1 S语言
起步
3种数据类型及一些输人规则
在S-Plus中读人数值
一些S工具——初级水平
S算术
更多S工具——中级水平
用于统计分析的S工具
S-Plus中的统计分布
数组和列表
矩阵代数工具
其他S工具
4个S程序范例
Data文件
附录：内置的编辑器
习题Ⅰ
2 数据描述技术
描述性统计量
基本统计指标
直方图平滑——密度估计
茎叶图
组间比较——t检验
组间比较——箱式图
数据分布和理论分布的对比——百分位数图
多组比较——QQ图
xy图
三维图形——透视图
三维图形——等高线图
三维图形——坐标轴旋转
数据平滑技术
空间数据的二维平滑
数据聚类描述
可加性——“清理”一个数组
范例——应用S函数进行地理计算
估计二维分布的中心点
附录：S几何
习题Ⅱ
3 模拟：随机数值
均匀随机数
一个范例
无放回抽样和有放回抽样
离散概率分布随机抽样——接受／拒绝抽样
离散概率分布随机抽样——反向转换法
二项概率分布
超几何概率分布
泊松概率分布
几何概率分布
连续分布的随机抽样
反向转换法
模拟来自正态分布的数值
其他四种统计分布
模拟最小值和最大值
BUTLER方法
复杂区域中的随机数值
多元正态变量
习题Ⅲ
4 广义线性模型
最简单的情况——单变量线性回归
多个变量的情形
多变量线性模型
对残差值的深入观察
预测——点值估计的可信区间
glm()中的关系表达式
多项式回归
判别分析
线性logistic模型
分类数据——双变量线性logistic模型
多变量数据——线性logistic模型
拟合优度
……
5 统计估计
6 表格数据分析
7 方差分析和其他S函数
8 率，寿命表及生存分析
译者赘言
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