零基础学R语言
1
前言
1.1
R 的前世今生
1.2
R 的安装
1.3
RStudio界面
2
新手上路 R Basics 1
2.1
R的数学运算：
2.2
赋值
2.3
使用 ? or help() 查询
2.4
功能包
2.5
查看路径和设置路径
2.6
数据类型
2.7
数据结构
2.7.1
vector 向量
2.7.2
matrix 矩阵
2.7.3
dataframe 数据框
2.7.4
因子 factor
2.7.5
list 列表
2.8
常用函数
3
新手上路 R Basics 2
3.1
为什么要学统计？
3.2
补一点统计知识
3.2.1
集中趋势统计量: 均值（Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、百分位数(percentile)
3.2.2
离散趋势统计量：方差（var)、极差（range)
3.3
基本作图
4
数据管理
4.1
添加变量
4.2
缺失值处理
4.3
导入输入
4.4
脚本
4.5
apply 大家族
4.6
dplyr package
5
数据可视化
5.1
图形类别介绍
5.2
基本作图语法介绍
6
数据可视化第二课：
6.1
ggplot2 绘图包介绍
6.2
用几何函数指定图形类型
6.3
分组
6.4
刻面
6.5
添加光滑曲线
6.6
保存图
7
数据可视化第三课：案例
7.1
泰坦尼克号生还者分析
8
线性回归第一课
8.1
相关性
8.1.1
散点图
8.1.2
相关系数
8.1.3
线性关系
8.2
回归模型
8.2.1
模型理解
8.2.2
模型推导
8.2.3
系数含义
9
回归分析第二课
9.1
如何用R做线性回归
9.1.1
数据导入
9.1.2
前期清理
9.1.3
基本观察
9.1.4
建立模型
9.2
线性回归结果的理解
9.2.1
系数
9.2.2
R 方
9.2.3
显著度
9.2.4
模型评估
10
回归分析第三课
10.1
大学教授收入分析
10.2
广告投入与销售额分析
11
dplyr包
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R 语言入门，给一心只有学习的你
Chapter 4
数据管理
4.1
添加变量
4.2
缺失值处理
4.3
导入输入
4.4
脚本
4.5
apply 大家族
4.6
dplyr package