R數據分析——方法與案例詳解(雙色)》是一本R 語言和數據分析的入門教材，循序漸進、深入淺出，每個知識點盡量從實際的應用案例出發，以問題為導向，在解決問題中學習統計方法、R 語言的基本使用以及編程技巧。
R數據分析——方法與案例詳解(雙色)》內容涵蓋R 數據結構、函數與優化、抽樣模擬、統計分析、假設檢驗、回歸分析、統計繪圖和R 包制作等內容。
R數據分析——方法與案例詳解(雙色)》的定位是為業界數據分析人員、經濟管理類、醫學的學生提供方法和程序上的參考，在寫作過程中盡量刪去比較理論的數學原理，這樣能夠幫助讀者輕松上手學習。
1.濃縮十年R統計分析、數據分析與R包開發經驗。
2.統計分析理論與實踐并重，知道怎么用，更懂其來龍去脈。
3.通俗易懂，注釋一目了然，插圖清新，雙色閱讀好體驗。
方匡南
廈門大學經濟學院統計系副教授、博士生導師、美國耶魯大學博士后。主要研究大數據與數據挖掘、計量經濟學等。主持過多項國家自然科學基金、國家社會科學基金以及企業橫向課題。精通R語言并編寫過多個R軟件包。
朱建平
廈門大學經濟學院統計系教授、博士生導師、教育部新世紀人才、國家社科基金重大項目首席專家，福建省哲學社會科學領軍人才。現任廈門大學數據挖掘研究中心主任，中國統計學會副會長、國務院學位辦統計專業學位研究生教育指導委員會委員、教育部高等學校統計學類專業教學指導委員會秘書長。
姜葉飛方匡南
廈門大學經濟學院統計系副教授、博士生導師、美國耶魯大學博士后。主要研究大數據與數據挖掘、計量經濟學等。主持過多項國家自然科學基金、國家社會科學基金以及企業橫向課題。精通R語言并編寫過多個R軟件包。
朱建平
廈門大學經濟學院統計系教授、博士生導師、教育部新世紀人才、國家社科基金重大項目首席專家，福建省哲學社會科學領軍人才。現任廈門大學數據挖掘研究中心主任，中國統計學會副會長、國務院學位辦統計專業學位研究生教育指導委員會委員、教育部高等學校統計學類專業教學指導委員會秘書長。
姜葉飛
廈門大學統計學碩士，現任某軟件公司博學數據分析師。精通R語言、數據庫、統計圖形、數據挖掘等，具有多年移動互聯網、金融數據分析等經驗。
第 1 章 初識R語言..................................... 1
1.1 什么是R語言........................................ 1
1.2 為什么用R語言.................................... 2
1.3 安裝R..................................................... 4
1.4 R擴展包................................................. 4
1.4.1 R擴展包的安裝與載入............ 5
1.4.2 R包的使用................................ 6
1.5 R編輯器................................................. 7
1.6 工作空間............................................. 11
第 2 章 數據結構與基本運算.................... 13
2.1 數據類型............................................. 13
2.2 數據對象............................................. 14
2.2.1 向量......................................... 15
2.2.2 矩陣......................................... 21
2.2.3 數組......................................... 31
2.2.4 因子......................................... 32
2.2.5 列表......................................... 33
2.2.6 數據框..................................... 34
2.3 習題..................................................... 36
第 3 章 函數與優化.................................. 38
3.1 常用的R內置函數.............................. 38
3.2 條件控制語句..................................... 38
3.2.1 if/else語句............................... 38
3.2.2 ifelse 語句............................... 39
3.2.3 switch語句............................... 39
3.3 循環語句............................................. 40
3.3.1 for循環.................................... 40
3.3.2 while循環................................ 40
3.3.3 repeat語句............................... 41
3.4 編寫自己的函數................................. 41
3.4.1 函數名..................................... 42
3.4.2 關鍵詞function........................ 42
3.4.3 參數......................................... 42
3.4.4 函數體和函數返回值............ 44
3.5 程序調試............................................. 45
3.6 程序運行時間與效率......................... 46
3.7 用R做優化求解.................................. 47
3.7.1 一元函數優化求解................ 48
3.7.2 多元函數優化求解................ 48
3.7.3 約束條件下的優化求解........ 50
3.8 習題..................................................... 52
第 4 章 隨機數與抽樣模擬........................ 54
4.1 一元隨機數的產生............................. 54
4.1.1 均勻分布隨機數.................... 54
4.1.2 正態分布隨機數.................... 56
4.1.3 指數分布隨機數.................... 57
4.1.4 離散分布隨機數的生成........ 58
4.1.5 常見分布函數表.................... 59
4.2 多元隨機數的生成............................. 61
4.2.1 多元正態分布隨機數............ 61
4.2.2 多元正態分布密度函數、分位數與累積概率................ 63
4.2.3 多元t分布隨機數................... 64
4.3 隨機抽樣............................................. 65
4.3.1 放回與無放回抽樣................ 65
4.3.2 bootstrap重抽樣...................... 66
4.4 統計模擬............................................. 67
4.4.1 幾種常見的模擬方法............ 67
4.4.2 模擬函數的建立方法............ 70
4.5 習題..................................................... 73
第 5 章 數據讀寫與預處理........................ 74
5.1 數據的讀入......................................... 74
5.1.1 直接輸入數據........................ 74
5.1.2 讀R包中的數據...................... 75
5.1.3 從外部文件讀入數據............ 75
5.2 寫出數據............................................. 79
5.3 數據預處理......................................... 80
5.3.1 變量預處理............................ 81
5.3.2 變量重編碼............................ 82
5.3.3 變量重命名............................ 84
5.3.4 變量類型的轉換.................... 85
5.3.5 日期變量的變換.................... 86
5.4 缺失數據處理..................................... 87
5.4.1 缺失數據的識別.................... 87
5.4.2 缺失數據的探索與檢驗........ 88
5.4.3 缺失數據的處理.................... 89
5.5 數據集的合并與拆分......................... 90
5.5.1 數據框的合并與拆分............ 90
5.5.2 數據集的合并........................ 92
5.5.3 數據集的抽取........................ 92
5.6 習題..................................................... 93
第 6 章 探索性數據分析........................... 94
6.1 主要分析工具..................................... 94
6.1.1 探索性數據分析的工具........ 94
6.1.2 數據的類型............................ 98
6.2 單變量數據分析................................. 99
6.2.1 分類型數據............................ 99
6.2.2 數值型數據.......................... 101
6.2.3 離群值探索.......................... 106
6.3 雙變量數據分析............................... 109
6.3.1 分類數據對分類數據.......... 109
6.3.2 分類數據對數值型數據...... 111
6.3.3 數值型數據對數值型數據.... 112
6.4 多變量數據分析............................... 115
6.4.1 訪問數據框數據.................. 115
6.4.2 多變量數據的分析.............. 118
6.5 習題................................................... 124
第 7 章 參數假設檢驗............................. 126
7.1 假設檢驗的思想與步驟................... 126
7.1.1 假設檢驗的基本思想.......... 126
7.1.2 假設檢驗的基本步驟.......... 128
7.2 正態總體單樣本參數假設檢驗....... 129
7.2.1 均值的檢驗.......................... 130
7.2.2 方差檢驗............................... 132
7.3 正態總體雙樣本參數假設檢驗....... 134
7.3.1 雙樣本方差的檢驗(方差齊性檢驗).............. 134
7.3.2 兩樣本均值檢驗.................. 135
7.4 比例假設檢驗................................... 139
7.4.1 單樣本比例檢驗.................. 139
7.4.2 兩樣本比例檢驗.................. 141
7.5 習題................................................... 142
第 8 章 非參數假設檢驗......................... 144
8.1 圖示法............................................... 144
8.2 卡方檢驗........................................... 146
8.2.1 卡方分布(χ 2 distribution)...... 147
8.2.2 卡方擬合優度檢驗.............. 148
8.2.3 卡方獨立性檢驗.................. 151
8.2.4 卡方兩樣本同質性檢驗...... 151
8.3 秩和檢驗........................................... 152
8.3.1 秩的概念............................... 153
8.3.2 單樣本符號秩檢驗.............. 153
8.3.3 兩獨立秩和檢驗.................. 154
8.3.4 多個獨立樣本的秩和檢驗.... 155
8.3.5 多個相關樣本的秩和檢驗.... 158
8.4 K-S檢驗............................................ 160
8.4.1 K-S單樣本總體分布驗證.... 160
8.4.2 K-S兩獨立樣本同質檢驗.... 160
8.5 常用正態性檢驗............................... 162
8.5.1 偏度、峰度檢驗法.............. 162
8.5.2 Shapiro-Wilk(W檢驗)..... 163
8.5.3 其他常用正態檢驗.............. 165
8.6 習題................................................... 167
第 9 章 方差分析.................................... 169
9.1 單因素方差分析............................... 170
9.2 雙因素方差分析............................... 174
9.2.1 不考慮交互作用的雙因素方差分析.......................... 174
9.2.2 考慮交互作用的雙因素分析....................................... 178
9.3 習題................................................... 183
第 10 章 線性回歸模型........................... 184
10.1 問題提出......................................... 184
10.2 一元線性回歸................................. 185
10.2.1 一元線性回歸概述............ 186
10.2.2 一元線性回歸的參數估計.... 188
10.2.3 一元線性回歸模型的檢驗.... 195
10.2.4 一元線性回歸的預測........ 197
10.2.5 一元線性回歸綜合案例.... 201
10.3 多元線性回歸分析......................... 205
10.3.1 多元線性回歸模型及假定.... 206
10.3.2 參數估計............................. 207
10.3.3 模型檢驗............................. 209
10.3.4 預測..................................... 211
10.3.5 多元線性回歸綜合案例.... 213
10.4 習題................................................. 218
第 11 章 線性回歸模型的擴展................ 220
11.1 多重共線性..................................... 220
11.1.1 問題的提出........................ 220
11.1.2 多重共線性定義及后果..... 222
11.1.3 多重共線性檢驗................ 222
11.1.4 多重共線性克服................ 225
11.2 異方差性......................................... 229
11.2.1 問題的提出........................ 229
11.2.2 異方差性定義及后果........ 231
11.2.3 異方差性檢驗.................... 232
11.2.4 異方差性克服.................... 236
11.3 序列相關性..................................... 240
11.3.1 問題的提出........................ 241
11.3.2 序列相關性定義及后果..... 243
11.3.3 序列相關性檢驗................ 245
11.3.4 序列相關性克服................ 248
11.4 習題................................................. 251
第 12 章 非線性回歸分析....................... 254
12.1 問題的提出..................................... 254
12.2 可線性化的非線性回歸................. 255
12.2.1 Cobb-Douglas生產函數..... 255
12.2.2 多項式方程模型................ 257
12.2.3 指數函數模型.................... 259
12.3 不可線性化的非線性回歸............. 260
12.3.1 非線性模型的參數估計與迭代算法......................... 262
12.3.2 初始值選取........................ 269
12.3.3 收斂性................................. 270
12.4 非線性回歸評價和假設檢驗......... 271
12.4.1 可決系數............................. 271
12.4.2 參數顯著性的F 檢驗....... 271
12.4.3 似然比檢驗........................ 272
12.5 習題................................................. 274
第 13 章 二元選擇模型........................... 275
13.1 問題的提出..................................... 276
13.2 線性概率(LP)模型原理............ 277
13.3 Probit模型原理................................ 279
13.4 Logit模型原理................................. 280
13.5 邊際效應分析................................. 281
13.6 較大似然估計(MLE)................. 282
13.7 似然比檢驗和擬合優度................. 282
13.8 案例分析：經濟學教學新方法的效果............................................. 284
13.9 擴展案例：信用卡違約預測分析..... 289
13.9.1 描述性統計........................ 290
13.9.2 模型建立與參數估計........ 291
13.9.3 系數意義與邊際分析........ 295
13.9.4 擬合與預測........................ 296
13.9.5 結論與建議........................ 297
13.10 習題............................................... 297
第 14 章 多元選擇模型........................... 299
14.1 有序選擇模型................................. 299
14.1.1 問題的提出：本科生申請研究生的影響因素........ 300
14.1.2 有序選擇模型.................... 300
14.1.3 案例分析：本科生申請研究生的影響因素......
該書深入淺出、通俗易懂、案例詳實，從數據分析角度講解R在實際數據分析中的使用，是難得的一本R和數據分析入門的好書。
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，再介紹數據分析和R軟件的使用，輔以詳細、恰當的案例，這樣讓枯燥乏味的數據分析和軟件課程變得生動活潑，這是一本很好的數據分析入門教材，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。 該書深入淺出、通俗易懂、案例詳實，從數據分析角度講解R在實際數據分析中的使用，是難得的一本R和數據分析入門的好書。
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馬雙鴿，副教授，美國耶魯大學生物統計系
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本書淺顯易懂，理論與實務兼具，是非常實用的書籍!
李御璽，教授、系主任，臺灣銘傳大學計算機工程學系
我很喜歡這本書的編寫體例，從問題出發，然后介紹方法和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，中國區數據總監
包裝簡單，而且書還破了一點！！！！
不錯的書 買給朋友的家的孩子 努力學習中
物流很快，當天下午就到了！
好
東西挺好
雙色內容，容易查找，就是內容太基本了
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看著不錯，希望對自己有幫助
不錯啊 還會來的！
還沒看，感覺不錯
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這次一下買了幾十本書，當當服務很好，其中有一本破損了，很快過來換，服務很好。
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紙張很好！
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雙色印刷是噱頭，沒有什么很有建樹的內容，抄襲較多~
買了一大堆，來不及看，準備休假了好好學習一下
