R 编程教程 PDF，适合初学者（立即下载）

R 是一种编程语言，被数据科学家和 Google、Airbnb、Facebook 等主要公司广泛用于数据分析。这是一本面向初学者的完整 R 电子书，涵盖了从基础到高级的主题，如机器学习算法、线性回归、时间序列、统计推断等。

PDF 内容

第一节 - 简介

1. 什么是 R 编程？简介 基础知识 (第一章 免费)
2. 如何在 Mac/Windows 上下载和安装 R、RStudio 和 Anaconda
3. R 数据类型和运算符
4. R 矩阵教程：创建、打印、添加列、切片
5. R 中的因子是什么？分类和连续

第二部分 - 数据准备

1. R 数据框：创建、追加、选择、子集
2. R 中的列表：创建、选择 [示例]
3. 使用 Order 对数据框进行排序
4. R Dplyr 教程：合并、连接、展开
5. 在 R 中合并数据框：完全匹配和部分匹配
6. R 编程中的函数 [附示例]

第三部分 - R 编程

1. R 中的 IF、ELSE、ELIF 语句
2. R 中的 For 循环（带列表和矩阵示例）
3. R 中的 While 循环（带示例）
4. R 中的 apply()、sapply()、tapply()（带示例）
5. 将数据导入 R：读取 CSV、Excel、SPSS、Stata、SAS 文件
6. 在 R 中替换缺失值 (NA)
7. R 将数据导出到 CSV、Excel、SAS、STATA 和文本文件
8. R 中的 Pearson、Spearman 相关和相关矩阵
9. R Aggregate 函数：Summarise 和 Group_by() [示例]
10. R Select()、Filter()、Arrange()、Pipeline [示例]

第四部分 - 数据分析

1. 使用 ggplot2 的散点图 [示例]
2. 如何在 R 中制作箱线图（带示例）
3. R 中的条形图和直方图 [示例]
4. R 中的 T 检验：单样本和配对 [示例]
5. R ANOVA 教程：单向和双向 [带示例]

第五部分 - 机器学习

1. R 中的简单、多元线性和逐步回归 [带示例]
2. R 中的决策树（带示例）
3. R 随机森林教程 [示例]
4. R 中的广义线性模型 (GLM)（带示例）
5. R 中的 K-means 聚类（带示例）
6. R 与 Python：有什么区别？

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