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第1章 R语言简介 1

1.1R语言 1

1.2 R的特点 1

1.3 R的资源 2

1.4 R的安装与运行 2

1.4.1 R软件的安装、启动与关闭 2

1.4.2 R程序包的安装与使用 3

1.5 Rstudio的安装与运行 4

第2章 数据集创建 9

2.1数据的创建 9

2.1.1向量的建立 9

2.1.2数组的建立 10

2.1.3矩阵的建立 11

2.1.4数据框的建立 12

2.1.5列表的建立 13

2.1.6因子的建立 13

2.1.7对象的模式和属性 14

2.2数据的输入 15

2.2.1键盘输入 15

2.2.2使用scan（）函数 15

2.2.3导入csv文件 16

2.2.4导入Excel数据 16

2.2.5导入SAS数据 17

2.2.6导入SPSS数据 17

2.2.7其他方式导入 17

2.3数据的存储 17

第3章 数据操作 19

3.1变量的创建与删除 19

3.2变量的重命名 19

3.3缺失值的处理 20

3.4数据类型的转换 21

3.5数据的排序 21

3.6数据集的合并 22

3.6.1列合并 23

3.6.2行合并 24

3.7数据子集的提取 25

3.7.1根据位置选取子集 25

3.7.2根据列名选取子集 26

3.7.3使用subset（）函数 26

3.8数据的整合与重构 27

3.8.1数据转置 27

3.8.2数据整合 28

3.8.3使用reshape2包 28

3.9处理数据常用的函数 30

3.10数据探索 31

3.10.1数据结构查看 31

3.10.2查看单个变量 31

3.10.3查看多个变量 31

3.10.4其他查看方法 32

3.10.5保存统计图形 33

3.11循环控制和条件操作 33

3.11.1条件语句 33

3.11.2循环语句 34

3.12自编函数 35

第4章 常用统计分析 36

4.1描述性统计分析 36

4.1.1使用summary（）函数 36

4.1.2使用stat.dese（）函数 37

4.1.3使用describe（）函数 37

4.2频数表分析 38

4.3方差分析 39

4.3.1单因素方差分析 39

4.3.2无重复试验的双因素方差分析 44

4.3.3等重复试验的双因素方差分析 45

4.3.4多元方差分析 48

4.4协方差分析 51

4.5显著性检验——t检验 57

4.5.1单样本检验 57

4.5.2独立的双样本t检验 58

4.5.3非独立的双样本t检验 60

4.6 x2检验 61

4.6.1适合性检验 61

4.6.2独立性检验 62

4.7线性回归 64

4.7.1简单线性回归 65

4.7.2多项式回归 66

4.7.3多元线性回归 68

4.7.4有交互项的多元线性回归 72

4.7.5回归诊断 74

4.7.6异常值判断 79

4.7.7回归模型的改进措施 81

4.7.8最佳回归模型的选择 82

4.7.9广义线性模型 85

4.8相关分析 93

4.8.1相关的类型 93

4.8.2相关显著性的检验 100

4.8.3相关关系的可视化 102

4.9常用试验设计与数据分析 103

4.9.1完全随机设计 103

4.9.2随机区组设计 106

4.9.3拉丁方设计 115

4.9.4平衡不完全区组设计 118

4.9.5正交试验设计 120

4.9.6裂区设计 131

4.9.7巢式设计 135

4.9.8全因子设计 138

4.10功效分析 142

4.10.1功效分析 142

4.10.2绘制功效分析图 145

4.11主成分和因子分析 147

4.11.1主成分分析 147

4.11.2因子分析 152

4.12聚类分析 155

4.12.1系统聚类法 156

4.12.2动态聚类法 159

第5章 统计图形绘制 161

5.1基础绘图 161

5.1.1条形图 161

5.1.2饼图 163

5.1.3直方图 164

5.1.4核密度图 166

5.1.5散点图 166

5.1.6热图 169

5.1.7等高图 172

5.1.8三维透视图 173

5.1.9小提琴图 174

5.1.10颜色等高图 174

5.1.11散点图矩阵 175

5.1.12条件图 178

5.1.13相关图 180

5.1.14地图 182

5.2高级绘图 184

5.2.1 lattice包 184

5.2.2 ggplot2包 187

5.3基础绘图常用参数 192

5.3.1颜色 192

5.3.2符号和线条 193

5.3.3标题 195

5.3.4图例 195

5.3.5坐标轴 196

5.3.6多图组合 196

第6章 ASReml-R包与遗传参数估算 198

6.1 ASReml程序包的介绍 198

6.2 ASReml-R的基本语法 200

6.2.1单性状分析 201

6.2.2双性状分析 212

6.3林业试验常用模型 217

6.4遗传参数估算 219

6.4.1半同胞子代测定 219

6.4.2全同胞子代测定 224

6.4.3无性系测定 233

6.4.4空间分析 235

6.4.5多地点试验——G×E分析 244

6.4.6遗传相关分析 251

6.5综合案例分析 255

常用网址 262

参考文献 264

索引 266

程序包名单 268