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生命科学中的R语言数据分析

样章
作者：
张庆祝 徐涛 金亮 主译
定价：
74.00元
ISBN：
978-7-04-059921-3
版面字数：
520.000千字
开本：
16开
全书页数：
暂无
装帧形式：
平装
重点项目：
暂无
出版时间：
2024-03-25
读者对象：
高等教育
一级分类：
生物科学
二级分类：
生物统计学
暂无
  • 前辅文
  • 1 R语言入门
    • 1.1 R的安装
    • 1.2 RStudio的安装
    • 1.3 学习R的基础
    • 1.4 安装包
    • 1.5 载人数据
    • 1.6 习题
    • 1.7 dplyr包简介
    • 1.8 习题
    • 1.9 数学符号
  • 2 统计推断
    • 2.1 引言
    • 2.2 随机变量
    • 2.3 零假设
    • 2.4 分布
    • 2.5 概率分布
    • 2.6 正态分布
    • 2.7 习题
    • 2.8 总体、样本和估计
    • 2.9 习题
    • 2.10 中心极限定理和t分布
    • 2.11 习题
    • 2.12 中心极限定理的应用
    • 2.13 习题
    • 2.14 t检验应用
    • 2.15 t分布的应用
    • 2.16 置信区间
    • 2.17 功效计算
    • 2.18 习题
    • 2.19 蒙特卡洛模拟
    • 2.20 观察值的参数模拟
    • 2.21 习题
    • 2.22 置换检验
    • 2.23 习题
    • 2.24 关联性检验
    • 2.25 习题
  • 3 探索性数据分析
    • 3.1 分位数-分位数图
    • 3.2 箱线图
    • 3.3 散点图和相关性
    • 3.4 分层
    • 3.5 二元正态分布
    • 3.6 应该避免的图
    • 3.7 相关性分析的误解(高阶)
    • 3.8 习题
    • 3.9 稳健性总结
    • 3.10 Wilcoxon秩和检验
    • 3.11 习题
  • 4 矩阵代数
    • 4.1 启发性的实例
    • 4.2 习题
    • 4.3 矩阵符号
    • 4.4 方程组求解
    • 4.5 向量、矩阵和常量
    • 4.6 习题
    • 4.7 矩阵运算
    • 4.8 习题
    • 4.9 具体实例
    • 4.10 习题
  • 5 线性模型
    • 5.1 习题
    • 5.2 设计矩阵
    • 5.3 习题
    • 5.4 函数lm()背后的数学运算
    • 5.5 习题
    • 5.6 标准误
    • 5.7 习题
    • 5.8 相互作用和对比
    • 5.9 相互作用的线性模型
    • 5.10 方差分析
    • 7.11 习题
    • 5.12 共线性
    • 5.13 秩
    • 5.14去除混淆
    • 5.15 习题
    • 5.16 QR因式分解(高阶)
    • 5.17 扩展
  • 6 高维数据推断
    • 6.1 引言
    • 6.2 习题
    • 6.3 统计推断应用
    • 6.4 习题
    • 6.5 流程
    • 6.6 错误率
    • 6.7 Bonferroni校正
    • 6.8 错误发现率
    • 6.9 计算FDR和q值的直接方法(高阶)
    • 6.10 习题
    • 6.11 探索性数据分析基础
    • 6.12 习题
  • 7 统计模型
    • 7.1 二项式分布
    • 7.2 泊松分布
    • 7.3 最大似然估计
    • 7.4 连续正值的分布
    • 7.5 习题
    • 7.6 贝叶斯统计
    • 7.7 习题
    • 7.8 分层模型
    • 7.9 习题
  • 8 距离和降维
    • 8.1 引言
    • 8.2 欧式距离
    • 8.3 高维数据的距离
    • 8.4 习题
    • 8.5 降维动机
    • 8.6 异值分解
    • 8.7 习题
    • 8.8 映射
    • 8.9 旋转
    • 8.10 多维尺度变换作图
    • 8.11 习题
    • 8.12 主成分分析
  • 9 基础机器学习
    • 9.1 聚类
    • 9.2 习题
    • 9.3 条件概率和期望
    • 9.4 习题
    • 9.5 平滑
    • 9.6 直方平滑
    • 9.7 局部加权回归
    • 9.8 习题
    • 9.9 分类预测
    • 9.10 交叉验证
    • 9.11 习题
  • 10 批次效应
    • 10.1 混淆
    • 10.2 混淆：高通量实验示例
    • 10.3 习题
    • 10.4 使用探索式数据分析发现批次效应
    • 10.5 基因表达数据
    • 10.6 习题
    • 10.7 统计方法的动机
    • 10.8 使用线性模型校正批次效应
    • 10.9 习题
    • 10.10 因子分析
    • 10.11 习题
    • 10.12 使用因子分析对批次效应建模
    • 10.13 习题
  • 索引

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