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编辑推荐

"专门为研究人员和R入门学习者写的书希望帮助他们发现R的丰富功能附赠所有案例的数据集文件如果你在学习过程中有如下疑问： R是什么？为什么要使用R？ RStudio是什么？如何安装R和RStudio？如何在Windows、macOS和Linux上使用RStudio？如何在R中表示数据集？ R是如何工作的？如何对数据集进行数据管理？如何用ggplot2实现数据可视化？什么是回归分析？ …… 那么本书适合你。"

内容简介

本书的特色在于结合实际案例来展现R在数据科学领域的灵活性，不仅能让读者学习统计知识，也能提升代码编写能力。全书共15章，第1章详细介绍了R和RStudio的安装方法；第2章至第3章介绍了导入数据的方法，以及R的基本工作原理；第4章介绍了R中重要的数据管理方法；第5章讲解数据可视化的知识；第6章至第15章，每一章对应了一个统计知识点，包括描述性统计、简单线性回归、多元线性回归、虚拟变量回归等。
为方便读者学习，本书提供了astatur包，这个工具包涵盖了本书中使用的所有数据集，以及相关章节中提到的一些补充函数。此外，本书没有过多地介绍复杂的数学公式，对于推荐知识点使用了尽可能通俗的语言进行讲解，因此本书适合作为R统计分析课程的教科书，也适合数据分析初学者参考学习。

作者简介

"迈赫迈特·迈赫梅托格鲁（Mehmet Mehmetoglu）是挪威科技大学心理学系的研究方法教授。他的研究方向包括消费者心理学，进化心理学和统计方法。他在大约 35 种不同的国际期刊上发表过相关论文，其中包括 Personality and Individual Differences、 Evolutionary Psychology 和 Journal of Statistical Software。马蒂亚斯·米特纳（Matthias Mittner）是挪威北极大学认知神经科学教授和认知神经科学研究小组组长。他的研究方向包括神经科学、认知心理学和统计方法。他是几个神经科学领域 R 包和 Python 软件包的作者。译者简介庄亮亮，在读理学统计博士生，R语言爱好者，微信公众号""庄闪闪的 R 语言手册""运营者。赵子茜，在读统计研究生，统计学习热衷者。"

第1章R简介1
1.1R是什么？为什么要使用R？2
1.2RStudio是什么？5
1.3如何安装R和RStudio？6
1.3.1在Windows上使用R6
1.3.2在Mac上使用R7
1.3.3在Linux上使用R7
1.3.4在Windows、macOS和Linux上使用RStudio8
1.4了解RStudio9
1.4.1脚本窗口9
1.4.2控制台窗口11
1.4.3环境窗口11
1.4.4图形窗口12
1.5R的线上资源13
1.6R包的作用15
1.7更新R、RStudio和R包17
1.8本章小结18

第2章在R中导入和处理数据21
2.1如何在R中表示数据集？22
2.2在R中导入数据23
2.3在R中输入数据29
2.4如何在R中使用数据集？33
2.5数据类型35
2.6本章小结39

第3章R是怎样工作的？42
3.1R的工作方式43
3.2函数是什么？44
3.3对象是什么？47
3.3.1向量48
3.3.2数据框51
3.3.3矩阵57
3.3.4列表58
3.4本章小结60

第4章数据管理63
4.1变量的数据管理64
4.1.1创建新变量64
4.1.2重新编码变量67
4.1.3替换变量值69
4.1.4重命名变量72
4.1.5探索缺失值73
4.1.6生成虚拟变量77
4.1.7修改变量的数据类型79
4.1.8标签变量80
4.1.9整理分类变量81
4.2对数据集进行数据管理82
4.2.1变量的选择和排除82
4.2.2选择观察值85
4.2.3根据变量合并数据集87
4.2.4根据观察值合并数据集.89
4.2.5对数据集排序90
4.2.6重塑数据集91
4.2.7给变量排序92
4.2.8从数据集中随机抽取样本94
4.2.9管道95
……

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