生命科学中的R语言数据分析--聚文网

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内容简介

本书介绍了开展数据驱动研究所需的各种统计概念和数据分析技能，共包括10 章内容。主要涉及R语言入门、统计推理、探索性数据分析、矩阵代数、线性模型、高维数据推理、统计模型、距离和降维、基础机器学习、批次效应。虽然本书的内容主要集中在高级统计概念上，但也涵盖了基础知识，以确保读者对于数据分析所需的基本统计概念有一个坚实的基础。本书在内容编排上循序渐进，从统计推断开始，重点是使用计算机进行数据分析。本书适用于需要对生物学数据进行分析、统计的生命科学领域的学生、教师和研究人员，可供所有开设生物统计学相关专业的高等学校、科研机构选作教材或参考书。

1 R语言入门 1.1 R的安装 1.2 RStudio的安装 1.3 学习R的基础 1.4 安装包 1.5 载入数据 1.6 习题 1.7 dplyr包简介 1.8 习题 1.9 数学符号 2 统计推断 2.1 引言 2.2 随机变量 2.3 零假设 2.4 分布 2.5 概率分布 2.6 正态分布 2.7 习题 2.8 总体、样本和估计 2.9 习题 2.10 中心极限定理和t分布 2.11 习题 2.12 中心极限定理的应用 2.13 习题 2.14 t检验应用 2.15 t分布的应用 2.16 置信区间 2.17 功效计算 2.18 习题 2.19 蒙特卡洛模拟 2.20 观察值的参数模拟 2.21 习题 2.22 置换检验 2.23 习题 2.24 关联性检验 2.25 习题 3 探索性数据分析 3.1 分位数-分位数图 3.2 箱线图 3.3 散点图和相关性 3.4 分层 3.5 二元正态分布 3.6 应该避免的图 3.7 相关性分析的误解（高阶） 3.8 习题 3.9 稳健性总结 3.10 Wilcoxon秩和检验 3.11 习题 4 矩阵代数 4.1 启发性的实例

生命科学中的R语言数据分析

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