你仅仅要想处理数据，《R实战》这本书就能够助你一臂之力。
《R实战》的目标是让你认识R，而且可以对数据进行操作。可视化和理解。该书包含4部分16个章节8个附录。
第一部分：入门，包含5章，简述例如以下。
第一章：R简单介绍。
谈及R是什么以及R的安装，R的交互式编程和批处理编程。
第二章：创建数据集。
谈及R获取数据的方法。先介绍了R的数据结构形式，后介绍了R从文本、电子表格、Web页面、统计包（SAS、SPSS等）和数据库中获取数据的方法。
第三章：画图入门。
谈及R中绘制图形、美化图形和以合适格式保存图形的方法。
第四章：基本数据管理。
谈及R中基本数据管理方式，包含排序、合并、取子集、变换、删除、重记等。
第五章：高级数据管理。
谈及R中经常使用的函数（数学、统计分析、字符等）和控制结构（循环、条件）以及编写用户所需函数和聚集数据集。
第二部分：基本方法，包含2章。简述例如以下。
第六章：基本图形。谈及R创建多变量画图方法，涉及一些基本图形，比如：条形图、饼图、散点图、盒形图、点图等。每一个图一定程度地揭示了变量分布规律特性。
第七章：基本统计。谈及R中怎样对数据进行总结（描写叙述性统计和交叉表），涉及到一些基本方法，比如：相关系数、t-检验，卡方检验。非參数等。
第三部分：中级方法。包含5章。简述例如以下。
第八章：回归。
谈及R中的回归方法，涉及到怎样拟合回归模型、评估回归模型和解读回归模型。
第九章：方差分析。谈及R中方差分析以及方法评价和结果可视化。
第十章：功率分析。
谈及R中如果检验和基于样本判断整体。
第十一章：中级图形。谈及Ｒ中一些２维或者３维的图形。比如：３维散点图、条形图和马赛克图等。
第十二章：重採样统计和bootstrapping。谈及R中重採样和bootstrapping方法。
第四部分：高级方法，包含4章。简述例如以下。
第十三章：广义线性模型。它是第八章的延伸。谈及R逻辑回归 和泊松回归。
第十四章：主成分和因子分析。
谈及R主成分分析和因子分析。
第十五章：高级方法之缺失数据。
谈及R中缺失数据处理的高级方法。
第十六章：高级图形。谈及R中高级图形。两个扩充包，lattice和gplot2。
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