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第一篇 R基础3

第1章 绪论3

1.1 R的起源和发展3

1.2 R的功能和特点3

1.3 R软件的获取与安装4

1.4 R工作基本原理5

1.5 R在线帮助7

1.6 获取关于R和系统的信息9

第2章 R的数据操作11

2.1 数的简单运算11

2.2 数学函数14

2.3 向量16

2.4 矩阵18

2.5 数组24

2.6 因子向量29

2.7 随机序列30

第3章 对象和数据框32

3.1 对象的种类与属性32

3.2 改变对象的属性35

3.3 对象的使用37

第4章 R数据的生成、导入和导出49

4.1 创建R数据集49

4.2 从文件读取数据52

4.3 从其他应用软件所产生的数据文件导入数据62

4.4 存储数据65

4.5 在R中显示数据67

第5章 数据集的整理73

5.1 数据集的检查73

5.2 数据集的修改75

5.3 变量值的替换或取出数据子集79

5.4 向量和矩阵的合并与删除81

第6章 R程序包85

6.1 R程序包的种类85

6.2 程序包的安装87

6.3 关于程序包操作的函数89

6.4 程序包及其帮助90

第7章 R函数100

7.1 函数的调用与查询100

7.2 用户自定义函数102

7.3 几种特殊的函数108

7.4 泛型函数111

第8章 R绘图114

8.1 管理绘图115

8.2 绘制图形120

8.3 绘图参数与绘图符号138

8.4 几种复杂图形的绘制143

第9章 控制流153

9.1 if-条件语句153

9.2 ifelse（）函数155

9.3 switch（）函数156

9.4 for（）语句158

9.5 while（）语句159

9.6 repeat语句160

第10章 R编程实践163

10.1 一个非线性模型的编程163

10.2 编写一个两独立样本t检验的R程序165

10.3 独立样本2×2差异性检验的自定义函数165

10.4 计算线性回归参数估计值的程序167

10.5 对三个不同种属的鸟绘图168

10.6 编写用Newton-Raphson迭代法求解非线性方程组的根的程序169

10.7 用递归函数计算积分的程序171

10.8 正态分布概率密度函数动画程序172

10.9 一个猜数字的小游戏173

10.10 程序的运行方式174

第二篇 常用统计方法177

第11章 定量变量的描述性统计177

11.1 频数分布177

11.2 集中趋势180

11.3 离散趋势185

11.4 正态分布188

11.5 医学参考值的估计191

第12章 分类变量的描述性统计193

12.1 常用的比例指标及其意义193

12.2 相对危险度与优势比195

12.3 率的标准化法197

12.4 动态数列201

12.5 比例指标应用时的注意事项203

第13章 抽样误差、区间估计与假设检验204

13.1 均数的抽样误差204

13.2 均数的抽样误差的分布——t分布207

13.3 总体均数的可信区间估计208

13.4 方差的抽样误差与可信区间估计209

13.5 率的抽样误差与可信区间估计210

13.6 假设检验212

第14章 x2检验229

14.1 x2分布229

14.2 拟合优度检验230

14.3 独立性检验233

14.4 趋势检验242

14.5 多个四格表的联合分析243

14.6 四格表的费歇尔精确概率检验244

第15章 方差分析246

15.1 单向方差分析246

15.2 双向方差分析256

第16章 二项分布与泊松分布271

16.1 二项分布的概念271

16.2 二项分布的性质273

16.3 二项分布的应用275

16.4 泊松分布的概念279

16.5 Poisson分布的性质280

16.6 Poisson分布的应用283

第17章 生存时间资料的非参数分析方法288

17.1 生存时间资料的特点288

17.2 小样本生存率的Kaplan-Meier估计293

17.3 大样本生存率的寿命表法估计296

17.4 生存曲线比较的假设检验298

第18章 回归与相关304

18.1 直线回归与相关304

18.2 多元线性回归与相关321

第19章 Logistic回归338

19.1 Logistic回归的模型结构338

19.2 回归参数的估计及其假设检验341

19.3 回归参数的解释344

19.4 回归模型拟合情况的分析345

19.5 应用Logistic回归时值得注意的几个问题349

19.6 匹配设计资料的Logistic回归354

第20章 Cox比例风险模型359

20.1 模型结构与参数估计359

20.2 回归模型的应用361

20.3 风险函数和生存函数的估计365

20.4 比例风险假设的检验372

20.5 时依协变量377

第三篇 时间序列分析方法381

第21章 时间序列的特点381

21.1 时间序列资料的组分382

21.2 时间序列的自相关性382

21.3 时间序列的平稳性概念386

21.4 几种基本的平稳时间序列模型386

21.5 时间序列平稳性检验388

第22章 时间序列的经典分析方法391

22.1 经典组分分解法391

22.2 线性回归分析法398

22.3 调和季节模型（harmonic seasonal models）403

22.4 指数匀滑与Holt-Winters指数匀滑法410

第23章 平稳时间序列分析415

23.1 差分算子和后向移位算子415

23.2 自回归模型416

23.3 移动平均模型420

23.4 自回归移动平均模型424

23.5 平稳时间序列模型的配合428

第24章 非平稳时间序列分析441

24.1 非平稳时间序列的平稳化441

24.2 ARIMA模型445

24.3 ARIMA （p,d,q）模型的预报452

第25章 季节非平稳时间序列模型455

25.1 单纯季节自回归求和移动平均模型455

25.2 复合性季节自回归求和移动平均模型461

第26章 带输入变量的时间序列模型478

26.1 具有自相关残差的回归模型479

26.2 干预模型485

26.3 传递函数模型489

第27章 广义加性模型503

27.1 广义加性模型的结构503

27.2 广义加性模型配合的例子504

第28章 不良健康效应的经济损失分析513

28.1 健康效应模型513

28.2 经济损失的估计519

附表1 标准正态分布曲线下的面积523

附表2 t界值表524

附表3 卡方界值表526

附表4 F分布的上侧临界值表（供方差分析用）527

附表5 q界值表530

附表6-1 百分率的可信区间531

附表6-2 百分率的可信区间532

附表6-3 百分率的可信区间533

附表7 Poisson分布的可信区间535

附表8 r界值表（Pearson相关系数检验用）535