1 资料介绍

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本书通过丰富的实例，详细介绍R语言在数据分析中的应用，侧重于理论方法与应用相结合，实例丰富且通俗易懂，对R语言的各种绘图方法、与数据表格的连接、基础统计分析、时间序列分析和多元统计分析应用等方面描述很有自己的特色，详细介绍了各种统计方法在R语言中的实现过程。

2 资料内容

本书通过丰富的实例，详细介绍R语言在数据分析中的应用，侧重于理论方法与应用相结合，实例丰富且通俗易懂，对R语言的各种绘图方法、与数据表格的连接、基础统计分析、时间序列分析和多元统计分析应用等方面描述很有自己的特色，详细介绍了各种统计方法在R语言中的实现过程。主要内容包括：第1章介绍数据分析引论及其环境；第2章介绍R语言数据对象及其类型；第3章介绍R语言数据存储与读取；第4章介绍R语言编程；第5章介绍R语言绘图；第6章介绍R语言描述性统计；第7章介绍R语言参数估计；第8章介绍R语言参数假设检验；第9章介绍R语言相关分析、回归分析与计量检验；第10章介绍R语言时间序列分析；第11章介绍R语言主成分分析与因子分析；第12章介绍R语言聚类分析与判别分析；第13章介绍R语言典型相关分析与对应分析。

3 示例代码

zsq<-function(n){ a<-numeric(n) a[1]<-1 a[2]<-1for (i in 3:n){   a[i]<-a[i-1]+a[i-2] }return(a) }zsq(10)fun.test <- function(a, b, method = "add"){if(method == "add") { ## 如果if或者for/while；        res <- a + b ## 等后面的语句只有一行，则无需使用花括号。}if(method == "subtract"){        res <- a -b    }return(res)}fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")### for循环与算法test.sum <- function(x){    res <- 0 ### 设置初始值，在第一次循环的时候使用for(i in 1:length(x)){        res <- res + x[i] ## 这部分是算法的核心，##总是总右面开始计算，结果存到左边的对象    }return(res)}> ### 检验函数> a <- c(1,2,1,6,1,8,9,8)> test.sum(a)计算标准差sd2 <- function(x){# 异常处理，当输入的数据不是数值类型时报错 if(!is.numeric(x)){       stop("the input data must be numeric!\n")    } # 异常处理，当仅输入一个数据的时候，告知不能计算标准差if(length(x) == 1){       stop("can not compute sd for one number,           a numeric vector required.\n")    }## 初始化一个临时向量，保存循环的结果，## 求每个值与平均值的平方    x2 <- c()## 求该向量的平均值    meanx <- mean(x)## 循环 for(i in 1:length(x)){        xn <- x[i] - meanx        x2[i] <- xn^2   }## 求总平方和   sum2 <- sum(x2)# 计算标准差   sd <- sqrt(sum2/(length(x)-1))# 返回值return(sd)}## 程序的检验## 正常的情况> sd2(c(2,6,4,9,12))

4 资料获取方式

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