R语言统计分析实战

《R语言统计分析实战》侧重于应用，详细介绍R语言多个常用包的使用方法，以及多个统计方法与统计机器学习模型的实现，并介绍多个领域统计方法的应用。通过《R语言统计分析实战》，可以帮助读者快速掌握常用统计方法是如何通过R语言实现的，并进一步将其应用到学习和工作之中。《R语言统计分析实战》不执着于理论知识的精深探索，而是侧重于统计方法的实现与应用，是一本实用性很强的R语言统计分析参考读物。 《R语言统计分析实战》共11章，分为4篇。第1篇“R语言基础”，系统地介绍R语言的基础知识，包括R语言的安装、基本语法、相关包和数据可视化等内容；第2篇“R语言统计分析”，介绍统计分析和统计模型的相关知识，包括统计方法、统计机器学习、假设检验和贝叶斯统计等内容；第3篇“R语言统计分析应用”，介绍统计分析方法在实际场景中的应用，包括商业领域的A/B测试、营销领域的统计分析和信用评分模型开发等内容；第4篇“可重复性探索和实践”，介绍可重复性问题，主要包括RMarkdown文档创建和Shiny数据可视化等内容。 《R语言统计分析实战》通俗易懂，示例丰富，实用性强，特别适合R语言统计分析入门与进阶读者阅读，也适合数据科学领域的其他从业者阅读。另外，《R语言统计分析实战》还适合作为统计分析、机器学习和数据分析等领域的培训用书。

米霖 本科与研究生均毕业于华中农业大学，分别就读数学与统计专业。华中农业大学数据科学辅修课主讲教师。有10余年的R语言项目开发经验，擅长数据挖掘、机器学习和统计模型，熟悉数据科学的整个知识体系。曾经在网易云课堂上线了多门R语言的相关课程，包括“Shiny初级教程”“R包开发”“H2O机器学习模型”“信用评分模型开发”“R语言文本挖掘”“金融数据分析”等，学员累计超过6000人。完成了多个数据科学项目、信贷中的信用评分项目和电商风控项目等。其中，广告虚假流量识别项目通过对虚假流量数据的挖掘，帮助企业节省了上百万元的营销成本。 徐海峰 生于1964年7月，江苏省宝应县人。管理学博士。现为广州商学院信息技术与工程学院副教授。担任过管理学和系统分析学科的硕士生导师，承担本、硕、博多门课程的讲授。完成科研项目25项，其中主持科研项目14项。在各级学术刊物和会议上发表论文77篇，其中核心刊物19篇。出版专著2部，参与编写教材5部。

第1篇 R语言基础 第1章 R语言快速入门 2 1.1 R语言简介 2 1.2 R语言的安装 4 1.3 R语言的包 10 1.4 R语言的帮助与资源 13 1.5 R语言的基本语法 17 第2章 常用R语言包 29 2.1 readr读取数据 29 2.2 dplyr与tidy包 32 2.3 lubridate包 41 2.4 stringr包 44 2.5 purrr包 48 2.6 数据可视化 64 2.7 data.table包 95 2.8 R语言小技巧 97 2.9 R语言小结 100 第2篇 R语言统计分析 第3章 统计方法 102 3.1 数据描述 104 3.2 统计函数 111 3.3 列联表分析 116 3.4 概率分布 118 3.5 蒙特卡洛 119 3.6 鲁棒统计方法 120 3.7 极值分析 124 第4章 统计机器学习 129 4.1 聚类模型 129 4.2 时间序列模型 139 4.3 决策树模型 143 4.4 随机森林模型 149 4.5 特征选择 154 4.6 boosting算法 162 4.7 支持向量机 167 4.8 元包 169 4.9 自动机器学习 188 第5章 假设检验 196 5.1 假设检验简介 196 5.2 相关性检验 198 5.3 统计量检验 205 5.4 随机性检验 213 5.5 方差检验 218 5.6 其他类型检验 224 第6章 贝叶斯统计 246 6.1 贝叶斯统计基础 247 6.2 Beta二项式贝叶斯模型 252 6.3 伽马泊松模型 255 6.4 双正态贝叶斯模型 256 6.5 后验逼近 259 6.6 rstanarm包 270 第3篇 R语言统计分析应用 第7章 商业统计分析 276 7.1 基本概念 276 7.2 基础A/B测试 283 7.3 用大样本设计A/B测试 305 7.4 A/B测试高级工具 309 7.5 小样本的A/B测试 314 第8章 营销统计分析 316 8.1 营销统计分析简介 316 8.2 行为序列 320 8.3 选择模型 341 第9章 信用评分模型开发 351 9.1 评分卡开发流程 351 9.2 数据获取与整合 354 9.3 探索性分析 355 9.5 粗分类与WOE变换 366 9.6 模型评估 367 9.7 评分卡开发 372 9.8 模型监控 374 9.9 scorecard 374 第4篇 可重复性探索和实践 第10章 可重复性研究 382 10.1 R Markdown文档创建 382 10.2 bookdown文档编写 393 第11章 Shiny数据可视化 397 11.1 Shiny基础 397 11.2 reactive()与isolate()函数 409 11.3 Shiny布局 413 11.4 Shiny拓展 424 11.5 如何制作一款成功的Shiny应用 441 11.6 小结 443