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內(nèi)容簡介

　　R語言是具有強大數(shù)據(jù)分析和可視化功能的統(tǒng)計分析軟件，已成為醫(yī)學領域數(shù)據(jù)分析和可視化的重要工具。本書分11章介紹R 語言及其醫(yī)學應用，包括R語言簡介、R語言的數(shù)據(jù)結構、讀寫數(shù)據(jù)與程序、數(shù)據(jù)預處理等；同時介紹了基于R語言的數(shù)據(jù)可視化，包括使用R語言繪制條形圖、餅圖、直方圖、盒形圖，以及涉及的圖形導出和par（）函數(shù)、plot（）函數(shù)操作，及使用ggplot2包繪制散點圖、條形圖、盒形圖、小提琴圖、直方圖、密度圖、韋恩圖和熱圖等。此外，本書還重點介紹了基于R語言的醫(yī)學大數(shù)據(jù)分析方法，包括常用描述統(tǒng)計量和分類變量列聯(lián)表統(tǒng)計點、總體均數(shù)估計、假設檢驗、t檢驗、方差分析、卡方檢驗和非參數(shù)檢驗、多重回歸分析、生存分析等，具有較強的實用性。本書可供高等醫(yī)藥院校臨床醫(yī)學、公共衛(wèi)生及其他相關專業(yè)本科生和研究生，以及醫(yī)藥衛(wèi)生管理人員使用，亦可供數(shù)據(jù)分析師、統(tǒng)計學及大數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)人員學習參考。

作者簡介

　　王廷華，醫(yī)學博士，留法博士后，教授，教YU部新世紀優(yōu)秀人才，享受國務院政府特殊津貼，四川大學特聘教授，生物治療國家重點實驗室博士生導師，昆明醫(yī)科大學實驗動物學部主任（兼），神經(jīng)科學研究所所長?，F(xiàn)任世界中醫(yī)藥聯(lián)合會中國綜合醫(yī)院委員會副主任委員，中國研究型醫(yī)院神經(jīng)再生與修復委員會常委，中國解剖學會理事，神經(jīng)解剖專業(yè)委員會委員。主持國家級、省部級等20余個項目，獲中華醫(yī)學三等獎1項，省部級自然科學與科技進步二等獎4項、三等獎5項，主編著作23部、教材4部，教YU部長江學者評審專家。在國際高水平學術期刊Nature Communication等發(fā)表英文論文203余篇（通信181篇），中文論文400余篇；獲授權專利11項。何蓉，計算機應用專業(yè)碩士，副教授，中華醫(yī)學會教育技術分會委員。長期從事計算機技術及編程工作，主講數(shù)據(jù)庫原理、數(shù)據(jù)結構和大學計算機基礎等課程，現(xiàn)為昆明醫(yī)科大學實驗動物學部信息中心數(shù)據(jù)分析師，主編著作3部，發(fā)表論文10余篇。

圖書目錄

目錄

第1章R語言簡介(1)

11R語言(1)

12RStudio(6)

13R語言初探(7)

14查看R語言提供的文檔(9)

第2章R語言的數(shù)據(jù)結構(12)

21R語言的一些基本語法(12)

22R語言的基本運算(14)

23向量(16)

24矩陣(21)

25數(shù)組(25)

26數(shù)據(jù)框(27)

27列表(29)

28因子(32)

29不同數(shù)據(jù)結構間的轉換(35)

第3章讀寫數(shù)據(jù)與程序(36)

31R語言內(nèi)置數(shù)據(jù)集(36)

32數(shù)據(jù)的輸入(38)

33數(shù)據(jù)的輸出(44)

34控制結構(46)

35函數(shù)定義(48)

第4章數(shù)據(jù)預處理(51)

41用基本包處理數(shù)據(jù)框(51)

42用dplyr包處理數(shù)據(jù)框(62)

43數(shù)據(jù)框的合并(66)

44缺失值的處理(71)

45大數(shù)據(jù)的處理策略(78)

第5章R語言初級繪圖(81)

51條形圖(81)

52餅圖(84)

53直方圖(86)

54盒形圖(87)

55圖形的導出(89)

56par()函數(shù)詳解(92)

57plot()函數(shù)(99)

第6章R語言高級繪圖(101)

61ggplot2包繪圖(101)

62其他圖形繪制(116)

第7章探索性數(shù)據(jù)分析(120)

71常用描述統(tǒng)計量(120)

72分類變量的列聯(lián)表統(tǒng)計(126)

第8章常見統(tǒng)計分析(130)

81總體均數(shù)的估計(130)

82假設檢驗(133)

83t檢驗(136)

84方差分析(142)

85卡方檢驗(146)

86非參數(shù)檢驗(155)

第9章回歸分析(163)

91簡單線性回歸(163)

92變量間的相關性(169)

93多重線性回歸分析(171)

第10章Logistic回歸分析(185)

101二分類的多重Logistic回歸(185)

102無序多分類反應變量的Logistic回歸(194)

103有序多分類反應變量的Logistic回歸(198)

第11章生存分析(208)

111生存分析的方法(208)

112生存曲線的估計和比較(210)

113Cox回歸(215)