第1章 R软件简介

1.1 R软件与R程序结构

1.2一个简单的R程序

1.3 R软件的特色

1.4 R程序的特性与撰写规则

1.5为何要学程序语言

1.6程序语言的五个基本功能

1.7两个简单的R程序

1.8功能结构完整的R程序范例

第2章 R软件操作方式

2.1 R-GUI：图形用户界面

2.2程序编辑模式

2.3批次运行模式

2.4 source函数：运行外部程序文件2

2.5 sink函数：记录程序运行结果2

2.6 help与demo功能

2.7 R软件的程序包

2.8 data函数：使用内建数据文件

2.9 R软件的升级与更新3

2.10 R软件环境设定

第3章 R软件基本运算

3.1简单的数字与字符串运算4

3.2有序数列：规则性的数字集合

3.3基本向量运算

3.4向量的指标用法

3.5基本统计计算范例

第4章 R的变量与数据

4.1统计数据vs.R变量

4.2 R软件的变量种类

4.3指针系统：找出对象的元素

4.4与变量有关的工具函数

4.5表格形式的汇总数据

第5章 数据的输入与输出

5.1外部文件路径vs.file.choose函数

5.2单一变量的数据输入与输出

5.3多变量的数据输入与简单输出

5.4存取R软件的数据格式：rda文件

5.5存取其他软件的数据文件

第6章 数据转换与处理

6.1重新编码

6.2排序：sort、rank、order、rev

6.3数据转换

6.4数据的合并

6.5分割

第7章 R程序流程管理

7.1 expression与statement

7.2条件运行

7.3循环结构

第8章 R的自定义函数

8.1 R的自定义函数语法2

8.2简单的R函数

8.3函数的参数默认值

8.4函数内变量的有效范围

8.5特殊的函数用法

8.6 R函数的其他特性2

第9章 R软件的绘图功能

9.1 par图形设定函数

9.2图形基本设定参数

9.3高级绘图函数

9.4高级绘图函数共享的辅助参数

9.5附加图形：低级绘图函数

9.6交互式图形与数学符号展示2

9.7绘图设备

第10章 常用函数与程序技巧

10.1数学、统计与汇总函数

10.2常用的工具函数

10.3文字与字符串处理

10.4常见的R程序技巧

第11章 概率分布与统计模型

11.1 R软件的概率分布函数

11.2 R软件的统计模型写法

第12章 概率统计

12.1排列与组合

12.2概率分布表功能

12.3随机数生成器与随机抽样

12.4概率分布pdf与cdf的计算与图形

12.5概率收敛与中心极限定理

12.6概率值的逼近

12.7判定数据的概率分布

12.8判定数据的正态性

第13章 描述性统计

13.1频数统计

13.2一般描述性统计量

第14章 统计检验

14.1单样本检验

14.2双样本检验

14.3置信区间的意义

14.4卡方检验

14.5其他检验

第15章 回归分析

15.1回归分析常用函数

15.2简单线性回归

15.3解释变量选取

15.4多元回归模型分析

15.5残差分析及其他检验

15.6 Logistic回归

第16章 实验设计

16.1 ANOVA模型与线性模式的差异

16.2实验设计函数汇总

16.3单因子设计

16.4多重比较

16.5随机区组设计

16.6拉丁方格设计

16.7双因子设计

16.8两水平因子设计

第17章 质量管理

17.1 R软件的质量管理函数

17.2鱼骨图与帕累托图

17.3计量值控制图

17.4计数值控制图

17.5单一观测值控制图

17.6累积和与EWMA控制图

第18章 时间序列

18.1 R软件的时间序列函数

18.2 ARIMA模型

18.3时间序列＋回归分析

18.4转换函数模型

18.5介入事件模型

18.6离群值模型

18.7 ARCH与GARCH

第19章 数据挖掘：决策树

19.1 CART决策树

19.2 CHAID决策树

19.3 Random Forest决策树

附录

附录A 工具函数章节汇总

附录B 数学常数与特殊函数

附录C plotmath数学符号

参考文献