数据可视化分析--基于R语言(第2版)/基于R应用的统计学丛书
- ISBN:9787300290157
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:339
- 出版时间:2021-05-01
- 条形码:9787300290157 ; 978-7-300-29015-7
内容简介
本书以R语言为实现工具,以数据可视化分析为导向,结合实际案例介绍数据的可视化方法,全书包括9章内容,章介绍数据可视化的基本问题以及R语言数据处理的基本技能,为可视化分析奠定基础。第2章介绍R语言绘图基础,重点介绍R传统绘图包graphics中的绘图函数及基本使用方法。第3章介绍类别数据的可视化方法,包括类别频数和频数百分比的可视化方法。第4章介绍数据分布特征的可视化方法,包括直方图与核密度图、箱线图和小提琴图、茎叶图和点图等,第5章介绍变量间关系的可视化方法,包括散点图、散点图矩阵、相关系数矩阵等,第6章介绍样本相似性的可视化方法,包括轮廓图和雷达图、星图和脸谱图、聚类图和热图等。第7章介绍时间序列的可视化方法,包括变化模式和变动特征的可视化、序列成分的可视化和预测结果的可视化等。第8章介绍概率分布的可视化方法,包括二项分布、正态分布、X2分布、t分布和F分布的可视化,抽样分布的可视化及统计推断结果的可视化等。第9章介绍其他一些特殊的可视化图形以及出版物中图表的使用技巧。附录给出了R语言表格制作的方法以及本书使用的R包和R函数。 本书可作为高等院校各专业开设数据可视化课程的教材,也可作为数据分析工作者、R语言和可视化分析爱好者的参考书,阅读本书需要具备一定的统计学知识。
目录
1.1 数据可视化概述
1.1.1 可视化及其分类
1.1.2 可视化的数据类型
1.1.3 可视化的实现工具
1.1.4 可视化的注意事项
1.2 R 软件的初步使用
1.2.1 R软件的下载、安装与更新
1.2.2 对象赋值与运行
1.2.3 编写代码脚本
1.2.4 查看帮助文件
1.2.5 包的安装与加载
1.3 创建R 格式数据
1.3.1 向量、矩阵和数组
1.3.2 数据框
1.3.3 因子和列表
1.4 R 语言数据处理
1.4.1 数据读取和保存
1.4.2 随机数和数据抽样
1.4.3 生成频数分布表
1.4.4 数据类型的转换
习题
第2章 R 语言绘图基础
2.1 R 语言的基本绘图函数
2.1.1 高级绘图函数
2.1.2 低级绘图函数
2.2 绘图参数与图形控制
2.2.1 绘图参数
2.2.2 图形控制
2.2.3 图形颜色
2.3 页面布局与图形组合
2.3.1 用par 函数布局页面
2.3.2 用layout 函数布局页面
2.3.3 同时打开多个绘图窗口
习题
第3章 类别数据可视化
3.1 条形图及其变种
3.1.1 简单条形图和帕累托图
3.1.2 并列条形图和堆叠条形图
3.1.3 不等宽条形图和脊形图
3.2 树状图
3.2.1 条形树状图
3.2.2 矩形树状图
3.3 马赛克图及其变种
3.3.1 马赛克图
3.3.2 马赛克图的变种
3.4 关联图和独立性检验P 值图
3.4.1 关联图
3.4.2 独立性检验的P 值图
3.5 气球图和热图
3.5.1 气球图
3.5.2 热图
3.6 南丁格尔玫瑰图
3.7 金字塔图
3.8 饼图及其变种
3.8.1 饼图和扇形图
3.8.2 环形图和弧形图
3.8.3 饼环图和旭日图
习题
第4章 分布特征可视化
4.1 直方图与核密度图
4.1.1 直方图
4.1.2 核密度图
4.2 箱线图和小提琴图
4.2.1 箱线图
4.2.2 小提琴图
4.3 茎叶图
4.4 点图、带状图和太阳花图
4.4.1 点图
4.4.2 带状图
4.4.3 太阳花图
4.5 海盗图
4.6 分布概要图
习题
第5章 变量间关系可视化
5.1 散点图与散点图矩阵
5.1.1 散点图
5.1.2 散点图矩阵
5.1.3 相关系数矩阵
5.1.4 相关系数网状图
5.2 条件散点图
5.3 大数据集的散点图
5.4 3D 散点图和气泡图
5.4.1 3D 散点图
5.4.2 气泡图
5.5 散点饼图
5.6 广义配对图
习题
第6章 样本相似性可视化
6.1 轮廓图和雷达图
6.1.1 轮廓图
6.1.2 雷达图
6.2 星图和脸谱图
6.2.1 星图
6.2.2 脸谱图
6.3 聚类图和热图
6.3.1 聚类图
6.3.2 热图
习题
第7章 时间序列可视化
7.1 变化模式可视化
7.1.1 折线图与面积图
7.1.2 蒸汽图与风筝图
7.1.3 地平线图
7.1.4 双坐标图
7.1.5 日历图
7.2 变动特征可视化
7.2.1 时间序列的瀑布图
7.2.2 两个时点间的斜率图
7.2.3 序列的改变点
7.2.4 时间序列的动态交互图
7.3 序列成分可视化
7.3.1 成分分解图
7.3.2 随机成分平滑曲线
7.4 预测结果可视化
7.4.1 指数平滑预测可视化
7.4.2 ARIMA 模型预测可视化
习题
第8章 概率分布可视化
8.1 二项分布可视化
8.2 正态分布可视化
8.2.1 正态分布曲线和概率
8.2.2 累积分布函数和经验累积分布函数
8.2.3 正态概率图
8.3 2分布、t 分布和F 分布的可视化
8.3.1 2 分布可视化
8.3.2 t 分布可视化
8.3.3 F 分布可视化
8.4 抽样分布的可视化
8.4.1 样本均值的抽样分布
8.4.2 样本方差的抽样分布
8.4.3 样本比例的抽样分布
8.5 统计推断结果的可视化
8.5.1 2 检验的可视化
8.5.2 t 检验的可视化
8.5.3 F 检验的可视化
习题
第9章 其他可视化图形
9.1 瀑布图
9.2 沃罗诺伊图
9.3 和弦图
9.4 桑基图和平行集图
9.5 3D 透视图
9.6 词云图
9.7 甘特图
9.8 网络图
9.9 出版物中的图表
9.9.1 绘制表格
9.9.2 绘制带有表格和注释文本的图形
9.9.3 绘制带有检验信息的图形
9.10 为图形添加背景图片
习题
附录1 R语言制作HTML 表格
附录2 本书使用的R包和R函数
参考文献
节选
进入21世纪, 数据可视化作为一门相对独立的学科仍处于迅速发展和完善之中, 它在生活、生产和科学研究的各个领域得到广泛应用.本书与其他可视化书籍不同, 本书立足于数据类型和可视化目的对图形进行分类, 如类别数据的频数图形、数值数据的分布图形、多变量的关系图形、多样本的相似性图形、时间序列图形等, 从而有利于读者根据所面对的数据类型和分析目的选择图形;体现R 的多样性和灵活性. 同一种图形尽可能使用不同的R 包和不同的函数实现. 除R 基础安装中自带的包及其函数外, 本书还使用了70 多个绘图包, 涉及300 多个绘图函数;详细的绘图代码. 书中共绘制了200 多幅不同的图形, 每幅图形均列出了相对独立的绘制代码, 并标有详细注释, 直接运行即可得到相应的图形;详尽的图形解读. 每幅图形均结合实际数据做出了详尽解读, 以帮助读者更好地理解和应用.
作者简介
贾俊平,中国人民大学统计学院副教授,多年来,一直从事统计教学和研究工作。著有《统计学》《统计学—基于SPSS》《统计学—基于Excel》《统计学—基于R》《数据可视化分析—基于R语言》《统计学基础》等多部统计学教材,并先后获得国家统计局优秀统计教材、北京高等教育精品教材等奖项。参与的教学研究项目“非统计学专业本科公共基础课—统计学教学改革”项目获得***教学成果二等奖、北京市教育教学成果一等奖。个人还先后获得过北京市经济技术创新标兵等奖项。
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