数据分析与R软件 第2版

1 (p1): 第1章 探索性数据分析
1 (p1-1): 1.1 数字特征
1 (p1-1-1): 1.1.1 一元数据的数字特征
11 (p1-1-2): 1.1.2 一元总体的数字特征
13 (p1-2): 1.2 数据的分布
13 (p1-2-1): 1.2.1 频数（频率）分布表与直方图
15 (p1-2-2): 1.2.2 茎叶图、五数总括、箱线图
22 (p1-2-3): 1.2.3 经验分布、QQ图及分布拟合检验
31 (p1-3): 习题1
34 (p2): 第2章 非参数统计
34 (p2-1): 2.1 单样本问题
34 (p2-1-1): 2.1.1 符号检验
37 (p2-1-2): 2.1.2 趋势检验
38 (p2-1-3): 2.1.3 游程检验
41 (p2-1-4): 2.1.4 对称中心的检验
44 (p2-2): 2.2 两样本问题
45 (p2-2-1): 2.2.1 独立两样本位置参数的检验
49 (p2-2-2): 2.2.2 独立样本刻度参数的检验
52 (p2-2-3): 2.2.3 配对样本位置参数的检验
53 (p2-3): 2.3 秩相关分析
53 (p2-3-1): 2.3.1 Spearman秩相关系数
56 (p2-3-2): 2.3.2 Kendallτ秩相关系数
58 (p2-4): 2.4 二维列联表
61 (p2-5): 习题2
64 (p3): 第3章 多元统计分析相关基础
64 (p3-1): 3.1 矩阵代数的相关知识
64 (p3-1-1): 3.1.1 矩阵的微分运算
66 (p3-1-2): 3.1.2 方阵的特征值和特征向量
67 (p3-2): 3.2 多维随机向量
71 (p3-3): 3.3 多元正态分布
71 (p3-3-1): 3.3.1 多元正态分布的定义
72 (p3-3-2): 3.3.2 与多元正态分布有关的R函数
74 (p3-3-3): 3.3.3 由多元正态分布的导出分布
76 (p3-3-4): 3.3.4 多元正态分布的参数估计
77 (p3-3-5): 3.3.5 多元正态分布均值向量的假设检验
84 (p3-4): 3.4 多元数据的数字特征
88 (p3-5): 3.5 多元数据的图示
88 (p3-5-1): 3.5.1 轮廓图
90 (p3-5-2): 3.5.2 蛛网图
92 (p3-5-3): 3.5.3 调和曲线图
94 (p3-6): 习题3
96 (p4): 第4章 回归分析
97 (p4-1): 4.1 多元线性回归分析
97 (p4-1-1): 4.1.1 多元线性回归模型
98 (p4-1-2): 4.1.2 参数估计
100 (p4-1-3): 4.1.3 回归模型的检验
106 (p4-1-4): 4.1.4 回归诊断
112 (p4-2): 4.2 自变量的选择与逐步回归
113 (p4-2-1): 4.2.1 穷举法
114 (p4-2-2): 4.2.2 逐步回归法
123 (p4-3): 4.3 非线性回归模型
123 (p4-3-1): 4.3.1 内在线性回归模型
124 (p4-3-2): 4.3.2 内在非线性回归模型
124 (p4-4): 4.4 Logistic回归模型
125 (p4-4-1): 4.4.1 线性Logistic回归模型
125 (p4-4-2): 4.4.2 参数的最大似然估计
130 (p4-5): 习题4
133 (p5): 第5章 主成分分析
133 (p5-1): 5.1 总体主成分
133 (p5-1-1): 5.1.1 总体主成分定义
134 (p5-1-2): 5.1.2 总体主成分求法
135 (p5-1-3): 5.1.3 总体主成分的性质
137 (p5-1-4): 5.1.4 标准化变量的主成分
137 (p5-2): 5.2 样本主成分
143 (p5-3): 习题5
145 (p6): 第6章 因子分析
145 (p6-1): 6.1 因子分析模型
145 (p6-2): 6.2 参数的统计意义及估计方法
145 (p6-2-1): 6.2.1 参数的统计意义
147 (p6-2-2): 6.2.2 因子载荷矩阵的估计
150 (p6-3): 6.3 样本数据的因子分析
151 (p6-4): 6.4 因子旋转
154 (p6-5): 6.5 因子得分
155 (p6-5-1): 6.5.1 加权最小二乘法
155 (p6-5-2): 6.5.2 回归法
158 (p6-6): 习题6
160 (p7): 第7章 聚类分析
160 (p7-1): 7.1 聚类分析的基本思想
161 (p7-2): 7.2…