前言
符号和缩写
第1章 引言
1.1 开始
1.1.1 准备工作
1.1.2 基本运算
1.1.3 R脚本
1.1.4 R帮助系统
1.2 函数
1.3 向量和矩阵
1.4 数据框
1.4.1 数据框简介
1.4.2 使用数据框
1.5 输入数据
1.5.1 手动输入数据
1.5.2 从文本文件输入数据
1.5.3 网上的数据
1.6 包
1.7 R，工作空间
1.8 选项和资源
1.9 报告和可重复性研究
练习
第2章 定量数据
2.1 引言
2.2 二元数据：两个定量变量
2.2.1 探索数据
2.2.2 相关性和回归线
2.2.3 二元数据分组分析
2.2.4 条件图
2.3 多元数据：多个定量变量
2.3.1 探索数据
2.3.2 缺失值
2.3.3 分组概括
2.3.4 概括配对变量
2.3.5 找出缺失值
2.4 时间序列数据
2.5 整数数据：征兵抽签
2.6 样本均值和中心极限定理
2.7 特殊主题
2.7.1 添加一个新的变量
2.7.2 哪个观测值是最大的
2.7.3 数据框排序
2.7.4 点之间的距离
2.7.5 聚类分析速览
练习
第3章 分类数据
3.1 引言
3.1.1 对分类数据制表及制图
3.1.2 字符向量和因子
3.2 卡方拟合优度检验
3.3 关联两个分类变量
3.3.1 引言
3.3.2 频数表和图形
3.3.3 列联表
3.4 列联表中的关联模式
3.4.1 构造列联表
3.4.2 绘制关联模式
3.5 使用卡方检验来检验独立性
练习
第4章 图形表示
第5章 探索性数据分析
第6章 基本推断方法
第7章 回归
第8章 方差分析
第9章 方差分析II
第10章 随机化检验
第11章 模拟试验
第12章 贝叶斯模型
第13章 蒙特卡罗方法
附录
参考文献

本书按照统计学的知识框架，通过大量实例介绍R语言及其统计计算环境。主要内容包括：引言、定量数据、分类数据、图形表示、探索性数据分析、基本推断方法、回归、方差分析、随机化检验、模拟试验、贝叶斯模型、蒙特卡罗方法。本书适用于已经具备初步统计知识并期望熟练掌握R语言的读者。