R 4編程入門與數據科學實戰 Beginning R 4: From Beginner to Pro

第1章  R語言的安裝 1

1.1  技術棧 2

1.2  操作系統升級 2

1.2.1  Windows 2

1.2.2  macOS 2

1.3  從CRAN下載並安裝R語言 3

1.3.1  Windows 3

1.3.2  macOS 3

1.4  下載並安裝RStudio軟件 4

1.4.1  Windows 4

1.4.2  macOS 5

1.5  RStudio的使用方法 5

1.6  R語言腳本的編寫 9

1.7  總結 13

1.8  練習與融會貫通 13

1.8.1  理論核查 13

1.8.2  練習題 14

第2章  程序包的安裝與使用 15

2.1  程序包的安裝 16

2.2.1  haven程序包 17

2.2.2  readxl程序包 17

2.2.3  writexl程序包 18

2.2.4  data.table程序包 18

2.2.5  extraoperators程序包 19

2.2.6  JWileymisc程序包 19

2.2.7  ggplot2程序包 19

2.2.8  visreg程序包 20

2.2.9  emmeans程序包 20

2.2.10  ez程序包 21

2.2.11  palmerpenguins程序包 21

2.2  程序包的使用說明 21

2.3  總結 22

2.4  練習與融會貫通 22

2.4.1  理論核查 23

2.4.2  練習題 23

第3章  數據的輸入與輸出 25

3.1  設置R語言 25

3.2  輸入 26

3.2.1  手動輸入 26

3.2.2  CSV格式文件：.csv 27

3.2.3  Excel格式文件：.xlsx或.xls 29

3.2.4  RDS格式文件：.rds 30

3.2.5  其他專有格式 31

3.3  輸出 33

3.3.1  CSV格式文件 33

3.3.2  Excel 格式文件 33

3.3.3  RDS格式文件 34

3.4  總結 34

3.5  練習與融會貫通 34

3.5.1  理論核查 35

3.5.2  練習題 35

第4章  數據的處理 37

4.1  設置R語言 37

4.2  數據樣式 39

4.3  data.table的工作方式 41

4.3.1  行操作的工作方式 41

4.3.2  列操作的工作方式 51

4.3.3  組操作的工作方式 57

4.4  示例 58

4.4.1  示例一：市區計數 58

4.4.2  示例二：都市統計區 59

4.4.3  示例三 60

4.5  總結 60

4.6  練習與融會貫通 62

4.6.1  理論核查 62

4.6.2  練習題 62

第5章  數據與樣本 63

5.1  設置R語言 63

5.2  總體與樣本 64

5.3  變量與數據 65

5.3.1  示例一 66

5.3.2  示例二 68

5.3.3  示例三 69

5.3.4  關於變量與數據的思考 69

5.4  統計思維 70

5.5  研究評估 70

5.6  樣本評估 71

5.6.1  便利抽樣 72

5.6.2  K抽樣 74

5.6.3  分群抽樣 77

5.6.4  分層抽樣 80

5.6.5  隨機抽樣 84

5.6.6  樣本知識回顧 86

5.7  頻數表 87

5.7.1  示例一 87

5.7.2  示例二 89

5.7.3  示例三 90

5.8  總結 93

5.9  練習與融會貫通 95

5.9.1  理論核查 95

5.9.2  練習題 95

第6章  描述性統計 97

6.1  設置R語言 97

6.2  可視化 98

6.2.1  柱狀圖 98

6.2.2  點圖/圖表 103

6.2.3  ggplot2繪圖包 105

6.3  集中趨勢 112

6.3.1  算術平均值 112

6.3.2  中位數 116

6.4  數據的分佈 119

6.4.1  示例一 120

6.4.2  示例二 123

6.4.3  示例三 125

6.5  數據湍流(方差) 126

6.5.1  示例一 129

6.5.2  示例二 131

6.6  總結 132

6.7  練習與融會貫通 133

6.7.1  理論核查 134

6.7.2  練習題 134

第7章  概率與分佈 137

7.1  設置R語言 137

7.2  概率 138

7.2.1  示例一：獨立性 140

7.2.2  示例二：補集 141

7.2.3  概率思維總結 142

7.3  正態分佈 143

7.3.1  示例一 145

7.3.2  示例二 147

7.3.3  示例三 148

7.3.4  示例四 150

7.4  概率分佈 154

7.4.1  示例一 156

7.4.2  示例二 158

7.5  中心極限定理 159

7.5.1  示例一 161

7.5.2  示例二 165

7.5.3  示例三 169

7.6  總結 172

7.7  練習與融會貫通 173

7.7.1  理論核查 173

7.7.2  練習題 174

第8章  相關與回歸 175

8.1  設置R語言 175

8.2  相關性 177

8.2.1  參數化 179

8.2.2  非參數化：斯皮爾曼 181

8.2.3  非參數化：肯德爾 183

8.2.4  相關性選擇 185

8.3  簡單的線性回歸關系 185

8.3.1  介紹 185

8.3.2  假設 189

8.3.3  方差R2的定義 193

8.3.4  R語言中的線性回歸 193

8.4  總結 202

8.5  練習與融會貫通 203

8.5.1  理論核查 203

8.5.2  練習題 204

第9章  置信區間 205

9.1  設置R語言 206

9.2  可視化置信區間 207

9.2.1  示例一：Sigma已知 210

9.2.2  示例二：Sigma未知 216

9.2.3  示例三 218

9.2.4  示例四 219

9.3  相似與不同數據的比較與理解 221

9.3.1  示例一 221

9.3.2  示例二 223

9.4  總結 224

9.5  練習與融會貫通 224

9.5.1  理論核查 225

9.5.2  練習題 225

第10章  假設檢驗 227

10.1  設置R語言 227

10.2  H0與H1的對比 228

10.2.1  示例一 229

10.2.2  示例二 229

10.3  第一類錯誤與第二類錯誤 230

10.3.1  示例一 231

10.3.2  示例二 232

10.3.3  示例三 232

10.4  Alpha與Beta的概念 232

10.5  假設 235

10.6  零假設顯著性檢驗 236

10.6.1  示例一 237

10.6.2  示例二 239

10.6.3  示例三 241

10.7  總結 243

10.8  練習與融會貫通 244

10.8.1  理論核查 244

10.8.2  練習題 244

第11章  多元回歸 245

11.1  設置R語言 245

11.2  線性回歸的Redux架構 247

11.3  多元回歸 254

11.3.1  多元預測模型的意義 254

11.3.2  R語言中的多元回歸 256

11.3.3  效應的範圍與格式 263

11.3.4  假設與清除 274

11.4  分類預測 279

11.4.1  示例一 282

11.4.2  示例二 285

11.5  總結 288

11.6  練習與融會貫通 289

11.6.1  理論核查 289

11.6.2  練習題 289

第12章  調節回歸 291

12.1  設置R語言 291

12.2  調節回歸理論 292

12.3  R語言中分類變量與連續變量的調節回歸 296

12.4  R語言中存在兩個連續變量的調節回歸 305

12.5  總結 313

12.6  練習與融會貫通 313

12.6.1  理論核查 313

12.6.2  練習題 313

第13章  方差分析 317

13.1  設置R語言 317

13.2  方差分析的背景 318

13.3  單因素方差分析 324

13.3.1  示例一 324

13.3.2  示例二 329

13.4  多因素方差分析 332

13.4.1  示例一 332

13.4.2  示例二 343

13.5  總結 347

13.6  練習與融會貫通 348

13.6.1  理論核查 348

13.6.2  練習題 348

參考文獻 351