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内容简介

本书按照统计学的知识框架，通过大量实例介绍R语言及其统计计算环境.主要内容包括：引言、定量数据、分类数据、图形表示、探索性数据分析、基本推断方法、回归、方差分析、随机化检验、模拟试验、贝叶斯模型、蒙特卡罗方法、附录和索引。本书适用于已经具备初步统计知识并期望熟练掌握R语言的读者。

作者简介

吉姆·艾伯特（Jim Albert）美国博林格林州立大学杰出教授。研究兴趣包括贝叶斯思想，统计学教育，统计计算和统计学在体育运动中的应用。他曾任Journal of Quantitative Analysis of Sports期刊的主编。
玛利亚·里佐（Maria Rizzo）美国博林格林州立大学教授。研究领域包括能量统计，统计学，应用统计，统计计算，多元统计分析，多元统计推断，拟合优度检验，非线性相关性，统计学习，机器学习，聚类分析和分类算法，计算统计。在统计年鉴，应用统计年鉴，多元统计期刊上发表论文30余篇。所著的书籍有《统计计算使用R》《通过实例学习R》和《能量统计》。能量统计是过去十几年统计理论和应用领域的一个重大突破和发展，基于能量统计的诸多算法同时也被应用于金融，生物，制药等行业。
胡锐，2011年于南开大学获得数学博士学位，现研究方向为统计学，主要研究领域为数理统计、应用统计和统计计算，在核心期刊及SCI期刊发表多篇论文。现任教于南京审计大学理学院。
李义，美国博林格林州立大学统计学博士，研究领域是计算统计、机器学习、大数据领域的新算法、统计算法和人工智能算法在金融保险中的应用。曾在苏黎世保险公司从事模型开发，现在桑坦德银行担任模型风险官，检查和控制各种金融、交易模型的风险。

前言
符号和缩写
第1章引言
1.1 开始
1.1.1 准备工作
1.1.2 基本运算
1.1.3 R脚本
1.1.4 R帮助系统
1.2 函数
1.3 向量和矩阵
1.4 数据框
1.4.1 数据框简介
1.4.2 使用数据框
1.5 输入数据
1.5.1 手动输入数据
1.5.2 从文本文件输入数据
1.5.3 网上的数据
1.6 包
1.7 R，工作空间
1.8 选项和资源
1.9 报告和可重复性研究
练习
第2章定量数据
2.1 引言
2.2 二元数据：两个定量变量
2.2.1 探索数据
2.2.2 相关性和回归线
2.2.3 二元数据分组分析
2.2.4 条件图
2.3 多元数据：多个定量变量
2.3.1 探索数据
2.3.2 缺失值
2.3.3 分组概括
2.3.4 概括配对变量
2.3.5 找出缺失值
2.4 时间序列数据
2.5 整数数据：征兵抽签
2.6 样本均值和中心极限定理
2.7 特殊主题
2.7.1 添加一个新的变量
2.7.2 哪个观测值是优选的
2.7.3 数据框排序
2.7.4 点之间的距离
2.7.5 聚类分析速览
练习
第3章分类数据
3.1 引言
3.1.1 对分类数据制表及制图
3.1.2 字符向量和因子
3.2 卡方拟合优度检验
3.3 关联两个分类变量
3.3.1 引言
3.3.2 频数表和图形
3.3.3 列联表
3.4 列联表中的关联模式
3.4.1 构造列联表
3.4.2 绘制关联模式
3.5 使用卡方检验来检验独立性
练习
……
第4章图形表示
第5章探索性数据分析
第6章基本推断方法
第7章回归
第8章方差分析Ⅰ
第9章方差分析Ⅱ
第10章随机化检验
第11章模拟试验
第12章贝叶斯模型
第13章蒙特卡罗方法
附录
参考文献

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