文獻 第3章 基於ggplot2的基本圖形繪製 3 1 ggplot2簡介 3 1 1 R語言繪圖基礎 3 1 2 基於ggplot2的基本圖形繪製原則 3 2 條形圖 3 2 1 基礎條形圖 3 2 2 簇狀條形圖 3 3 散點圖 3 3 1 回歸曲線 3 3 2 平滑曲線 3 4 直方圖 3 5 箱形圖 3 6 餅圖 3 7 核密度圖 3 8 練習題 3 9 參考文獻 第4章 參數的假設檢驗與非參數的假設檢驗 4 1 假設檢驗問題簡介 4 2 t-test 4 2 1 兩尾檢驗與一尾檢驗 4 2 2 t-test實例 4 3 方差分析 4 3 1 LSD test 4 3 2 HSD test 4 3 3 duncan test 4 3 4 SNK test 4 4 非參數假設檢驗簡介 4 4 1 中位數的符號檢驗 4 4 2 Wilcoxon符號秩檢驗 4 4 3 分佈的一致性檢驗：χ2（chisq test）檢驗 4 4 4 兩總體的比較與檢驗 4 4 5 Mood檢驗 4 4 6 多總體的比較與檢驗 4 5 練習題 4 6 參考文獻 第5章 回歸分析 5 1 回歸分析簡介 5 2 一元回歸 5 3 多元線性回歸 5 4 練習題 5 5 參考文獻 第6章 基於coplot的相關性分析 6 1 coplot簡介 6 1 1 相關性 6 1 2 相關係數 6 1 3 相關係數的類型 6 1 4 相關性的顯著性檢驗 6 2 數據說明及繪圖 6 2 1 1個矩陣內的相關性分析 6 2 2 兩個矩陣之間的相關性分析 6 3 練習題 6 4 參考文獻 第7章 基於sm的響應面分析 7 1 sm簡介 7 1 1 中心複合設計 7 1 2 Box-Behnken設計 7 2 CCD法實驗方案設計及數據分析 7 2 1 更改 目錄 並安裝、載入sm包7 2 2 試驗方案的設計 7 2 3 實施試驗並錄入結果y 7 2 4 多項式回歸分析 7 2 5 最優解 7 2 6 曲面圖觀察 7 3 BBD法實驗方案設計及數據分析 7 3 1 更改 目錄 並安裝、載入sm包7 3 2 試驗方案的設計 7 3 3 實施試驗並錄入結果y 7 3 4 多項式回歸分析 7 3 5 最優解 7 3 6 曲面圖觀察 7 4 練習題 7 5 參考文獻 第8章 基於muma的單代謝組學分析 8 1 代謝組學分析技術簡介 8 2 muma分析流程 8 2 1 數據輸入 8 2 2 數據預處理和探查 8 2 3 判別分析 8 2 4 自動化綜合單變數分析 8 2 5 結構/生化解釋 8 2 6 報告 8 3 muma實例 8 3 1 數據預處理 8 3 2 單變數分析 8 3 3 合併單變數和多變數信息 8 3 4 PLS-DA介紹 8 3 5 OPLS-DA介紹 8 4 練習題 8 5 參考文獻 第9章 基於mixOmics的多組學分析 9 1 mixOmics簡介 9 2 N-integation方法 9 2 1 兩組學的稀疏的偏最小二乘法（sPLS）分析 9 2 2 多組學的稀疏的偏最小二乘法（sPLS）分析 9 3 P-integation方法 9 3 1 數據 9 3 2 初步分析 9 3 3 基本的sPLS-DA模型 9 3 4 優化主成分的數量 9 3 5 優化特徵的數量 9 3 6 最終的模型 9 3 7 出圖 9 3 8 模型性能 9 4 練習題 9 5 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
