R是一種用于統計計算與做圖的開源軟件，同時也是一種編程語言，它廣泛應用于企業和學術界的數據分析領域，正在成為最通用的語言之一。由于近幾年數據挖掘、大數據等概念的走紅，R也越來越多地被人關注。截至本文完成之日，CRAN（http：／／cran。r－project。org／）上共有4383個包，涉及統計、化學、經濟、生物、醫學、心理、社會學等各個學科。不同類型的公司，比如Google、輝瑞、默克、美國銀行、洲際酒店集團和殼牌公司都在使用它，同時以S語言環境為基礎的R語言由于其鮮明的特色，一出現就受到了統計專業人士的青睞，成為國外大學里相當標準的統計軟件。
目錄
譯者序
前言
致謝
第1章 快速入門
1.1 怎樣運行R
1.1.1 交互模式
1.1.2 批處理模式
1.2 第一個R會話
1.3 函數入門
1.3.1 變量的作用域
1.3.2 默認參數
1.4 R語言中一些重要的數據結構
1.4.1 向量，R語言中的戰斗機
1.4.2 字符串
1.4.3 矩陣
1.4.4 列表
1.4.5 數據框
1.4.6 類
1.5 擴展案例：考試成績的回歸分析
1.6 啟動和關閉R
1.7 獲取幫助
1.7.1 help（）函數
1.7.2 example（）函數
1.7.3 如果你不太清楚要查找什么
1.7.4 其他主題的幫助
1.7.5 批處理模式的幫助
1.7.6 互聯網資源
第2章 向量
2.1 標量、向量、數組與矩陣
2.1.1 添加或刪除向量元素
2.1.2 獲取向量長度
2.1.3 作為向量的矩陣和數組
2.2 聲明
2.3 循環補齊
2.4 常用的向量運算
2.4.1 向量運算和邏輯運算
2.4.2 向量索引
2.4.3 用：運算符創建向量
2.4.4 使用seq（）創建向量
2.4.5 使用rep（）重復向量常數
2.5 使用all（）和any（）
2.5.1 擴展案例：尋找連續出現1的游程
2.5.2 擴展案例：預測離散值時間序列
2.6 向量化運算符
2.6.1 向量輸入，向量輸出
2.6.2 向量輸入，矩陣輸出
2.7 NA與NULL值
2.7.1 NA的使用
2.7.2 NULL的使用
2.8 篩選
2.8.1 生成篩選索引
2.8.2 使用subset（）函數篩選
2.8.3 選擇函數which（）
2.9 向量化的ifelse（）函數
2.9.1 擴展案例：度量相關性
2.9.2 擴展案例：對鮑魚數據集重新編碼
2.10 測試向量相等
2.11 向量元素的名稱
2.12 關于c（）的更多內容
第3章 矩陣和數組
3.1 創建矩陣
3.2 一般矩陣運算
3.2.1 線性代數運算
3.2.2 矩陣索引
3.2.3 擴展案例：圖像操作
3.2.4 矩陣元素篩選
3.2.5 擴展案例：生成協方差矩陣
3.3 對矩陣的行和列調用函數
3.3.1 使用apply（）函數
3.3.2 擴展案例：尋找異常值
3.4 增加或刪除矩陣的行或列
3.4.1 改變矩陣的大小
3.4.2 擴展案例：找到圖中距離最近的一對端點
3.5 向量與矩陣的差異
3.6 避免意外降維
3.7 矩陣的行和列的命名問題
3.8 高維數組
第4章 列表
4.1 創建列表
4.2 列表的常規操作
4.2.1 列表索引
4.2.2 增加或刪除列表元素
4.2.3 獲取列表長度
4.2.4 擴展案例：文本詞匯索引
4.3 訪問列表元素和值
4.4 在列表上使用apply系列函數
4.4.1 lapply（）和sapply（）的使用
4.4.2 擴展案例：文本詞匯索引（續）
4.4.3 擴展案例：鮑魚數據
4.5 遞歸型列表
……
第5章 數據框
第6章 因子和表
第7章 R語言編程結構
第8章 數學運算與模擬
第9章 面向對象的編程
第10章 輸入與輸出
第11章 字符串操作
第12章 繪圖
第13章 調試
第14章 性能提升：速度和內存
第15章 R與其他語言的接口
第16章 R語言并行計算
附錄A 安裝R
附錄B 安裝和使用包
