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目录：
第 1章 R语言入门 .1
1.1 R语言简介1
1.1.1 R软件的下载与安装 . 1
1.1.2初识 R. 2
1.1.3下拉式菜单与快捷方式.4
1.2向量. .15
1.2.1基本运算 15
1.2.2数据对象 17
1.2.3向量赋值 18
1.2.4产生有规律的向量 19
1.2.5逻辑向量 21
1.2.6向量中的缺失数据 21
1.2.7字符型向量 . 22
1.2.8用 vector函数生成向量 . 24
1.2.9复数向量 25
1.2.10向量的下标运算 . 25
1.2.11与数值向量有关的函数 27
1.3因子. .28
1.3.1 factor函数 28
1.3.2 gl函数 29
1.3.3与因子有关的函数 29
1.4矩阵. .30
1.4.1矩阵的生成 . 30
1.4.2与矩阵运算有关的函数 . 31
1.4.3矩阵下标 33
1.5数组. .34
1.5.1数组的生成 . 34
1.5.2数组下标 34
1.5.3 apply函数 36
1.6对象和它的模式与属性.36
1.6.1固有属性：mode和 length 37
1.6.2修改对象的长度.37
1.6.3 attributes和 attr函数 38
1.6.4对象的 class属性 . 39
1.7列表. .39
1.7.1列表的构造 . 39
1.7.2列表的修改 . 40
1.7.3返回值为列表的函数 40
1.8数据框 . 40
1.8.1数据框的生成 . 41
1.8.2数据框的引用 . 42
1.8.3 attach函数. .42
1.8.4 with函数 . 43
1.8.5列表与数据框的编辑 43
1.8.6 lapply函数和 sapply函数.43
1.9读、写数据文件 44
1.9.1读纯文本文件 . 44
1.9.2读取其他软件格式的数据文件 46
1.9.3读取 Excel表格数据 47
1.9.4数据集的读取 . 49
1.9.5写数据文件 . 50
1.10控制流 51
1.10.1分支函数. .51
1.10.2中止语句与空语句 52
1.10.3循环函数. .53
1.11 R程序设计 . 54
1.11.1函数定义. .54
1.11.2定义新的二元运算 56
1.11.3有名参数与默认参数. .56
1.11.4递归函数. .57
1.11.5程序运行. .57
1.11.6程序调试. .59习题 1 . 61
第 2章数值计算 63
2.1向量与矩阵的运算 . 63
2.1.1向量的四则运算.63
2.1.2向量的内积与外积 64
2.1.3矩阵的四则运算.65
2.1.4矩阵的函数运算.66
2.1.5求解线性方程组.67
2.1.6矩阵分解 69
2.2非线性方程 (组)求根 73
2.2.1非线性方程求根.73
2.2.2求解非线性方程组 77
2.3求函数极值 80
2.3.1一元函数极值 . 80
2.3.2多元函数极值 . 81
2.4插值. .87
2.4.1多项式插值 . 87
2.4.2分段线性插值 . 88
2.4.3分段 Hermite插值 90
2.4.4三次样条函数 . 90
2.5数据拟合 . 93
2.5.1最小二乘原理 . 93
2.5.2求解超定线性方程组的 QR分解方法 . 94
2.5.3多项式拟合 . 97
2.6数值积分 . 97
2.6.1梯形求积公式 . 97
2.6.2 Simpson求积公式 .98
2.6.3 integrate函数 . 99习题 2 100
第 3章 R语言绘图 103
3.1高水平绘图函数.103
3.1.1基本绘图函数 —— plot函数 103
3.1.2多组图 —— pairs函数.105
3.1.3协同图 —— coplot函数 . 109
3.1.4点图 —— dotchart函数 . 110
3.1.5饼图 —— pie函数 . 113
3.1.6条形图 —— parplot函数 114
3.1.7直方图 —— hist函数 115
3.1.8箱线图 —— boxplot函数 117
3.1.9 Q-Q图 —— qqnorm函数. .119
3.1.10三维透视图 —— persp函数 120
3.1.11等值线 —— contour函数 . 122
3.2图形参数 . .123
3.2.1高水平绘图函数中的参数 124
3.2.2图形参数的永久设置 . 124
3.2.3图形参数的临时设置 . 125
3.2.4图形元素控制 125
3.3低水平图形函数.127
3.3.1添加点、线、文字、符号或数学表达式 . 127
3.3.2添加直线、线段和图例 . 130
3.3.3添加图题、边与盒子 . 132
3.3.4添加多边形或图形阴影 134
3.3.5交互图形函数 135
3.4图形参数 (续) . 136
3.4.1坐标轴与坐标刻度 . 136
3.4.2图形边空 .137
3.4.3多图环境 .138
3.5图形设备 . .143习题 3 144
第 4章概率、分布与随机模拟 . 146
4.1组合数与概率计算 146
4.1.1生成组合方案 146
4.1.2生成组合数 146
4.1.3概率计算 .146
4.2分布函数 . .147
4.2.1分布函数 .147
4.2.2分位数 . 148
4.3常用的分布函数.148
4.3.1正态分布 .148
4.3.2均匀分布 .150
4.3.3指数分布 .150
4.3.4二项分布 .151
4.3.5 Poisson分布 . 152
4.3.6 χ2分布 154
4.3.7 t分布 154
4.3.8 F分布 . 155
4.3.9 R的内置函数 155
4.4样本统计量 . 157
4.4.1样本均值 .157
4.4.2样本方差 .157
4.4.3顺序统计量 158
4.4.4中位数 . 159
4.4.5分位数 . 159
4.4.6样本的 k阶矩 . 160
4.4.7偏度系数与峰度系数 . 160
4.4.8经验分布函数 161
4.5随机抽样与随机模拟 163
4.5.1随机数的生成 163
4.5.2随机抽样 .164
4.5.3随机模拟 .166习题 4 169
第 5章假设检验 . 172
5.1假设检验的基本思想 172
5.1.1基本概念 .172
5.1.2基本思想 .172
5.1.3两类错误 .173
5.1.4 P值 . 173
5.2重要的参数检验.173
5.2.1 t检验 173
5.2.2 F检验 . 176
5.2.3二项分布的近似检验 . 178
5.2.4二项分布的精确检验 . 182
5.2.5 Poisson检验 . 184
5.2.6功效检验 .185
5.3符号检验与秩检验 189
5.3.1符号检验 .189
5.3.2秩检验与秩和检验 . 191
5.3.3尺度参数检验 196
5.4分布检验 . .197
5.4.1 Pearson拟合优度 χ2检验 . 197
5.4.2 Kolmogorov-Smirnov检验 . .200
5.4.3正态性检验 202
5.5列联表检验 . 203
5.5.1 Pearson χ2独立性检验 203
5.5.2 Fisher精确独立性检验.205
5.5.3 McNemar检验 . 207
5.5.4三维列联表的条件独立性检验 . 208
5.6相关性检验 . 210
5.6.1 Pearson相关检验 211
5.6.2 Spearman相关检验 211
5.6.3 Kendall相关检验 212
5.6.4 cor.test函数 . 213
5.7游程检验 . .215习题 5 216
第 6章回归分析 . 223
6.1线性回归 . .223
6.1.1线性回归模型 223
6.1.2线性回归模型的计算 . 225
6.1.3预测区间与置信区间 . 227
6.1.4其他函数 .230
6.2回归诊断 . .230
6.2.1为什么要作回归诊断 . 231
6.2.2残差检验 .232
6.2.3影响分析 .236
6.3 Box-Cox变换 . 240
6.4多重共线性 . 243
6.4.1多重共线性现象 . 244
6.4.2岭估计 . 245
6.5逐步回归 . .247
6.5.1“最优”回归方程的选择 . 247
6.5.2逐步回归的计算 . 247
6.6稳健回归 . .251
6.6.1稳健回归的基本概念 . 252
6.6.2稳健回归 .253
6.6.3抗干扰回归 255
6.7非线性回归 . 257
6.7.1多项式回归 258
6.7.2局部多项式回归 . 260
6.7.3非线性回归 262
6.8广义线性回归模型 265
6.8.1 glm函数 . 266
6.8.2 Logistic回归模型 267
6.8.3 Poisson分布族 . 271
6.8.4正态分布族 273习题 6 274
第 7章多元统计分析 281
7.1方差分析 . .281
7.1.1方差分析的数学模型 . 281
7.1.2方差分析的计算 . 284
7.1.3多重均值检验 289
7.1.4与方差分析有关的函数 291
7.1.5方差分析的进一步讨论 293
7.1.6秩检验 . 295
7.1.7协方差分析 299
7.2判别分析 . .301
7.2.1判别分析的数学模型 . 302
7.2.2判别分析的计算 . 302
7.3聚类分析 . .306
7.3.1距离和相似系数 . 306
7.3.2系统聚类法 308
7.3.3类个数的确定 314
7.3.4实例 . 315
7.3.5 K均值聚类 319
7.4主成分分析 . 320
7.4.1主成分分析的数学模型 320
7.4.2主成分分析的计算 . 321
7.4.3主成分分析的应用 . 326
7.5因子分析 . .330
7.5.1因子分析的数学模型 . 330
7.5.2因子分析函数 331
7.5.3因子分析的计算 . 332
7.6典型相关分析 . 339
7.6.1典型相关分析的数学模型 340
7.6.2典型相关分析的计算 . 340习题 7 342
第 8章多元分布 . 352
8.1基本概念 . .352
8.1.1多元分布函数与概率密度函数 . 352
8.1.2多元正态分布 352
8.1.3与多元正态分布有关的 R函数 353
8.2样本统计量及抽样分布 . 357
8.2.1样本统计量 357
8.2.2抽样分布 .359
8.3多元正态总体均值向量的检验 360
8.3.1单个总体均值向量的检验 360
8.3.2两个总体均值向量的检验 360
8.3.3 R中的均值检验函数 .361
8.4扩展包中的其他函数 365
8.4.1多元 t分布 365
8.4.2多元非参数检验 . 366
8.4.3多元正态性检验 . 370习题 8 370

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神神秘秘，弄个封面还要论坛币