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第一篇 R基础与入门篇2

第1章 R入门2

1.1 R简介2

1.1.1 R特点2

1.1.2 R支持资料3

1.2 R的获取、安装和启动4

1.2.1 R的获取4

1.2.2 R的安装5

1.2.3 R的启动7

1.3 R菜单操作7

1.4工作空间10

1.5程序包11

1.5.1什么是程序包11

1.5.2安装程序包11

1.6 R使用以及图形界面12

1.7本章 小结13

第2章 R编程入门14

2.1 R语言14

2.1.1数据集的概念14

2.1.2 R运算符21

2.2 R常用函数及其应用23

2.2.1数学函数24

2.2.2样本统计函数26

2.2.3概率函数27

2.2.4字符处理函数28

2.2.5其他实用函数30

2.3数据的输入31

2.3.1使用键盘输入数据31

2.3.2数据集的导入32

2.4本章 小结34

第3章 基本数据管理35

3.1创建新变量36

3.2向量运算37

3.2.1添加或删除向量元素37

3.2.2向量运算和逻辑运算37

3.2.3用：运算符创建向量37

3.2.4使用seq（）函数创建向量38

3.3处理数据对象的实用函数38

3.4变量的重编码39

3.5变量的重命名40

3.6缺失值41

3.7日期值42

3.8类型转换44

3.9数据排序45

3.10数据集的合并45

3.11数据集取子集46

3.11.1选入观测46

3.11.2选入变量47

3.11.3剔除变量48

3.11.4 subset（）函数49

3.12本章 小结49

第4章 样本量和检验效能估计50

4.1样本量估算以及R程序包50

4.1.1样本量影响因素50

4.1.2检验效能分析pwr包52

4.2 t检验53

4.2.1单样本与已知总体检验时样本量的估计及R程序53

4.2.2两总体均数比较样本量的估计及R程序54

4.2.3配对设计两样本均数比较样本量的估计及R程序55

4.3方差分析56

4.4相关分析57

4.5线性模型58

4.6分类资料的样本量估计59

4.6.1单样本与已知总体检验时样本量的估计及R程序59

4.6.2两样本率比较样本量的估计及R程序60

4.6.3配对设计总体率比较样本量的估计及R程序61

4.7本章小结62

第5章 高级数据管理63

5.1控制语句63

5.1.1重复和循环63

5.1.2条件执行65

5.2数据处理综合实例67

5.3转置与整合70

5.3.1转置70

5.3.2整合数据71

5.4本章小结72

第二篇 统计方法与R分析实例74

第6章 定量资料的统计描述74

6.1统计描述基础理论知识74

6.1.1集中趋势描述75

6.1.2离散趋势描述77

6.1.3正态分布79

6.2统计描述分析实例81

6.2.1 summary（）函数分析实例81

6.2.2 sapply（）函数分析实例83

6.2.3 describe（）函数分析实例85

6.2.4 stat.desc（）函数分析实例89

6.2.5分组计算描述性统计量91

6.2.6对数正态分布资料的统计描述94

6.3本章小结95

第7章 t检验96

7.1单样本t检验96

7.1.1单样本t检验的基础理论96

7.1.2单样本t检验分析实例97

7.1.3无原始数据的单样本t检验R程序98

7.2配对设计资料的t检验98

7.2.1配对设计资料t检验的基础理论98

7.2.2配对t检验实例100

7.2.3无原始数据的配对设计的t检验分析实例102

7.3两独立样本的t检验103

7.3.1两独立样本t检验的基础理论103

7.3.2独立样本t检验分析实例105

7.3.3无原始数据的两独立样本t检验分析实例107

7.4本章小结107

第8章 方差分析108

8.1方差分析及ANOVA模型拟合概述108

8.1.1方差分析的基本思想108

8.1.2方差分析基本术语110

8.1.3 ANOVA模型拟合111

8.2完全随机设计资料的方差分析112

8.2.1单因子方差分析介绍113

8.2.2单因子方差分析的R程序实例113

8.3随机区组设计资料的方差分析118

8.3.1随机区组方差分析介绍119

8.3.2随机区组方差分析的R程序实例121

8.4拉丁方设计资料的方差分析126

8.4.1拉丁方方法介绍126

8.4.2拉丁方分析的R程序实例128

8.5析因设计资料的方差分析131

8.5.1析因设计方法介绍131

8.5.2析因方差分析的R程序实例134

8.6正交试验设计资料的方差分析136

8.6.1正交试验设计方法介绍136

8.6.2正交试验设计资料分析的R程序实例138

8.7重复测量资料的方差分析139

8.7.1重复测量设计方法介绍140

8.7.2重复测量资料分析的R程序实例141

8.8协方差分析144

8.8.1协方差分析方法介绍144

8.8.2协方差分析的R程序实例145

8.9本章小结148

第9章 直线回归与相关149

9.1直线相关分析149

9.1.1直线相关分析介绍149

9.1.2直线相关分析的R实例151

9.2直线回归分析154

9.2.1直线回归分析介绍155

9.2.2直线回归分析的R程序实例157

9.3本章小结162

第10章 多元线性回归与相关163

10.1多元线性回归与相关的基础理论163

10.1.1多元线性回归163

10.1.2复相关系数与偏相关系数176

10.2分析实例178

10.2.1多元线性回归方程的建立178

10.2.2复相关系数与偏相关系数的R程序实例183

10.3本章小结185

第11章 Logistic回归分析186

11.1非条件Logistic回归186

11.1.1非条件Logistic回归介绍187

11.1.2非条件Logistic回归模型的建立和检验188

11.1.3非条件Logistic回归的R程序190

11.2条件Logistic回归205

11.2.1条件Logistic回归介绍205

11.2.2条件Logistic回归的R程序206

11.3本章小结207

第12章 相对数208

12.1相对数简介208

12.1.1率的标准化210

12.1.2率的假设检验212

12.2 R分析实例214

12.2.1率的标准化R程序214

12.2.2率的Z （U）检验的R程序215

12.3本章小结216

第13章 行×列表分析217

13.1四格表资料217

13.1.1四格表卡方检验介绍218

13.1.2四格表卡方检验的R程序220

13.2配对计数资料的卡方检验224

13.2.1四格表配对卡方检验介绍224

13.2.2四格表配对卡方检验的R程序225

13.3列变量为顺序变量的行均分检验226

13.3.1行均分检验介绍227

13.3.2行均分检验的R程序227

13.4行列均为顺序变量的相关检验230

13.4.1行列均为顺序变量的相关检验介绍230

13.4.2行列均为顺序变量的相关检验的R程序231

13.5分层行列表的分析235

13.5.1分层行列表的分析简介235

13.5.2分层行列表的分析的R程序236

13.6趋势卡方检验239

13.6.1趋势卡方检验简介239

13.6.2趋势卡方检验的R程序239

13.7卡方分割与卡方合并241

13.7.1卡方的分割与合并简介241

13.7.2卡方分割与卡方合并分析实例241

13.8本章小结243

第14章 非参数统计244

14.1单样本资料与己知总体参数的非参数检验245

14.1.1单组资料的符号及符号秩和检验245

14.1.2单组资料的非参数检验R程序247

14.2配对设计资料的非参数检验248

14.2.1配对设计资料的符号及符号秩和检验248

14.2.2配对设计资料的非参数检验R程序249

14.3两组定量资料的非参数检验250

14.3.1两组定量资料的非参数检验方法概述251

14.3.2两组定量资料非参数检验的R程序252

14.4多组定量资料的非参数检验253

14.4.1多组定量资料的非参数检验方法概述253

14.4.2多组定量资料非参数检验的R程序255

14.5等级分组资料的非参数检验260

14.5.1等级分组资料的非参数检验方法概述260

14.5.2等级分组资料非参数检验的R程序261

14.6随机区组资料的非参数检验264

14.6.1随机区组资料的非参数检验方法概述264

14.6.2随机区组资料非参数检验的R程序265

14.7等级相关（秩相关）266

14.7.1秩相关概述266

14.7.2 spearman秩相关的R程序267

14.8本章小结268

第15章 生存分析269

15.1生存分析简介269

15.1.1生存数据269

15.1.2生存时间函数270

15.1.3均数、中位数和半数生存期271

15.1.4生存分析的基本方法271

15.2生存曲线272

15.2.1寿命表法及R分析实例273

15.2.2乘积极限法（Kaplan-Meier）及R分析实例278

15.2.3 Cox回归及R分析实例280

15.3本章小结285

第16章 主成分分析286

16.1主成分分析简介287

16.1.1主成分分析的数学模型287

16.1.2主成分分析的方法步骤288

16.1.3主成分分析的应用290

16.2 R中的主成分分析实例291

16.3本章小结307

第17章 因子分析308

17.1因子分析简介308

17.2主成分分析与因子分析比较317

17.3因子分析及R实例318

17.4本章小结337

第18章 聚类分析338

18.1聚类分析简介338

18.2聚类分析及R实例344

18.2.1 varclus （）函数344

18.2.2 kmean（）函数348

18.2.3 hclust（）函数实例352

18.3本章小结355

第19章 判别分析356

19.1判别分析简介357

19.2判别分析及R实例362

19.3本章小结386

第20章 典型相关分析388

20.1典型相关简介388

20.1.1典型相关分析的理论架构及基本假设390

20.1.2 冗余分析391

20.1.3典型相关系数的假设检验392

20.2 cancor（）函数实例392

20.3本章小结400

第21章 诊断试验的ROC分析401

21.1诊断试验简介401

21.1.1诊断试验介绍401

21.1.2诊断试验评价指标402

21.1.3 ROC分析资料收集与整理404

21.1.4 ROC曲线构建405

21.2 ROC分析及R分析实例406

21.3本章小结423

第22章 统计图425

22.1条形图425

22.2饼图429

22.3散点图431

22.4折线图433

22.5箱线图434

22.6直方图437

22.7核密度图442

22.8点图442

22.9本章小结444

参考文献445