第1章 获取R语言

1.1 下载R语言

1.2 R语言版本

1.3 32位与64位

1.4 安装R语言

1.4.1 在Windows系统上安装

1.4.2 在Mac OS X系统上安装

1.4.3 在Linux系统上安装

1.5 微软开源R语言

1.6 小结

第2章 R语言环境

2.1 命令行界面

2.2 RStudio

2.2.1 RStudio项目

2.2.2 RStudio工具

2.2.3 Git集成

2.3 微软Visual Studio

2.4 小结

第3章 R语言包

3.1 安装R语言包

3.2 加载R语言包

3.3 构建R语言包

3.4 小结

第4章 R语言基础

4.1 基本数学运算

4.2 变量

4.2.1 变量赋值

4.2.2 删除变量

4.3 数据类型

4.3.1 数值型

4.3.2 字符型

4.3.3 日期型

4.3.4 逻辑型

4.4 向量

4.4.1 向量操作

4.4.2 factor向量

4.5 函数调用

4.6 函数文档

4.7 缺失数据

4.7.1 NA

4.7.2 NULL

4.8 管道

4.9 小结

第5章 高级数据结构

5.1 数据框

5.2 列表

5.3 矩阵

5.4 数组

5.5 小结

第6章 R语言读取数据

6.1 读取CSV文件

6.1.1 read_delim函数

6.1.2 fread函数

6.2 读取Excel数据

6.3 读取数据库数据

6.4 读取其他统计工具的数据

6.5 读取R语言二进制文件

6.6 读取R语言数据

6.7 读取网页数据

6.7.1 读取HTML表格

6.7.2 抽取网页数据

6.8 读取JSON数据

6.9 小结

第7章 统计图

7.1 基础统计图

7.1.1 基础直方图

7.1.2 基础散点图

7.1.3 箱线图

7.2 ggplot2

7.2.1 ggplot2：直方图和核密度曲线

7.2.2 ggplot2：散点图

7.2.3 ggplot2：箱线图和小提琴图

7.2.4 ggplot2：曲线图

7.2.5 主题

7.3 小结

第8章 编写R语言函数

8.1 Hello，World！

8.2 函数参数

8.2.1 默认参数

8.2.2 额外参数

8.3 返回值

8.4 do.call函数

8.5 小结

第9章 控制语句

9.1 if和else语句

9.2 switch语句

9.3 ifelse函数

9.4 复合检查

9.5 小结

第10章 R语言的循环迭代

10.1 for循环

10.2 while循环

10.3 控制循环

10.4 小结

第11章 分组操作

11.1 apply函数族

11.1.1 apply函数

11.1.2 lapply和sapply函数

11.1.3 mapply函数

11.1.4 其他的apply函数

11.2 aggregate函数

11.3 plyr包

11.3.1 ddply函数

11.3.2 llply函数

11.3.3 plyr的辅助函数

11.3.4 速度与便利性

11.4 data.table包

11.4.1 键值

11.4.2 data.table聚合

11.5 小结

第12章 高效的分组操作：dplyr

12.1 管道

12.2 tbl数据类型

12.3 select函数

12.4 filter函数

12.5 slice函数

12.6 mutate函数

12.7 summarize函数

12.8 group_by函数

12.9 arrange函数

12.10 do函数

12.11 dplyr使用数据库

12.12 小结

第13章 数据迭代

13.1 map函数

13.2 特定类型的map函数

13.2.1 map_int函数

13.2.2 map_dbl函数

13.2.3 map_chr函数

13.2.4 map_lgl函数

13.2.5 map_df函数

13.2.6 map_if函数

13.3 数据框的迭代

13.4 map函数的多输入

13.5 小结

第14章 数据整理

14.1 cbind和rbind

14.2 连接

14.2.1 合并

14.2.2 plyr中的join

14.2.3 合并表

14.3 reshape2

14.3.1 melt函数

14.3.2 dcast函数

14.4 小结

第15章 数据重构：Tidyverse

15.1 合并行和列数据

15.2 用dplyr包连接

15.3 行列变换

15.4 小结

第16章 字符串操作

16.1 paste

16.2 把格式数据写成串（sprintf）

16.3 提取文本

16.4 正则表达式

16.5 小结

第17章 概率分布

17.1 正态分布

17.2 二项分布

17.3 泊松分布

17.4 其他分布

17.5 小结

第18章 基本统计

18.1 概括性统计量

18.2 相关系数和协方差

18.3 t-检验

18.3.1 单样本t-检验

18.3.2 两样本t-检验

18.3.3 两配对样本t-检验

18.4 方差分析

18.5 小结

第19章 线性模型

19.1 简单线性回归

19.2 多元回归

19.3 小结

第20章 广义线性模型

20.1 逻辑斯蒂回归

20.2 泊松回归

20.3 其他的广义线性模型

20.4 生存分析

20.5 小结

第21章 模型诊断

21.1 残差

21.2 模型比较

21.3 交叉验证

21.4 Bootstrap

21.5 逐步变量选择

21.6 小结

第22章 正则化和压缩

22.1 弹性网络

22.2 贝叶斯压缩

22.3 小结

第23章 非线性模型

23.1 非线性最小二乘法

23.2 样条插值

23.3 广义相加模型

23.4 决策树

23.5 boost树

23.6 随机森林

23.7 小结

第24章 时间序列和自相关

24.1 自回归移动平均模型

24.2 向量自回归

24.3 广义自回归异方差模型

24.4 小结

第25章 聚类

25.1 k-均值

25.2 PAM

25.3 分层聚类

25.4 小结

第26章 模型拟合调优：caret

26.1 caret介绍

26.2 caret选项

26.2.1 caret训练控制

26.2.2 caret网格搜索

26.3 boost树调优

26.4 小结

第27章 可重复性报告：knitr

27.1 安装LaTeX

27.2 LaTeX基础

27.3 knitr中使用LaTeX

27.4 小结

第28章 R语言文档：RMarkdown

28.1 文档编译

28.2 文档头信息

28.3 Markdown入门

28.4 Markdown代码块

28.5 htmlwidgets

28.5.1 表数据

28.5.2 leaflet

28.5.3 dygraphs

28.5.4 threejs

28.5.5 d3heatmap

28.6 RMarkdown幻灯片

28.7 小结

第29章 交互式dashboard：Shiny

29.1 在RMarkdown中使用Shiny

29.2 Shiny中的响应表达式

29.3 服务端和UI界面

29.4 小结

第30章 构建R包

30.1 目录结构

30.2 包文件

30.2.1 DESCRIPTION文件

30.2.2 NAMESPACE文件

30.2.3 其他包文件

30.3 包文档

30.4 测试

30.5 包的检查、构建和安装

30.6 提交至CRAN

30.7 C＋＋代码

30.7.1 sourceCpp

30.7.2 编译包

30.8 小结

附录A 相关资源