"R的统计分析与作图"
本资源详细介绍了使用R语言进行统计分析和图形制作的方法。R是一种广泛使用的开源编程语言和环境,特别适用于统计计算和数据分析。通过R,用户可以进行各种复杂的统计建模、数据探索、假设检验以及创建高质量的可视化图表。
在"R的统计分析"部分,书中可能涵盖了以下主题:
1. **基础统计**:包括描述性统计(如均值、中位数、标准差等)、频率分布、直方图和茎叶图的生成,以及基本的推断统计(如t检验、卡方检验和ANOVA)。
2. **线性模型**:讲解了如何使用R进行简单线性回归、多元线性回归以及逻辑回归分析,理解模型的拟合度、残差分析和模型诊断。
3. **非参数统计**:涉及无需假设数据分布的统计方法,如Mann-Whitney U测试、Kruskal-Wallis H测试和Wilcoxon符号秩检验。
4. **时间序列分析**:涵盖ARIMA模型、季节性调整和预测,适用于金融、经济或气象数据等周期性变化的数据。
5. **生存分析**:包括Cox比例风险模型、kaplan-meier生存曲线和Log-rank检验,适用于医疗研究和寿命分析。
6. **聚类和判别分析**:用于将观测数据分类,如K-means聚类、层次聚类和主成分分析(PCA)。
在"R的作图"部分,可能涵盖了:
1. **基础绘图**:讲解如何使用base R的plot函数创建散点图、线图、柱状图等,并介绍如何自定义颜色、图例、标题和坐标轴。
2. **ggplot2**:这是一个强大的图形包,可以创建美观且可高度定制的图表,包括地理图、热力图、箱线图和小提琴图等。
3. **3D图形**:通过rgl或plot3D包,学习创建三维图形,如散点云、曲面和旋转图。
4. **交互式图形**:利用plotly或shiny创建可以交互操作的图形,增加用户对数据的探索性。
5. **高级图形技巧**:包括颜色映射、图层叠加、动态图形和地图制作。
作者Nicholas J. Horton和Ken Kleinman通过这本书向读者提供了丰富的实践案例和详细解释,帮助读者掌握R在统计分析和制图中的应用。书中的例子可能包括实际数据集,以帮助读者更好地理解和应用所学知识。虽然部分内容未给出,但可以预期该书会深入探讨R在统计学领域的广泛应用,是R初学者和统计分析人员的宝贵参考资料。