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R程式語言—實務資料分析及繪圖 (1版)
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【簡介】 一、深入淺出的範例教學； 二、實務資料的分析解讀； 三、豐富有趣的圖表繪製； 四、數量充足的測驗習題。 本書將部分主題有系統地整理，置於附錄，有助R語言之學習及彩圖之精進。 【目錄】 1 認識R語言 2 基本圖形 3 進階長條圖 4 ggplot繪圖 5 網頁互動圖 6 地圖資料繪製 7 進階圖形 8 資料分析-t檢定 9 資料分析-變異數分析 10 資料分析-相關和迴歸分析 11 R流程控制指令 附錄 A R資料集出處 附錄 B 套件或程式庫出處 附錄 C 附件資料檔來源及說明 附錄 D R色彩 附錄 E col數字對應顏色及pch數字對應圖點形狀 (編號 1-25) 附錄 F 彩色調色板 (Color Pallette) 附錄 G ggplot2基本主題及套件 ggthemes主題呈現 附錄 H (熱繪圖)調色板色彩分佈 附錄 I 函式節次及範例對照參考表
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簡介 關於這本亞洲版 現代計算機科技要求每一種計算專長的專業人士對硬體及軟體均有所瞭解。各種階層上的硬體、軟體相互關係對計算的基礎知識的瞭解也提供了一個主體架構。《計算機組織與設計》是 Patterson 和 Hennessy 所推出最全面、最具可讀性的教科書，每年有超過 40,000 名學生使用，也是市場上領先的計算機組織課程，具有最先進的內容和一系列易於理解的練習和輔助教材。 目錄 1. 計算機抽象化與科技 2. 指令：計算機的語言 3. 計算機的算術 4. 處理器 5. 大且快：利用記憶體階層 6. 從客戶端到雲端的平行處理器 附錄A 組譯器、聯結器與SPIM模擬器 附錄B 邏輯設計的基礎
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基礎統計分析：R程式在社會科學之應用 ISBN13：9789865668105 出版社：雙葉書廊 作者：蔡佳泓 裝訂／頁數：平裝／332頁 規格：23cm*17cm*2cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2015/01/01 中國圖書分類：統計電子資料處理；統計電腦資料處理 內容簡介 本書主旨為提供讀者運用Ｒ程式進行初階社會科學統計，從最基礎的讀取資料開始，一直到進行迴歸分析，是一本理論與實務兼具的教科書。本書最大特色為提供許多實用的語法，讀者只要自行輸入，就可以得到同樣的結果，初學者將可以輕鬆地掌握Ｒ程式。此外，本書特別強調繪圖的程式，並提供許多實例，讓讀者可以通盤了解繪圖的功能。對於經常運用統計軟體，而想要簡化運算步驟、想繪製高品質且簡單易懂的統計圖表，而又不想受限於昂貴龐大統計軟體的讀者而言，本書是最適合的參考書籍。 內容由淺入深，提高讀者興趣。 內文附有許多練習與問題，可幫助讀者提升學習效果。 每章之間具有連續性，亦可自成一個單元，可視學習需求調整順序。 特別強調繪圖相關程式的應用，並提供豐富的實例。 作者介紹 作者簡介 蔡佳泓 現職 政治大學選舉研究中心研究員暨主任 政治大學東亞研究所教授 學歷 美國俄亥俄州立大學政治學博士 政治大學政治所碩士 臺灣大學政治系學士 經歷 政治大學選舉研究中心助理研究員、副研究、研究員 美國麻省理工學院政治系訪問教授 著作 研究論文發表於臺灣政治學刊、人文及社會科學集刊、應用經濟論叢 Party Politics、International Political Science Review 等 研究領域 選舉行為、民意政治、方法論 目錄 第01章 為什麼要學Ｒ程式？ 1.1 Ｒ程式有哪些優點？ 1.2 哪些人需要學Ｒ程式？ 1.3 章節安排 1.4 使用本書的方法 第02章 開始使用Ｒ 2.1 安裝Ｒ 2.2 練習與問題 第03章 讀取、整理資料 3.1 讀取不同格式的資料 3.2 資料名稱 3.3 存取工作空間 3.4 程式碼 3.5 整理資料 3.6 遺漏值 3.7 轉置資料 3.8 輸出資料 第04章 Ｒ的資料形態 4.1 建立向量 (vector) 4.2 類別 (factor) 4.3 索引 (index) 4.4 資料框架 (data.frame) 4.5 陣列 (array) 4.6 列表 (list) 第05章 Ｒ的基本指令 5.1 表格 (table) 5.2 三種計數的指令：向量的長度 (length)，資料的列數 (nrow)，字串的字母數 (nchar) 5.3 重複 (rep) 5.4 順序 (seq) 5.5 資料子集 (subset) 5.6 貼上 (paste) 5.7 排序 (sort, order) 5.8 切割 (cut) 5.9 統計函數 5.10 應用函數 (apply, tapply, lapply, sapply) 第06章 繪圖 6.1 前言 6.2 基本概念 6.3 Ｒ與lattice的繪圖 6.4 應用ggplot2 6.5 特殊圖形 第07章 自訂函數 7.1 簡介 7.2 函數 7.3 迴圈 (loop) 7.4 多重函數 7.5 條件式 (control flow) 7.6 假設如果 (if...else) 第08章 分佈 8.1 常態分佈、一致分佈、貝努利分佈、波松分佈 8.2 中央極限定理 8.3 點估計 8.4 區間估計 8.5 信賴區間 8.6 單一樣本檢定 8.7 成對樣本檢定 第09章 類別變數之間相關性 9.1 PRE 9.2 名目變數 9.3 順序變數：Goodman-Kruskal Γ 9.4 卡方檢定 第10章 線性迴歸 10.1 最小平方法 10.2 迴歸的假設 10.3 迴歸係數檢定與信賴區間 10.4 殘差值 10.5 信賴區間以及預測區間預測值 10.6 虛擬變數 10.7 複迴歸 第11章 結語
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【簡介】 Panel Data是一個越來越受到重視的資料型態，除了財經會計之外，一般社會科學對於分析Panel Data的需要也日益增加。本書除了介紹標準個體計量使用的Panel Data分析之外，也包括非定態Panel Data的分析，以及近年來相當引人注意的 Large Panel問題。 ►以資料分析的角度結合Panel Data的理論和實做：本書多以敘述方式講述理論，另外再輔以簡單的代數，讀者可以很快地掌握這個方法的詮釋，以利進入研究議題。 ►以相關R程式語言的模組，進行資料的實證分析：除了R語言，本書也含有套裝軟體Stata的分析流程，以利讀者使用。 【目錄】 第一部分 追蹤資料之線性模型 第01章 R 的線性模式lm()介紹 1.1 估計原理－最小平方法 1.2 單變數線性迴歸 1.3 連續變數線性複迴歸 1.4 因子和交互效果 1.5 迴歸診斷 1.6 時間序列迴歸：dynlm() 1.7 線性重合檢定 第02章 追蹤資料—資料結構與性質 2.1 概說 2.2 基本線性模式 2.3 R 資料建立 第03章 維度N的異質性：單維模型 3.1 固定效果設定 3.2 隨機效果設定 第04章 其他主題 4.1 維度T的異質性：雙維模型 4.2 變動係數 4.3 不完整追蹤資料簡介 第05章 檢定 5.1 固定效果模型之下個別效果的統計顯著性 5.2 隨機效果模型之下的個別效果 5.3 隨機效果vs.固定效果 5.4 序列相關檢定 第06章 修正 6.1 具序列相關修正之模型估計 6.2 殘差異質性與穩健共變異數修正 第07章 內生性問題 7.1 原理：何謂內生性？ 7.2 誤差成分2SLS (EC-2SLS) 7.3 Hausman and Taylor (1981) 第08章 動態追蹤資料模型 8.1 原理 8.2 R 實做 第二部分 非定態時間序列與追蹤資料 第09章 R的時間序列分析入門 9.1 時間序列性質 9.2 R的時間序列資料建立與繪圖 9.3 時間序列繪圖 9.4 單筆時間序列性質 9.5 ARMA process 9.6 序列相關與檢定 第10章 非定態時間序列之單根檢定 第11章 非定態追蹤資料之單根檢定 11.1 原理說明 11.2 R實做 第12章 Large Panel Problems與Peseran (2006)方法 12.1 問題與Peseran(2006)方法原理 12.2 R的實做 附錄1 間斷型變數的Panel Data：Probit/Logit/Poisson 附錄2 實證個案介紹 附錄3 Stata的Panel Data分析
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