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专题介绍:R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好)。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R的学术性开发比较早,适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。
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1 R入门
R入门会告诉你R语言是什么,为什么要学习和使用R语言,R软件工作环境的构建,R包的管理,R数据类型,R数据结构,R数据管理和R基础图形设计和实现。读完这一部分,可以让你入门R语言。
2 基本方法
第二部分介绍R语言基本方法,用于基本图形的设计和实现,基本的统计分析,例如:描述性统计分析,频数表和列联表,相关,t检验,组间差异的非参数检验,组间差异的可视化等。
3 中级方法
第三部分介绍一些统计分析方法,例如:回归分析,方差分析,功效分析,以及一些典型的可视化图形(散点图、折线图、相关图等)和抽样技术(重抽样和自助法)。
4 高级方法
第四部分介绍了一些典型的机器学习方法,包括广义线性模型,聚类分析算法,分类算法,降维算法,时间序列分析,以及处理数据缺失值的思路和方法。
5 技能拓展
最后一部分介绍了基于ggplot2包和lattice包的高级绘图,以及R包的设计和创建方法,动态报告生成的方法。
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