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第一章 R入门1

1.1 下载及安装R1

1.2 启动和退出R环境1

1.3 输入指令2

1.4 R原始码的使用（R Source code）4

1.5 R在线说明4

1.6 常用功能5

1.7 变量与赋值5

1.8 向量6

1.9 从向量中选取子集7

1.10 R例子8

1.11 R图像解说10

第二章 对象与数据类型12

2.1 引言12

2.2 标量（Scalar）与向量12

2.3 类型检视与转换14

2.4 因子（Factor）14

2.5 矩阵（Matrix）17

2.6 清单（List）18

2.8 例题：数据框和因子的应用20

2.7 数据框（Data Frame）20

2.8.1 读取和组织数据22

2.8.2 数据分析23

第三章 统计分布及模拟26

3.1 引言26

3.2 sample函数26

3.3 统计分布28

3.4 中心极限定理（Central Limit Theorem）33

4.1 引言36

4.2 函数的编写36

第四章 程序编写36

4.3 函数的编辑39

4.4 循环和逻辑39

4.5 Apply函数43

4.6 防错44

4.7 除错函数45

4.8 例子46

第五章 读取及整理数据55

5.1 引言55

5.2 read.csv指令56

5.3 read.table指令57

5.4 scan指令58

5.5 清单及数据框的连系59

5.6 数据整理60

5.6.1 数据选取61

5.6.2 排序及秩（Sorting and Ranking）62

5.6.3 配对（Matching）63

5.6.4 重复记录（Duplicated Records）64

5.7 应用64

5.8 遗漏数值（Missing Values）及完整记录（Complete Cases）65

6.2 模型公式66

6.3 回归模型66

6.1 引言66

第六章 统计模型（一）66

6.4 多元回归模型70

6.5 方差分析模型（Analysis of Variance Model）76

6.6 广义线性模型（Generalized Linear Models）77

6.6.1 Binomial模型（Logistic Regression）78

第七章 统计模型（二）80

7.1 引言80

7.2 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）80

7.3 聚类分析（Cluster Analysis）82

7.3.1 分层聚类分析方法83

7.3.2 非分层聚类分析方法84

7.4 分类树（Classification Tree）85

7.5 人工神经网络（Artificial Neural Network）87

7.6 程序馆（Library）90

第八章 制造图像94

8.1 引言94

8.2 Old Faithful喷泉94

8.3 多重图框（Multiframe Graphic）95

8.4 修饰图像97

8.4.1 应用颜色及字符98

8.4.2 增加直线100

8.5 多重图格（Multiframe Grid）102

第九章 最优化方法104

9.1 引言104

9.2 非线性方程求解104

9.3 一元函数最优化方法105

9.4 多元函数最优化方法107

9.5 应用109

主要参考书目111

英汉词汇对照及索引112