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隨著Big Data的分析應用逐漸受重視,而R語言又是一套免費的開放原始碼工具,在資料分析、統計運算和繪圖上能有效運用,強大的功能和眾多的套件使其廣受好評,是許多統計學家、科學家和工程師們很喜歡使用的工具。 本書是一本R語言和資料分析的入門教材,書中有非常多的實際案例,並以案例問題為導向,詳解其中統計方法和R語言的指令應用與編寫程式的技巧,本書共有18個章節,內容包含R的入門概念、資料結構、函數與優化、抽樣模擬、統計分析、假設檢定、迴歸分析、統計繪圖和R套件的自製方法等。 本書定位給想要學習R語言和資料分析的商業經營管理人員、醫學系學生或研究人員,書中的實例和指令程式編寫方法對其實際應用上提供很好的參考。 名人推薦 『該書深入淺出、通俗易懂、案例詳實,從資料分析角度講解R在實際資料分析中的使用,是難得的一本R和資料分析入門的好書。』 - 謝邦昌,教授,臺灣輔仁大學統計資訊系 『該書的每一章以實際問題啟發的方式引出統計方法,再介紹資料分析和R軟體的使用,輔以詳細、恰當的案例,這樣讓枯燥乏味的資料分析和軟體課程變得生動活潑,這是一本很好的資料分析入門教材,值得推薦。』 - 馬雙鴿,副教授,美國耶魯大學生物統計系 『方老師在R領域著墨多年,今將多年的教學及研究成果整理成冊,對讀者而言乃是一大福音。本書淺顯易懂,理論與實務兼具,是非常實用的書籍!』 - 李禦璽,教授、系主任,臺灣銘傳大學電腦工程學系 『我很喜歡這本書的編寫體例,從問題出發,然後介紹方法和R語言的實現,非常適合需要用R來解決實際分析問題的讀者。』 - 李艦,Mango Solutions,中國區資料總監
第 1 章 初識 R 語言 第 2 章 資料結構與基本運算 第 3 章 函數與優化 第 4 章 亂數與抽樣模擬 第 5 章 資料讀寫與預處理 第 6 章 探索性資料分析 第 7 章 參數假設檢定 第 8 章 非參數假設檢定 第 9 章 變異數分析 第 10 章 線性迴歸模型 第 11 章 線性迴歸模型的擴展 第 12 章 非線性迴歸分析 第 13 章 二元選擇模型 第 14 章 多元選擇模型 第 15 章 計數模型與受限應變數模型 第 16 章 分位數迴歸 第 17 章 高階統計繪圖 第 18 章 如何製作自己的 R 套件 參考文獻
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