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2013-10-31

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R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

其功能包括:

  • 数据存储和处理系统;
  • 数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);
  • 完整连贯的统计分析工具;
  • 的统计制图功能;
  • 简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输入,可实现分支、循环,用户可自定义功能。

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别傻了,R语言是开源的,是彻底面向对象的;她和其它编程语言、数据库之间有非常好的接口;她是一款自由软件,具有丰富的网上资源,可以放心大胆地使用,功能绝不输与其它同类软件!

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2013-10-31 10:28:13
R语言初级课程章节时长
01. 初识R语言34:07:00
软件的下载与安装8:22
包的下载与载入9:26
帮助与注意事项08:50
一个复杂作图例子7:29
02. 把数据输入R35:58:00
用c()输入数据08:33  
结合数据变量:使用cbind()或者rbind() 08:54
结合数据变量:使用vector函数输入数据  2:39
结合数据变量:使用data.frame函数载入数据 05:11
结合数据变量:使用list函数结合数据  10:41
03. 处理数据及其子集50:01:00
访问数据框变量08:16  
访问数据框的子集  3:43
数据排序 03:43
合并2个数据集 04:15
输出数据  3:15
编码分类变量(上)  9:05
编码分类变量(下)  7:45
几个简单的函数09:59  
04. 图形工具48:28:00
Plot函数  9:47
条形图和带形图(理论)  3:10
显示均值和标准差的条形图08:13  
带形图  8:08
离群值测定实例  7:19
在克里夫兰点图上添加均值  8:23
多组图  3:28
05. 循环(控制流)和函数53:34:00
if分支语句和for循环(上)  9:39
if分支语句和for循环(下) 08:47
其他语句 09:14
0和NA(上)  10:13
0和NA(下) 06:56
利用循环和函数输出图形  8:45
06. 数据的描述性和探索性分析42:39:00
分布函数和概率密度函数的算法(上)  8:37
分布函数和概率密度函数的算法(下) 06:58
多元数据的数字特征及相关矩阵(上)  9:10
多元数据的数字特征及相关矩阵(中) 09:06
多元数据的数字特征及相关矩阵(下)  8:48
07. 参数估计57:11:00
矩法  9:08
极大似然法(上) 09:18
极大似然法(下)  7:59
一个正态总体的情况下均值μ的区间估计  8:52
两个正态总体的情况 08:21
单侧置信区间估计04:00  
非正态总体的区间估计  9:33
08. 假设检验1:10:37
假设检验理论  9:41
单个总体的情况及实例  7:39
两个总体的情况及实例 05:57
正态总体方差的假设检验  2:15
二项分布(非正态)总体的假设检验  6:00
Pearson拟合优度卡方检验(理论) 07:39
Kolmogorov-Smirnov检验 05:50
列联表的独立性检验 08:39
符号检验  9:33
秩统计量和秩相关检验  7:24
09. 回归分析1:05:12
一元线性回归 08:26
多元线性回归分析 10:21
逐步回析 10:43
普通残差 09:39
学生化残差  2:42
残差图06:00  
找出异常值点(上)  8:34
找出异常值点(下) 08:47
R语言高级课程章节时长
广义线性回归模型51:41:00
广义线性回归模型的基本概念  8:58
Logistic回归模型的实例(连续自变量)  8:52
Logistic回归模型的应用  8:41
Logistic回归模型的实例(分类自变量)(1)  9:57
Logistic回归模型的实例(分类自变量)(2)  8:52
Logistic回归模型的实例(分类自变量)(3)  6:21
非线性回归模型17:42
非线性回归模型的建模实例  8:02
nls非线性函数的应用  9:40
分位数回归31:51:00
分位数回归基础理论  9:13
分位数回归实例(1)  8:02
分位数回归实例(2)  8:28
分位数回归实例(3)  6:08
单因素方差分析34:44:00
方差分析的理论基础  9:12
单因素方差分析的实例 10:22
均值的多重比较 10:02
正态性检验和方差齐性检验  5:08
双因素方差分析10:12
双因素方差分析  10:12
正交实验设计与方差分析40:49:00
正交实验设计的基础理论  8:06
正交实验设计的实例(1) 4:53
正交实验设计的实例(2)  9:43
有交互作用的正交实验实例(1)  9:03
有交互作用的正交实验实例(2)  9:04
判别分析44:03:00
判别分析的概念和fisher线性判别  9:42
线性判别分析和预测实例  8:05
手动计算判别分析 8:12
距离判别的基本思想和实例 10:06
多个总体的距离判别及实例  7:58
聚类分析18:12
聚类分析的基本思想  9:13
聚类分析的R语言实例  8:59
主成分分析29:34:00
主成分分析的基本原理  10:32
主成分分析的R语言实例(1) 10:11
主成分分析的R语言实例(2)  8:51
因子分析30:25:00
因子分析原理(1)  4:49
因子分析原理(2) 9:41
因子分析的R语言实例  7:40
因子得分及综合排序 8:15
综合评价18:44
综合评价和层次分析法的原理  10:22
综合评价的R语言实例  8:22
对应分析17:33
对应分析的基本原理 8:48
对应分析的R语言实例  8:45
典型相关分析24:04:00
典型相关分析的基本原理 8:36
典型相关分析的实例(1) 8:39
典型相关分析的实例(2)  6:49
Monte Carlo和Bootstrap方法35:04:00
随机数的产生和Monte  Carlo模拟的基本思想  9:03
Monte Carlo 模拟的随机投点法和均值法  9:25
随机投点法的精度分析  7:28
均值法的精度分析  9:08
ARIMA模型1:07:16
季节调整  7:17
指数平滑和ARMA模型原理 8:32
ARIMA模型的原理  9:43
单位根检验和pq阶数的初步判断  9:38
ARIMA模型拟合的实例 9:02
ARIMA模型的预测和检验  6:02
ARIMA模型pdq的确定方法  8:44
ARIMA模型的图形化检验  8:18
协整检验和误差修正模型28:05:00
协整检验和格兰杰因果检验的实例  9:18
误差修正模型的实例(1) 9:58
误差修正模型的实例(2)  8:49
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2013-10-31 10:37:34
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2013-10-31 10:41:11
Trick or Treat,

大家不要Trick了,

今天放出R语言视频,是给大家最好的Treat~
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2013-10-31 10:50:45
看看
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2013-10-31 10:51:27
好像不错~支持~
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