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R语言在生物统计中的应用 版权信息
- ISBN：9787305252273
- 条形码：9787305252273 ; 978-7-305-25227-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
R语言在生物统计中的应用 内容简介
目前主流统计软件有两种，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。SPSS分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用*广泛的专业统计软件。本书主要讲R语言在生物统计中的应用。本书包括R语言基础，基本数据管理，描述性统计、假设验测、方差分析、相关与回归分析、聚类分析和判别分析、主成分分析和因子分析、非参数测验等。
R语言在生物统计中的应用 目录
第l章 R语言基础
1．1 R的特点
1．2 R的获取与安装
1．3 R的菜单操作
1．4 工作空间
1．5 程序包
1．6 RStudio简介
第2章 基本数据管理
2．1 创建数据集
2．2 数据的读取和存储
2．3 R的运算符
2．4 R常用函数及其应用
2．5 编辑数据集
2．6 R语言编程简介
第3章 描述性统计
3．1 利用函数求解描述性统计数
3．2 描述性统计数的相关软件包
3．3 分组描述性统计
3．4 频数分布分析
第4章 假设测验
4．1 F测验
4．2 f测验
4．3 卡方测验
第5章 方差分析
5．1 方差分析常用函数和包简介
5．2 单因素试验资料的方差分析
5．3 两向分组资料的方差分析
5．4 二因素接近随机化试验资料的方差分析
5．5 二因素随机区组试验资料的方差分析
5．6 系统分组试验资料的方差分析
5．7 品种区域试验资料的方差分析
5．8 裂区试验资料的方差分析
5．9 协方差分析
第6章 相关与回归分析
6．1 线性相关分析
6．2 一元线性回归分析
6．3 多元线性回归分析
6．4 非线性回归
6．5 二分类变量Logistic回归
第7章 聚类分析和判别分析
7．1 系统聚类分析
7．2 动态聚类分析
7．3 判别分析
第8章 主成分分析和因子分析
8．1 主成分分析
8．2 因子分析
8．3 主成分分析与因子分析的关系
第9章 非参数测验
9．1 二项分布检验
9．2 Kolmogorov-Smirnov检验
9．3 两个独立样本的测验
9．4 多个独立样本的测验
9．5 两个配对样本的测验
9．6 多个配对样本的测验
第10章 数据可视化
10．1 基于R基础的数据可视化
10．2 基于ggplot2的数据可视化
10．3 基于ggplot2的拓展包应用举例
10．4 其他数据可视化专用R包
主要参考文献
1．1 R的特点
1．2 R的获取与安装
1．3 R的菜单操作
1．4 工作空间
1．5 程序包
1．6 RStudio简介
第2章 基本数据管理
2．1 创建数据集
2．2 数据的读取和存储
2．3 R的运算符
2．4 R常用函数及其应用
2．5 编辑数据集
2．6 R语言编程简介
第3章 描述性统计
3．1 利用函数求解描述性统计数
3．2 描述性统计数的相关软件包
3．3 分组描述性统计
3．4 频数分布分析
第4章 假设测验
4．1 F测验
4．2 f测验
4．3 卡方测验
第5章 方差分析
5．1 方差分析常用函数和包简介
5．2 单因素试验资料的方差分析
5．3 两向分组资料的方差分析
5．4 二因素接近随机化试验资料的方差分析
5．5 二因素随机区组试验资料的方差分析
5．6 系统分组试验资料的方差分析
5．7 品种区域试验资料的方差分析
5．8 裂区试验资料的方差分析
5．9 协方差分析
第6章 相关与回归分析
6．1 线性相关分析
6．2 一元线性回归分析
6．3 多元线性回归分析
6．4 非线性回归
6．5 二分类变量Logistic回归
第7章 聚类分析和判别分析
7．1 系统聚类分析
7．2 动态聚类分析
7．3 判别分析
第8章 主成分分析和因子分析
8．1 主成分分析
8．2 因子分析
8．3 主成分分析与因子分析的关系
第9章 非参数测验
9．1 二项分布检验
9．2 Kolmogorov-Smirnov检验
9．3 两个独立样本的测验
9．4 多个独立样本的测验
9．5 两个配对样本的测验
9．6 多个配对样本的测验
第10章 数据可视化
10．1 基于R基础的数据可视化
10．2 基于ggplot2的数据可视化
10．3 基于ggplot2的拓展包应用举例
10．4 其他数据可视化专用R包
主要参考文献
展开全部
R语言在生物统计中的应用 作者简介
杨泽峰，扬州大学农学院作物遗传育种与应用生物技术系副主任，教授、博士生导师，青岛农业大学客座教授。江苏省杰出青年基金获得者(2015)，江苏省优秀博士学位论文获得者(2009)，入选扬州大学高端人才支持计划(拔尖人才成长计划，2014)，扬州大学科技先锋。
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