书籍摘要

《R in Action, Third Edition: Data analysis and graphics with R and Tidyverse》是由Robert I. Kabacoff撰写的一本关于R语言及其在数据分析和图形可视化方面应用的权威指南。本书是R语言领域的经典之作，第三版在前两版的基础上进行了全面更新，涵盖了R语言的最新发展以及tidyverse软件包的广泛使用。

作者简介

Robert I. Kabacoff是一位经验丰富的数据科学家，拥有超过30年的统计编程和数据分析经验。他目前在Wesleyan University担任定量分析教授，并管理着Quick-R网站和Data Visualization with R网站。他的作品在数据分析领域广受好评，为读者提供了深入浅出的R语言学习路径。

书籍简介

本书分为五个部分，系统地介绍了R语言的基础知识、基本分析方法、中级分析技术、高级分析方法以及如何扩展技能。书中不仅详细介绍了R语言的基本操作，如数据导入、数据管理、图形绘制等，还深入探讨了统计分析、机器学习和数据可视化的高级主题。

第一部分：入门

• 第1章：R简介：介绍了R语言的优势、获取和安装方法，以及如何使用R进行基本操作。
• 第2章：创建数据集：讲解了R中的数据结构，如向量、矩阵、数据框等，并介绍了如何从键盘输入数据或从外部文件导入数据。
• 第3章：基本数据管理：涵盖了数据的基本操作，包括排序、合并、子集选择、变量创建和转换等。
• 第4章：图形入门：介绍了ggplot2包的基本用法，包括如何创建图形、修改图形元素和保存图形。

第二部分：基本方法

• 第6章：基本图形：讲解了如何使用R绘制条形图、饼图、树形图、直方图、核密度图、箱线图等基本图形。
• 第7章：基本统计：介绍了描述性统计、频率表、相关性分析、t检验等基本统计方法。

第三部分：中级方法

• 第8章：回归分析：详细介绍了线性回归模型的拟合、诊断和变量选择方法。
• 第9章：方差分析：涵盖了单因素方差分析、协方差分析、多因素方差分析等。
• 第10章：功效分析：介绍了如何使用pwr包进行样本量计算和功效分析。

第四部分：高级方法

• 第13章：广义线性模型：介绍了逻辑回归、泊松回归等广义线性模型的应用。
• 第14章：主成分分析和因子分析：讲解了如何使用主成分分析和因子分析进行降维和结构探索。
• 第15章：时间序列分析：介绍了时间序列数据的创建、平滑、季节分解和预测方法。
• 第16章：聚类分析：讲解了层次聚类和划分聚类方法的应用。
• 第17章：分类方法：介绍了逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等分类方法。

第五部分：扩展技能

• 第19章：高级图形：深入探讨了如何自定义图形的各个元素，包括坐标轴、颜色方案、字体等。
• 第20章：高级编程：介绍了R语言的高级编程技巧，包括面向对象编程、调试方法等。
• 第21章：动态报告创建：讲解了如何使用R Markdown等工具创建动态报告。
• 第22章：创建R包：介绍了如何创建R包，包括如何编写函数、添加文档和发布包。

附录

• 附录A：图形用户界面：介绍了R的图形用户界面选项。
• 附录B：自定义启动环境：讲解了如何自定义R的启动环境。
• 附录C：导出数据：介绍了如何将R中的数据导出到其他应用程序。
• 附录D：矩阵代数：提供了R中矩阵代数的基本操作。
• 附录E：本书中使用的包：列出了本书中使用的R包及其作者。
• 附录F：处理大数据集：介绍了处理大型数据集的方法和技术。

适用人群

本书适合任何需要处理数据的读者，无论是初学者还是经验丰富的R用户。书中不仅涵盖了R语言的基础知识，还提供了大量实用的代码示例和案例分析，帮助读者快速掌握R语言的应用。对于数据科学家、统计学家、研究人员和学生来说，这本书是一本不可或缺的实用指南。

《R in Action, Third Edition》是一本全面、实用且易于理解的R语言教程，无论是初学者还是资深用户都能从中受益。通过阅读本书，读者将能够掌握R语言的强大功能，提升数据分析和可视化的技能。