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《R语言实战（第2版）》（[美] Robert I. Kabacoff）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：R语言实战（第2版）
作者：[美] Robert I. Kabacoff
译者：王小宁
豆瓣评分：9.1
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2016-5
页数：556
内容简介：
本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。
作者简介：
作者简介：
Robert I. Kabacoff
R语言社区着名学习网站Quick-R的维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。
译者简介：
王小宁
中国人民大学统计学院14级硕士，16级博士，统计之都副主编，中国人民大学数据挖掘中心分布式计算负责人，研究兴趣包括统计机器学习和缺失数据。
刘撷芯
中国人民大学统计学院13级硕士，爱荷华大学商学院16级博士，中国人民大学数据挖掘中心核心成员之一，研究兴趣包括统计机器学习和文本分析。
黄俊文
2014年毕业于中山大学数学系，2016年毕业于加州大学圣地亚哥分校统计学专业，统计之都成员，易易网创始人之一，目前关注计算机科学和统计学的结合与应用，包括机器学习方法等。他致力于成为一个有趣的人。
B. r语言编程艺术中第三章扩展案例中找图中距离最近的一对端点的代码中17
扩展案例4，找到图中距离最近的一对端点：
第i行第j列表示城市i和城市j的距离，x[i,j]=x[j,i]
矩阵式对称的，且我们的目标使找到非0的最小值，并返回其所有的位置。
既然是对称的，只需要计算上三角(此例用上三角)或下三角的每一行的最小值，再找到这些最小值的那一个。
q<-matrix(c(0,12,13,8,20,12,0,15,28,88,13,15,0,6,9,8,28,6,0,33,20,88,9,33,0),
nrow=5,ncol=5)
mind<-function(d){
n<-nrow(d)
dd<-cbind(d,1:n)#为原矩阵增加一列，为相应的行号
wins<-apply(dd[-n,],1,imin)#dd[-n,]，因为无需计算最后一行的最小值,上三角中值为0
i<-which.min(wins[2,])
#wins第1行为每行上三角最小值的列号，第2行为每行上三角的最小值
#在wins矩阵第2列找出最小值的位置，即为该最小值在原矩阵中的行号
j<-wins[1,i]
#j为wins矩阵中最小的值对应的k
#j为原矩阵的列号
return(c(d[i,j],i,j))
}
imin<-function(x){
lx<-length(x)
i<-x[lx]#注意此处返回的是行号，每一行的最后一个数字为对应的行号
j<-which.min(x[(i+1):(lx-1)])
#lx-1是为了不将行号值纳入计算，(i+1):(lx-1)为对应行i的上三角位置
#j取了该行上三角中最小值的位置
#举例，q第一行(i=1)的上三角值为12,13,8,20.那么最小值为8，j=3,k=i+j=4,为原矩阵中该行最小值的实际位置
k<-i+j
return(c(k,x[k]))
}
#imin主要应用在apply中，要考虑到其应用的是一个什么样子的矩阵
mind(q)
#[1] 6 3 4，最小的值是6，位于第3行第4列
C. 求助R语言的科学编程与仿真电子书
编程语言都是相通的。如果有C语言的基础的话，掌握R语言并不难。 入门的话，可以参考： R语言经典实例 (美) Paul Teetor着，这本书从数据结构讲起，细节较多，有助于全方面增进对R语言的认识。 实例的话，可以学习： 王斌会的数据统计分析及R语言编程，这本书有对应的电子课程，访问作者的主页应该可以找到。
首先R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。 掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东...
D. 初学R语言需要用什么书比较好~怎么学R语言
首先R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。
掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。其他还有《R语言实例》《R语言核心技术手册》也都是很好的书！如果需要可视化的话，强烈不推荐学习R本身的作图系统，实在是太不友好了.....还是用ggplot2吧。
掌握了上面的，就可以深入一些了，如果是做数据分析和可视化，推荐《ggplot2：数据分析与图形艺术》，这个才是作图的神器啊.....如果是空间分析相关的，推荐《Applied Spatial Data Analysis with R》，这个如果可以的话看英文版，而且要有地学的一些知识背景，中文版翻译的太次了，尽量不要看。数据挖掘机器学习之类的，可以看看比如《数据挖掘与R语言》、《机器学习——实用案例解析》，不过我觉得这几本书没上面的那几本好，但是可以大概看看是咋回事，最好还是看看专门的相关书籍，熟悉各种算法和流程，到时候搜索R的package，照着文档和例子搞定，不是特别难。
最后，强烈推荐统计之都、R-bloggers，统计之都以及谢益辉、肖凯、刘思喆等人的博客（自行Google以及到上面的网站找链接），订阅一下，会很有帮助，RStudio是个很棒的IDE，用起来很爽，功能很强大。
总之，你可以从《R语言实战》开始出发吧！
E. 求《R语言实战》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~
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?pwd=2zte 提取码: 2zte
简介：本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。
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简介：本书是一本R语言入门读物，它旨在帮助读者迅速构建起与数据分析相关的知识体系，并学习如何使用R软件实现数据分析方法。
G. R语言编程艺术中，在Rstudio中建立一个10*10的矩阵，要如何提取对角线数
i <- function(data) data[row(data)==col(data)]
xj <- matrix(runif(16),nrow=4)
i(xj)
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简介：本书是一本R语言入门读物，它旨在帮助读者迅速构建起与数据分析相关的知识体系，并学习如何使用R软件实现数据分析方法。
I. 入门r语言，r语言编程艺术和r语言实战最好先看哪一本
当然是先看比较入门的书，对R语言有个大概的了解，并且稍微操作一下。
再看r语言实战，内容比较全面，包括很多例子，不懂再参考一下并实际操作。看完这本书你就学得差不多了。
最后看r语言编程艺术，内容比较深入，涉及一些底层的东西和一些初学者不太用的东西。比如怎么用代码进行调试等。
J. R语言如何实现把多张图片存到一个PDF中显示
直接合并到PDF中不就行了。
