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R軟體:應用統計方法
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商品簡介

目次

本次修訂版本距離上一次的修訂版已經五年了。在這五年之中,R 軟體版本從上次的 2.10.1 版演進到目前的 3.5.1 版,已經有許多的改進。例如,從 R 3.4.0 開始,使用者自訂函數的 JIT (Just in Time) byte-code 自動編譯與迴圈的加速,讓 R程式的執行速度加快很多。
   這次的新版包含不少舊版勘誤、部分舊套件無法使用的替代方案、新範例的加入、新工具函數如mgsub、grepl 的介紹、F 檢定逐步迴歸的程式、dplyr + pipe 資料分析簡介、以及 ggplot2 套件極好用的分組繪圖功能介紹等等。
   這五年之間,尤其是最近幾年人工智慧(AI) 的再一次竄紅,也讓某些程式語言或軟體成為不少人常用的資料分析工具。因此,這幾年間,在網路上經常看到「R 軟體是否已經落伍?」、「某語言是否比 R 適合資料分析?」等問題。
   我個人的看法是,儘管有許多人幫忙吹噓,但是這一波AI 到目前為止目前仍然沒有「智慧」可言。某些程式語言雖然因為 AI 而竄紅,但多數人是用來作為 AI深層學習建模的工具,這樣的角色也可能因為越來越普遍化的「AI 自動建模軟體」出現而逐漸淡化。另一個逐漸浮出的疑慮是,這一波的 AI 是否因為再次吹噓過度又將泡沫化?如果是這樣,也可能讓攀附在 AI 浪潮的某些程式語言工具前途未定。
 純就資料分析的角度來看,我個人仍然偏好 R 軟體。R 不僅擁有各領域資料分析超過 1 萬 2 千多個套件,從資料分析、數學公式與程式之間的直覺轉換、與演算法程式化的角度來看,R 語言的特性讓我們很容易地將理論演算法轉為程式,也讓許許多多的人們能夠寫出更多的套件與我們分享,讓我們不需要自己辛苦從頭打造各類應用程式。

第 1 章 R 軟體簡介
第 2 章 R 軟體操作方式
第 3 章 R 軟體基本運算
第 4 章 R 的變數與資料
第 5 章 資料的輸入與輸出
第 6 章 資料轉換與處理
第 7 章 R 程式流程控制
第 8 章 R 的自訂函數
第 9 章 R 軟體的繪圖功能
第 10 章 常用函數與程式技巧
第 11 章 機率分配與統計模型
第 12 章 機率計算
第 13 章 基本敘述統計
第 14 章 統計推論
第 15 章 迴歸分析
第 16 章 實驗設計
第 17 章 品質管制
第 18 章 時間數列
第 19 章 資料探勘:決策樹

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