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Ⅰ 學r語言實戰，很多統計學不懂怎麼辦

當然是先看比較入門的書，對R語言有個大概的了解，並且稍微操作一下。
再看r語言實戰，內容比較全面，包括很多例子，不懂再參考一下並實際操作。看完這本書你就學得差不多了。
最後看r語言編程藝術，內容比較深入，涉及一些底層的東西和一些初學者不太用的東西。比如怎麼用代碼進行調試等。

Ⅱ R語言實戰的介紹

《R語言實戰》，是2013年人民郵電出版社出版的圖書，作者Robert I. Kabacoff 。

Ⅲ 求R語言實戰書籍電子版百度雲資源

《R語言實戰》網路網盤txt 最新全集下載：

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書名：R語言實戰

作者：卡巴科弗 (Robert I.Kabacoff)

譯者：高濤

豆瓣評分：8.8

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2013-1

頁數：388

內容簡介：

數據時代已經到來，但數據分析、數據挖掘人才卻十分短缺。由於「大數據」對每個領域的決定性影響，相對於經驗和直覺，在商業、經濟及其他領域中基於數據和分析去發現問題並作出科學、客觀的決策越來越重要。開源軟體R是世界上最流行的數據分析、統計計算及制圖語言，幾乎能夠完成任何數據處理任務，可安裝並運行於所有主流平台，為我們提供了成千上萬的專業模塊和實用工具，是從大數據中獲取有用信息的絕佳工具。 本書從解決實際問題入手，盡量跳脫統計學的理論闡述來討論R語言及其應用，講解清晰透澈，極具實用性。作者不僅高度概括了R語言的強大功能、展示了各種實用的統計示例，而且對於難以用傳統方法分析的凌亂、不完整和非正態的數據也給出了完備的處理方法。通讀本書，你將全面掌握使用R語言進行數據分析、數據挖掘的技巧，並領略大量探索和展示數據的圖形功能，從而更加高效地進行分析與溝通。想要成為倍受高科技企業追捧的、炙手可熱的數據分析師嗎？想要科學分析數據並正確決策嗎？不妨從本書開始，挑戰大數據，用R開始炫酷的數據統計與分析吧！ 本書內容： R安裝與操作

Ⅳ r語言實戰裡面關於cca的介紹在哪

首先R是一種專業性很強的統計語言，如果想學得快一些的話，基本的統計學知識要懂，不然很多東西會掌握的比較慢。 掌握基本語法和操作，推薦國內的已經翻譯的比如《R語言實戰》《R語言編程藝術》，這個過程中最好結合一些小例子來做一些分析的東...

Ⅳ 我想咨詢一下，能不能用R語言把pdf文檔轉換成Word或是TXT。

要把pdf轉換成word格式用轉換器就可以了，這類轉換器很多，轉換起來很方便，或者用在線轉換平台轉效果也是一樣的，方法如下：
一、先網路輸入在線pdf轉換器進入在線轉換平台'

二、單擊要轉換的文件格式「pdf轉word"；

Ⅵ 推薦R語言書籍

薛毅的那書寫的不錯，給非數學專業當研究生教材的；
我看過的一些R的文檔，不一定每本都看全了，給你個列表，當個參考吧；
'25.recipes.for.getting.started.with.R.pdf'
'A.First.Course.in.Statistical.Programming.with.R.pdf'
'A.Handbook.of.Statistical.Analyses.Using.R.pdf'
'Exploratory.Multivariate.Analysis.by.Example.Using.R.pdf'
'Introction.to.Scientific.Programming.and.Simulation.Using.R.pdf'
'Introctory.Statistics.with.R.pdf'
'Linear.Models.with.R.pdf'
'R.by.Example.pdf'
'R.for.beginners.pdf'
'R.Graphics.pdf'
'R.in.a.Nutshell.pdf'
'Statistic.with.R.pdf'
'Statistical.Analysis.with.R.pdf'
'Statistics.and.Data.with.R.An.applied.approach.through.examples.pdf'
'The.R.Book.pdf'
'Using.R.for.Data.Analysis.and.Graphics.-.Introction,.Examples.and.Commentary.pdf'
'Using.R.for.Data.Management,.Statistical.Analysis,.and.Graphics.pdf'
'統計建模與R軟體.pdf'
圖形方面，ggplot2.Elegant.Graphics.for.Data.Analysis 真心不錯，前提是你能接受ggplot；
另外，圖形方面的，有個『現代統計圖形』也真心不錯，對於非數學專業的來說挺有意思的；

Ⅶ R語言實戰的目錄

第一部分入門第1章R語言介紹 1.1 為何要使用R？1.2 R的獲取和安裝1.3 R的使用1.3.1 新手上路1.3.2 獲取幫助1.3.3 工作空間1.3.4 輸入和輸出1.4 包1.4.1 什麼是包1.4.2 包的安裝1.4.3 包的載入1.4.4 包的使用方法1.5 批處理1.6 將輸出用為輸入——結果的重用1.7 處理大數據集1.8 示例實踐1.9 小結第2章創建數據集2.1 數據集的概念2.2 數據結構2.2.1 向量2.2.2 矩陣2.2.3 數組2.2.4 數據框2.2.5 因子2.2.6 列表2.3 數據的輸入2.3.1 使用鍵盤輸入數據2.3.2 從帶分隔符的文本文件導入數據2.3.3 導入Excel數據2.3.4 導入XML數據2.3.5 從網頁抓取數據2.3.6 導入SPSS數據2.3.7 導入SAS數據2.3.8 導入Stata數據2.3.9 導入netCDF數據2.3.10 導入HDF5數據2.3.11 訪問資料庫管理系統2.3.12 通過Stat/Transfer導入數據2.4 數據集的標注2.4.1 變數標簽2.4.2 值標簽2.5 處理數據對象的實用函數2.6 小結第3章圖形初階3.1 使用圖形3.2 一個簡單的例子3.3 圖形參數3.3.1 符號和線條3.3.2 顏色3.3.3 文本屬性3.3.4 圖形尺寸與邊界尺寸3.4 添加文本、自定義坐標軸和圖例3.4.1 標題3.4.2 坐標軸3.4.3 參考線3.4.4 圖例3.4.5 文本標注3.5 圖形的組合3.6 小結第4章基本數據管理4.1 一個示例4.2 創建新變數4.3 變數的重編碼4.4 變數的重命名4.5 缺失值4.5.1 重編碼某些值為缺失值4.5.2 在分析中排除缺失值4.6 日期值4.6.1 將日期轉換為字元型變數4.6.2 更進一步4.7 類型轉換4.8 數據排序4.9 數據集的合並4.9.1 添加列4.9.2 添加行4.10 數據集取子集4.10.1 選入（保留）變數4.10.2 剔除（丟棄）變數4.10.3 選入觀測4.10.4 subset()函數4.10.5 隨機抽樣4.11 使用SQL語句操作數據框4.12 小結第5章高級數據管理5.1 一個數據處理難題5.2 數值和字元處理函數5.2.1 數學函數5.2.2 統計函數5.2.3 概率函數5.2.4 字元處理函數5.2.5 其他實用函數5.2.6 將函數應用於矩陣和數據框5.3 數據處理難題的一套解決方案5.4 控制流5.4.1 重復和循環5.4.2 條件執行5.5 用戶自編函數5.6 整合與重構5.6.1 轉置5.6.2 整合數據5.6.3 reshape包5.7 小結第二部分基本方法第6章基本圖形6.1 條形圖6.1.1 簡單的條形圖6.1.2 堆砌條形圖和分組條形圖6.1.3 均值條形圖6.1.4 條形圖的微調6.1.5 棘狀圖6.2 餅圖6.3 直方圖6.4 核密度圖6.5 箱線圖6.5.1 使用並列箱線圖進行跨組比較6.5.2 小提琴圖6.6 點圖6.7 小結第7章基本統計分析7.1 描述性統計分析7.1.1 方法雲集7.1.2 分組計算描述性統計量7.1.3 結果的可視化7.2 頻數表和列聯表7.2.1 生成頻數表7.2.2 獨立性檢驗7.2.3 相關性的度量7.2.4 結果的可視化7.2.5 將表轉換為扁平格式7.3 相關7.3.1 相關的類型7.3.2 相關性的顯著性檢驗7.3.3 相關關系的可視化7.4 t檢驗7.4.1 獨立樣本的t檢驗7.4.2 非獨立樣本的t檢驗7.4.3 多於兩組的情況7.5 組間差異的非參數檢驗7.5.1 兩組的比較7.5.2 多於兩組的比較7.6 組間差異的可視化7.7 小結第三部分中級方法第8章回歸8.1 回歸的多面性8.1.1 OLS回歸的適用情境8.1.2 基礎回顧8.2 OLS回歸8.2.1 用lm()擬合回歸模型8.2.2 簡單線性回歸8.2.3 多項式回歸8.2.4 多元線性回歸8.2.5 有交互項的多元線性回歸8.3 回歸診斷8.3.1 標准方法8.3.2 改進的方法8.3.3 線性模型假設的綜合驗證8.3.4 多重共線性8.4 異常觀測值8.4.1 離群點8.4.2 高杠桿值點8.4.3 強影響點8.5 改進措施8.5.1 刪除觀測點8.5.2 變數變換8.5.3 增刪變數8.5.4 嘗試其他方法8.6 選擇「最佳」的回歸模型8.6.1 模型比較8.6.2 變數選擇8.7 深層次分析8.7.1 交叉驗證8.7.2 相對重要性8.8 小結第9章方差分析9.1 術語速成9.2 ANOVA模型擬合9.2.1 aov()函數9.2.2 表達式中各項的順序9.3 單因素方差分析9.3.1 多重比較9.3.2 評估檢驗的假設條件9.4 單因素協方差分析9.4.1 評估檢驗的假設條件9.4.2 結果可視化9.5 雙因素方差分析9.6 重復測量方差分析9.7 多元方差分析9.7.1 評估假設檢驗9.7.2 穩健多元方差分析9.8 用回歸來做ANOVA9.9 小結第10章功效分析10.1 假設檢驗速覽10.2 用pwr包做功效分析10.2.1 t檢驗10.2.2 方差分析10.2.3 相關性10.2.4 線性模型10.2.5 比例檢驗10.2.6 卡方檢驗10.2.7 在新情況中選擇合適的效應值10.3 繪制功效分析圖形10.4 其他軟體包10.5 小結第11章中級繪圖11.1 散點圖11.1.1 散點圖矩陣11.1.2 高密度散點圖11.1.3 三維散點圖11.1.4 氣泡圖11.2 折線圖11.3 相關圖11.4 馬賽克圖11.5 小結第12章重抽樣與自助法12.1 置換檢驗12.2 用coin包做置換檢驗12.2.1 獨立兩樣本和K樣本檢驗12.2.2 列聯表中的獨立性12.2.3 數值變數間的獨立性12.2.4 兩樣本和K樣本相關性檢驗12.2.5 深入探究12.3 lmPerm包的置換檢驗12.3.1 簡單回歸和多項式回歸12.3.2 多元回歸12.3.3 單因素方差分析和協方差分析12.3.4 雙因素方差分析12.4 置換檢驗點評12.5 自助法12.6 boot包中的自助法12.6.1 對單個統計量使用自助法12.6.2 多個統計量的自助法12.7 小結第四部分高級方法第13章廣義線性模型13.1 廣義線性模型和glm()函數13.1.1 glm()函數13.1.2 連用的函數13.1.3 模型擬合和回歸診斷13.2 Logistic回歸13.2.1 解釋模型參數13.2.2 評價預測變數對結果概率的影響13.2.3 過度離勢13.2.4 擴展13.3 泊松回歸13.3.1 解釋模型參數13.3.2 過度離勢13.3.3 擴展13.4 小結第14章主成分和因子分析14.1 R中的主成分和因子分析14.2 主成分分析14.2.1 判斷主成分的個數14.2.2 提取主成分14.2.3 主成分旋轉14.2.4 獲取主成分得分14.3 探索性因子分析14.3.1 判斷需提取的公共因子數14.3.2 提取公共因子14.3.3 因子旋轉14.3.4 因子得分14.3.5 其他與EFA相關的包14.4 其他潛變數模型14.5 小結第15章處理缺失數據的高級方法15.1 處理缺失值的步驟15.2 識別缺失值15.3 探索缺失值模式15.3.1 列表顯示缺失值15.3.2 圖形探究缺失數據15.3.3 用相關性探索缺失值15.4 理解缺失數據的來由和影響15.5 理性處理不完整數據15.6 完整實例分析（行刪除）15.7 多重插補15.8 處理缺失值的其他方法15.8.1 成對刪除15.8.2 簡單（非隨機）插補15.9 小結第16章高級圖形進階16.1 R中的四種圖形系統16.2 lattice包16.2.1 條件變數16.2.2 面板函數16.2.3 分組變數16.2.4 圖形參數16.2.5 頁面擺放16.3 ggplot2包16.4 互動式圖形16.4.1 與圖形交互：鑒別點16.4.2 playwith16.4.3 latticist16.4.4 iplots包的交互圖形16.4.5 rggobi16.5 小結後記：探索R的世界附錄A 圖形用戶界面附錄B 自定義啟動環境附錄C 從R中導出數據附錄D 製作出版級品質的輸出附錄E R中的矩陣運算附錄F 本書中用到的擴展包附錄G 處理大數據附錄H 更新R參考文獻

Ⅷ r語言為什麼不能輸出pdf，png文件

png是圖片的一種格式與JPG『JIF等一樣的，就是帶個透明通道 pdf文件直接用PS打開，然後點擊另存，選擇PNG格式的就可以了

Ⅸ R語言如何實現把多張圖片存到一個PDF中顯示

直接合並到PDF中不就行了。