R与ASReml-R统计学

《国家林业局普通高等教育"十三五"规划教材:R与ASReml-R统计学》主要面向农林业试验数据，系统介绍了R与ASReml—R的统计应用，全书共分11章，具体包括R语言简介、基础语法、数据创建、数据管理、基础统计、不错统汁、试验设计、基础绘图、不错绘图、遗传评估和程序包开发。《国家林业局普通高等教育"十三五"规划教材:R与ASReml-R统计学》内容新颖，覆盖面广，应用性强，而且章节合理、结构清晰、行文规范，适用于林学类、植物生产类、生物科学类、草学类、医学类等专业本科生的统计分析教材，也可供相关专业的研究生和科研工作者参考使用。

林元震，男，福建仙游人，1979年5月生，博士，副教授，硕士生导师。九三学社社员，澳洲联邦科工组织：Plant Industry访问学者，瑞典农业大学UPSC访问学者，广东省本科高校林学类专业教学指导委员会秘书，广州市林业中级职称评审专家，华南农业大学林木遗传育种教研室主任，华南农业大学青年骨干教师，广东省千百十工程第五批校级培养对象，J Plant Biochem，Plant Growth Regulation，Aquaculture Research，《华南农业大学学报》等期刊审稿人。研究方向为林木分子育种、林业统计分析及生物信息学。近五年来，主持和参与了国家自然科学基金、国家林业行业公益项目、广东省林业科技创新项目等20余项，在Forest Ecol Manage、Biotech Letters、JPBB等靠前外核心期刊上发表了10余篇学术论文，其中，SCI收录5篇；出版重量教材1部，并获广东省精品教材；获得国家发明专利授权3项；2016年获第六届梁希青年论文奖三等奖。

Preface
序
前言
第1章R简介
1.1R语言
1.2R的特点
1.3R的资源
1.4R的安装与运行
1.4.1R软件的安装、启动与关闭
1.4.2R程序包的安装与使用
1.5RStudio的安装与运行
1.6R与RStudio的更新
1.6.1R的更新
1.6.2RStudio的更新
1.7R的学习方法
第2章基础语法
2.1对象与变量
2.1.1变量的创建与删除
2.1.2变量的重命名
2.2运算符
2.3表达式
2.4特殊值
2.4.1缺失值
2.4.2NaN
2.4.3Inf和—Inf
2.4.4NULL
2.5控制结构
2.5.1条件语句
2.5.2循环语句
2.6自编函数
第3章数据创建
3.1数据的创建
3.1.1向量
3.1.2数组
3.1.3矩阵
3.1.4数据框
3.1.5列表
3.1.6因子
3.1.7字符串
3.1.8日期
3.2对象的模式和属性
3.2.1固有属性
3.2.2属性的获取
3.2.3对象的类别
3.3数据的输入
3.3.1键盘输入
3.3.2使用scan（）函数
3.3.3使用read.table（）函数
3.3.4使用read.csv（）函数
3.3.5导入Excel数据
3.3.6导入SAS数据
3.3.7导入SPSS数据
3.3.8其他方式导入
3.4数据的存储
第4章数据管理
4.1数据转换
4.2数据排序
4.3数据合并
4.3.1列合并
4.3.2行合并
4.4子集提取
4.4.1根据位置选取子集
4.4.2根据列名选取子集
4.4.3使用subset（）函数
4.4.4使用sample（）抽样
4.5数据重构
4.5.1数据转置
4.5.2使用reshape2包
4.6数据分段
4.7数据查重
4.8数据汇总
4.8.1tapply函数
4.8.2aggregate函数
4.9数据综合处理
4.9.1dplyr包
4.9.2data.table包
4.10常用统计函数
4.11数据探索
4.11.1数据结构查看
4.11.2单个变量查看
4.11.3多个变量查看
4.11.4其他查看方法
第5章基础统计
5.1描述性统计分析
5.1.1使用summary（）函数
5.1.2使用stat.dese（）函数
5.1.3使用describe（）函数
5.2频数表和列联表
5.2.1频数表
5.2.2列联表
5.3方差分析
5.3.1单因素方差分析
5.3.2无重复试验的双因素方差分析
5.3.3等重复试验的双因素方差分析
5.3.4多元方差分析
5.4协方差分析
5.5显著性检验——t检验
5.5.1单样本检验
5.5.2独立的双样本t检验
5.5.3非独立的双样本t检验
5.6X2检验
5.6.1适合性检验
5.6.2独立性检验
5.7线性回归
5.7.1简单线性回归
5.7.2多项式回归
5.7.3多元线性回归
5.7.4有交互项的多元线性回归
5.7.5回归诊断
5.7.6异常值判断
5.7.7回归模型的改进措施
5.7.8很好回归模型的选择
5.8相关分析
5.8.1相关的类型
5.8.2相关显著性的检验
5.8.3相关关系的可视化
5.9通径分析
第6章高级统计
6.1广义线性模型
6.11Logistic回归
6.1.2泊松回归
6.2生长模型
6.3生存分析
6.4主成分分析
6.5因子分析
6.6聚类分析
6.6.1系统聚类法
6.6.2动态聚类法
6.7判别分析
6.7.1Fisher判别分析
6.7.2Bayes判别分析
6.7.3距离判别分析
6.8功效分析
6.8.1功效分析
6.10.1绘制功效分析图
6.9重抽样分析
6.10综合评价分析
6.10.1综合评分法
6.10.2层次分析法
……
第7章试验设计
第8章基础绘图
第9章高级绘图
第10章遗传评估
第11章程序包开发
参考文献
索引
网络资源