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| 編輯推薦： |
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本书将提供丰富的示例数据，在实际操作中引导读者熟练掌握R语言的相关函数和工具，让读者能够灵活应用多元统计的方法来解决实际问题。按照实例和章节后的习题，在计算机上进行实践操作，可以收到举一反三、熟能生巧的效果。章节后习题的数据文件和参考答案隐藏在相应的二维码中，读者可以检验自己的实践操作的成效。
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| 內容簡介： |
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本书分上、下两篇，各包括5个章节，共计10章。上篇为R语言基础，目的是介绍R语言在传统低元数据中的统计分析和可视化应用。下篇着重介绍R语言在多元统计中的应用。本书以统计学的惯用逻辑顺序，系统而全面地介绍R语言的使用方法。无论是对于R语言初学者还是具有一定编程经验的读者，本书都能提供深入浅出的指引和详细的实例说明，帮助读者快速上手，并逐步深入了解R语言的强大之处。通过本书，读者将学习如何进行数据的导入、整理和预处理，如何使用适当的多元统计方法进行分析，以及如何解释和呈现结果。本书将提供丰富的示例数据，在实际操作中引导读者熟练掌握R语言的相关函数和工具，让读者能够灵活应用多元统计的方法来解决实际问题。按照实例和章节后的习题，在计算机上进行实践操作，可以收到举一反三、熟能生巧的效果。章节后习题的数据文件和参考答案隐藏在相应的二维码中，读者可以检验自己的实践操作的成效。
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| 關於作者： |
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湖北民族大学副教授，博士，湖北民族大学副教授，主要研究方向为酶工程与生物制药，近五年参与省部级项目4项，主持校级项目3项，主持省级项目2项，发表论文20余篇，其中SCI收录1篇，EI收录1篇，CSCD收录4篇；出版专著1部；出版教材1部，授予国家发明专利1项。
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| 目錄：
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目录第1章 R语言简介…11.1 R语言和RStudio安装…11.2 R包…21.3 开始使用R语言…21.4 R语言的数据类型…31.5 用R获取数据…31.5.1 获取内置的数据集…31.5.2 模拟特定分布的数据…41.5.3 获取其他格式的数据…4第2章 数据整理与分析…62.1 直方图的绘制…62.1.1 利用基本包自带数据集中的数据进行直方图的绘制…62.1.2 利用随机生成的数据绘制直方图…92.1.3 本地文件中数据的直方图绘制…92.2 描述性统计…122.3 时间函数…122.4 多元数据的绘图方法…132.4.1 轮廓图…132.4.2 星图…152.4.3 调和曲线图…172.5 非堆叠并排柱状图的绘制…192.5.1 数据来源…192.5.2 处理步骤…192.5.3 利用R语言绘制非堆叠并排柱状图…202.6 双y轴折线图的绘制…212.7 R语言自带数据集…24第3章 统计假设检验…303.1 成组样本的t检验…303.1.1 利用R语言自带数据集中的数据进行成组样本的t检验…303.1.2 本地文件资料中成组样本的t检验…323.2 配对样本的t检验…333.2.1 利用R语言自带数据集中的数据进行配对样本的t检验…333.2.2 本地文件资料中配对样本的t检验…35第4章 方差分析…374.1 单因素试验资料的方差分析…374.1.1 利用R语言自带数据集中的数据进行单因素方差分析…374.1.2 利用本地文件中的数据进行单因素方差分析…414.2 双因素试验资料的方差分析…434.3 多重方差分析…484.3.1 数据存储路径…484.3.2 R语言程序…484.3.3 程序运行结果…49第5章 正交试验设计及分析…535.1 有交互作用的方差分析…535.2 绘制主效应图及描述统计…555.3 正交表的输出…575.3.1 直接生成正交表…575.3.2 调整列次序…575.3.3 调整行排序…585.4 *优组合及可视化…585.4.1 方差分析…595.4.2 选择*优组合…605.4.3 作图…61第6章 多元线性回归…626.1 一元线性回归…626.1.1 回归方程的显著性检验…626.1.2 相关系数与决定系数…626.1.3 一元线性回归方程的应用——点预测和区间预测…636.1.4 一元线性回归的实例…636.2 二元线性回归…666.2.1 正规方程组的两种形式…666.2.2 回归方程的显著性检验…676.2.3 二元线性回归方程的应用…676.2.4 二元线性回归的实例…686.3 多元线性回归…696.3.1 b是多元线性回归模型中系数β的无偏估计量…696.3.2 [σ2A-1]是回归系数的协方差矩阵…706.3.3 多元线性回归方程的显著性检验…716.3.4 多元线性回归方程的应用…716.3.5 回归系数的显著性检验…726.3.6 偏回归平方和…726.3.7 标准多元回归方程…736.3.8 标准形式的正规方程组…746.3.9 标准回归系数的显著性检验…756.3.10 多元线性回归的实例…766.3.11 多重共线性的诊断…80第7章 多元线性相关…907.1 几个重要证明…907.2 两种相关系数的显著性检验…937.2.1 复相关系数R及显著性检验…937.2.2 偏相关系数及显著性检验…937.3 R语言在变量间相关性分析中应用的方法…947.4 相关性的可视化…1007.5 三种相关系数的实例…1017.6 通径分析…1057.7 典型相关分析…1057.7.1 典型相关分析实例…1097.7.2 典型相关可视化…110第8章 多元非线性回归…1158.1 一元非线性回归…1158.2 多元非线性回归…1238.2.1 一次回归的正交设计…1238.2.2 二次回归正交组合设计…1278.2.3 二次回归正交旋转组合设计…131第9章 多元聚类分析…1419.1 聚类原理和方法…1419.2 聚类分析关键问题…1449.3 聚类实例…1509.4 利用R语言计算R2和半偏R2…1599.5 聚类与判别分析…161第10章 主成分分析…16610.1 主成分分析的过程…16610.1.1 数据标准化…16610.1.2 计算相关系数（协方差）矩阵…16710.1.3 求解特征值和相应的特征向量…16710.1.4 计算主成分得分…16910.1.5 绘制主成分散点图…17010.2 主成分分析函数…17310.3 主成分回归分析…176参考文献…190参考文献
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前 言随着时代的快速发展和信息技术的日新月异，数据分析和编程在当今社会中的地位愈发重要。当解决复杂性问题时，往往涉及大量的变量，而传统的统计方法无法有效地处理这些复杂性问题。因此，需要借助一些更加强大的工具和技术来帮助我们揭示数据背后的规律与联系，以提供洞察力和决策支持。多元统计分析是统计学中的一个重要分支，主要研究多个变量之间的相互关系和内在统计规律性。作为一门应用科学，多元统计分析具有深远的影响，广泛应用于各个领域。在众多编程语言中，R语言因其具有强大的统计分析功能和广泛的应用而备受关注。R语言具有丰富的统计分析功能、免费和开源的优势、强大的数据可视化功能以及灵活的可扩展性等特点，这使得它成为数据科学和统计分析领域的首选工具之一。R语言提供了丰富的统计分析函数和扩展包，使得我们能够灵活地处理和分析各种类型的数据。本书共包括10章，其中第1章至第5章为R语言基础，简介R语言之后再围绕R语言在数据整理与分析、统计假设检验、方差分析和正交试验设计及分析中的应用展开，目的是介绍R语言在低元数据中的统计分析和可视化应用。第6章至第10章着重介绍R语言在多元统计分析中的应用，包括多元线性回归、多元线性相关、多元非线性回归、多元聚类分析与主成分分析等内容。本书以统计学惯用的逻辑顺序，系统而全面地介绍R语言的使用方法。无论是对于R语言初学者还是对于有一定编程经验的读者，本书都能提供深入浅出的指引。通过本书，读者将学习如何进行数据的导入、整理和预处理，如何使用适当的多元统计方法进行分析，以及如何解释和呈现结果。本书将提供丰富的示例数据，在实际操作中引导读者熟练掌握R语言的相关函数和工具，让读者能够灵活应用多元统计分析的方法来解决实际问题。希望本书能够成为你学习和应用多元统计分析的重要参考资料，同时也希望本书能够激发你对于数据分析和多元统计分析的兴趣。本书由湖北民族大学的周防震和周志担任主编，彭木（湖北民族大学）和杨眉（恩施职业技术学院）担任副主编。具体分工如下：杨眉编写第1章、第2章和第8章；彭木编写第3章和第4章；周志编写第5章和第6章；周防震编写第7章、第9章和第10章。在编写过程中得到了湖北民族大学食品科学与工程学科硕士点2021级、2022级和2023级研究生的大力支持；在出版过程中得到了湖北民族大学生物与食品工程学院及研究生处（学科建设与学位管理办公室）的领导和老师的大力支持。在此一并表示感谢！本书可供综合性大学、师范类院校及农林院校的生物类和食品类相关专业的专科生、本科生和硕士研究生学习。同时，由于本书涉及的内容较多，错误之处在所难免，欢迎读者批评指正。周防震2024年7月12日于恩施
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