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  • R语言及其医学应用 王廷华,何蓉 编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 王廷华,何蓉著
    • 出版社: 四川大学出版社
    • 出版时间:2023-10-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 王廷华,何蓉著
    • 出版社:四川大学出版社
    • 出版时间:2023-10-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 字数:272
    • 页数:228
    • 开本:其他
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787569061864
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:四川大学出版社

    R语言及其医学应用

    作  者:王廷华,何蓉 编
    定  价:58
    出 版 社:四川大学出版社
    出版日期:2023年10月01日
    页  数:456
    装  帧:平装
    ISBN:9787569061864
    主编推荐

    内容简介

    R语言是具有强大数据分析和可视化功能的统计分析软件,已成为医学领域数据分析和可视化的重要工具。本书分11章介绍R 语言及其医学应用,包括R语言简介、R语言的数据结构、读写数据与程序、数据预处理等;同时介绍了基于R语言的数据可视化,包括使用R语言绘制条形图、饼图、直方图、盒形图,以及涉及的图形导出和par()函数、plot()函数操作,及使用ggplot2包绘制散点图、条形图、盒形图、小提琴图、直方图、密度图、韦恩图和热图等。此外,本书还重点介绍了基于R语言的医学大数据分析方法,包括常用描述统计量和分类变量列联表统计点、总体均数估计、假设检验、t检验、方差分析、卡方检验和非参数检验、多重回归分析、生存分析等,具有较强的实用性。
    本书可供高等医药院校临床医学、公共卫生及其他相关专业本科生和研究生,以及医药卫生管理人员使用,亦可供数据分析师、统计学及大数据挖掘从业人员学习参考。

    作者简介

    王廷华,就职于四川大学华西医院,医学博士(1999,华西医科大学),留法博士后,云南省引进高层次人才,教授(,四川大学特聘教授,教育部新世纪优秀人才,神经外科学博士生导师及国务院政府特殊津贴。四川大学华西医院一层次引进人才,神经外科及神经病学博士生导师,神经疾病研究室主任,转化神经科学中心副主任,麻醉学学博士生导师, 国家重点实验室细胞生物学博士生导师,昆明医科大学实验动物学部主任,神经科学研究所所长。 何蓉,在昆明医科大学教授信息管理专业《数据库原理》和《数据结构》两门课程,承担《大学计算机基础》公共基础课程教学。计算机应用专业硕士,副教授,中华医学会教育技术分会委员。发表论文多篇等。

    精彩内容

    目录
    第1章R语言简介(1)
    1.1R语言(1)
    1.2RStudio(6)
    1.3R语言初探(7)
    1.4查看R语言提供的文档(9)
    第2章R语言的数据结构(12)
    2.1R语言的一些基本语法(12)
    2.2R语言的基本运算(14)
    2.3向量(16)
    2.4矩阵(21)
    2.5数组(25)
    2.6数据框(27)
    2.7列表(29)
    2.8因子(32)
    2.9不同数据结构间的转换(35)
    第3章读写数据与程序(36)
    3.1R语言内置数据集(36)
    3.2数据的输入(38)
    3.3数据的输出(44)
    3.4控制结构(46)
    3.5函数定义(48)
    第4章数据预处理(51)
    4.1用基本包处理数据框(51)
    4.2用dplyr包处理数据框(62)
    4.3数据框的合并(66)
    4.4缺失值的处理(71)
    4.5大数据的处理策略(78)
    第5章R语言初级绘图(81)
    5.1条形图(81)
    5.2饼图(84)
    5.3直方图(86)
    5.4盒形图(87)
    5.5图形的导出(89)
    5.6par()函数详解(92)
    5.7plot()函数(99)
    第6章R语言高级绘图(101)
    6.1ggplot2包绘图(101)
    6.2其他图形绘制(116)
    第7章探索性数据分析(120)
    7.1常用描述统计量(120)
    7.2分类变量的列联表统计(126)
    第8章常见统计分析(130)
    8.1总体均数的估计(130)
    8.2假设检验(133)
    8.3t检验(136)
    8.4方差分析(142)
    8.5卡方检验(146)
    8.6非参数检验(155)
    第9章回归分析(163)
    9.1简单线性回归(163)
    9.2变量间的相关性(169)
    9.3多重线性回归分析(171)
    第10章Logistic回归分析(185)
    10.1二分类的多重Logistic回归(185)
    10.2无序多分类反应变量的Logistic回归(194)
    10.3有序多分类反应变量的Logistic回归(198)
    第11章生存分析(208)
    11.1生存分析的方法(208)
    11.2生存曲线的估计和比较(210)
    11.3Cox回归(215)

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