R在行為科學之應用（二版） (2版)

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【簡介】 本書針對在行為科學界中，想以R著手進階統計分析的讀者而撰寫。第二版大幅改寫R程式，採用整齊資料（tidy）有關的資料整理套件與繪圖，並搭配管線運算子（pipe operator）。本書每一章皆以真實的案例為資料來源，實際演示資料分析一系列的歷程，使讀者更容易熟悉資料分析與R程式的使用。 　　•全部以精選之臺灣實際資料示範。 　　•分析流程完整，包括探索資料、設定模型分析與診斷模型三個步驟。 　　•所有分析可以完全重製。 【目錄】 第一章 資料管理 零、安裝R、RStudio與下載本書程式 一、分割-應用-合併 二、資料格式轉換 附錄、本書共同設定說明 第二章 資料繪圖文法 一、ggplot的基本文法 二、繪製統計摘要 三、進階應用 第三章 相關分析 一、連續變項關聯 二、類別變項關聯 三、連續變項與類別變項關聯 第四章 迴歸分析 一、類別解釋變項 二、迴歸診斷 三、多個連續解釋變項 第五章 中介歷程的分析 一、中介效果的分析：迴歸取徑 二、中介效果的分析：徑路分析取徑 第六章 多層次分析 一、多層次資料檢視 二、多層次迴歸：隨機截距模型 三、多層次迴歸：一般模型 附錄、多層次分析與隨機效果ANOVA 第七章 量表分析 一、題目分析 二、以因素分析進行題目分析 三、效度與信度 第八章 驗證性因素分析 一、資料探索 二、模型檢驗 三、模型修改 第九章 羅序模型分析 一、二元資料的羅序分析 二、差異試題功能分析 三、多序類資料的試題反應模型分析 第十章 潛在成長模型 一、長期資料檢視 二、潛在成長模型 三、加入共變量的潛在成長模型 附錄、抽取與整理KIT資料 第十一章 整合分析 一、平均效果量的估計 二、出版偏誤 三、整合分析中的調節分析 第十二章 邏輯式迴歸 一、檢視類別變項間關係 二、邏輯式迴歸 三、加入分散參數的邏輯式迴歸 四、多類別邏輯式迴歸

基礎統計分析:R程式在社會科學之應用 (1版)

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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

R軟體在決策樹的實務應用

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【中文書】 書名：R軟體在決策樹的實務應用 作者：吳明隆、張毓仁 出版社：五南 出版日期：2017/05/25 ISBN：9789571191492 內容簡介 　　●從使用者觀點出發，實務的角度論述，有系統地介紹R軟體在資料探勘預測分類的實務應用。 　　●內容詳細介紹不同套件函數在決策樹的使用方法、模型效度檢定法，決策樹與複迴歸分析、邏輯斯分析與區別分析的綜合應用。 　　●搭配範例解說，讓學習更能事半功倍。 　　●書籍內容適合大專院校學生、研究生，更適合對R軟體統計分析有興趣的研究者。 　　《R軟體在決策樹的實務應用》為R軟體統計分析系列叢書之三，其內容接續《R軟體統計應用分析實務》、《R軟體統計進階分析實務》二本專書。書籍內容以使用者為導向的論述表達，詳細介紹R軟體在迴歸樹與預測分類的實務應用，內容兼顧理論與實務、函數與語法說明、統計方法使用與結果解析。內容所述可讓讀者快速熟悉R軟體在資料探勘之決策樹的使用，熟悉R軟體套件函數在預測分類的實務應用與知悉R軟體相關函數的功能。本書可作為統計相關課程的參考用書或資料處理的工具書。 目錄 序言 Chapter 01 決策樹概論 Chapter 02 套件{rpart}函數rpart ( ) 壹、rpart ( )函數 貳、函數rpart.control ( ) 參、輸出函數 肆、資料框架物件 Chapter 03 迴歸樹 壹、迴歸樹模型建構 一、函數rpart ( )—建構迴歸樹模型 二、葉節點參數估計值 三、函數printcp ( )—輸出複雜度參數 四、函數post ( )—繪製迴歸樹圖形 五、函數rpart ( )引數參數的範例 六、函數labels ( )與函數path.rpart ( )的應用 七、函數rsq.rpart ( )—繪製差異分支漸進R平方圖 貳、適配迴歸樹模型殘差 參、套件{ggplot2}函數ggplot ( )的繪圖應用 肆、迴歸樹的修剪 伍、解釋變數為因子變數 Chapter 04 分類樹 壹、反應變數為三分類別變數 一、建構分類樹模型 二、繪製分類樹圖形 三、分類樹的殘差值 四、分類樹的分類路徑 五、分類樹的剪裁 六、分類樹的預測 貳、反應變數為二分類別變數 一、分類樹模型建構 二、分類樹分割路徑 三、分類樹圖形 四、分類樹殘差值 五、不同引數界定的分類樹 Chapter 05 決策樹的圖形繪製 壹、函數rpart.plot ( ) 貳、函數prp ( ) 一、繪製圖形基本引數 二、節點標記調整的引數 三、控制分支標記的引數 四、調整樹分支線的引數 參、繪圖函數應用 肆、解釋變數為因子變數的決策樹圖形繪製 伍、圖形決策樹的修剪 陸、套件{plotmo}函數plotmo ( )的應用 Chapter 06 複核效度驗證 壹、預測分類函數 貳、資料檔的分割預測 一、系統抽樣切割資料檔 二、隨機抽樣切割資料檔 三、分層隨機抽樣切割資料檔 參、反應變數為三分類別變數 一、單一效度檢定 二、平均效度檢定 肆、分層隨機抽樣函數 Chapter 07 k疊交互驗證法 壹、六疊效度驗證法 一、採用系統抽樣法 二、採用隨機抽樣法 貳、連續變數之分類樹的應用 一、分類樹模型建構 二、分類樹模型效度檢定 參、十疊交互驗證法 Chapter 08 套件{evtree}的函數應用 壹、函數evtree ( )語法 貳、函數應用 一、迴歸樹 二、分類樹 三、反應變數為多分類別變數 參、套件{evtree}函數predict ( ) 一、分層隨機抽樣 二、系統抽樣 (有排序) 三、系統抽樣 (未排序) 四、大樣本決策樹的應用 Chapter 09 套件{partykit}的函數應用 壹、ctree ( )函數 貳、函數應用—迴歸樹 一、決策樹模型建構 二、分類準則設定 三、葉節點的差異比較 參、繪製決策樹圖函數plot ( ) 肆、函數lmtree ( )與glmtree ( ) 一、函數lmtree ( )的應用 二、函數glmtree ( )的應用 伍、分類樹的應用 一、適配分類樹模型I建構 二、繪製適配分類樹圖 三、適配分類樹模型II建構與繪製 陸、大樣本的應用 一、適配迴歸樹模型 二、適配分類樹模型 柒、預測函數predict ( ) Chapter 10 套件{RWeka}與套件{tree}的函數應用 壹、套件{RWeka}函數J48 ( )函數 一、函數J48 ( )語法 二、函數應用 三、效度檢定 貳、套件{tree}函數tree ( ) 參、顯著性與決策樹關係 一、相關與迴歸樹 二、差異與分類樹 Chapter 11 複迴歸與迴歸樹 壹、基本套件lm ( )的函數應用 貳、套件{Blossom}函數ols ( )與lad ( )的應用 一、函數ols ( ) 二、函數lad ( ) 參、套件{psych}函數setCor ( )的應用 肆、套件{rms}函數ols ( )的應用 伍、迴歸樹 一、套件{GGally}相關矩陣圖函數 二、迴歸樹模型 三、解釋變數重要性檢核 四、迴歸樹預測效度 Chapter 12 邏輯斯迴歸分析與分類樹 壹、邏輯斯迴歸分析 一、資料框架物件解析 二、套件{radiant}函數logistic ( )的應用 三、套件{rms}函數lrm ( )的應用 貳、分類樹 一、套件{rpart}函數rpart ( ) 二、套件{partykit}函數ctree ( ) 三、套件{evtree}函數evtree ( ) 參、套件{C50}函數C5.0 ( )的應用 肆、拔靴法分類樹 伍、套件{rpartScore}函數rpartScore ( )的應用 Chapter 13 區別分析與分類樹 壹、區別分析 一、套件{DiscriMiner}函數應用 二、套件{mda}函數fda ( ) 三、套件{MASS}函數lda ( ) 四、區別分析效度檢定 貳、分類樹 一、套件{rpart}函數rpart ( ) 二、套件{partykit}函數ctree ( ) 三、套件{evtree}函數evtree ( ) 四、套件{Rweka}函數J48 ( ) 五、套件{C50}函數C5.0 ( ) Chapter 14 函數與流程控制 壹、自訂函數 貳、迴圈(loop) 參、邏輯條件判別 肆、統計分析的應用 一、相關矩陣 二、t檢定的應用 三、單因子變異數分析的應用 伍、決策樹的應用 陸、決策樹向度變數 Chapter 15 RStudio整合發展環境 壹、RStudio整合開發環境界面與專案 貳、智慧型自動完成指令 參、編輯器語法指令的執行 肆、各種選項的設定 伍、套件安裝與載入 陸、外部資料檔匯入