第1章 介绍：开始使用R

 1.1 R教程

 1.2 向量

 1.3 图形

 1.4 实际案例

 1.5 本章小结

 1.6 计算任务

 1.7 参考文献

第2章 R脚本

 2.1 创建与保存R脚本

 2.2 运行R脚本

 2.3 找到R脚本中的错误

 2.4 利用注释使脚本明了

 2.5 实际案例

 2.6 本章小结

 2.7 计算任务

 2.8 参考文献

第3章 函数

 3.1 在R中建立新函数

 3.2 关于R中自定义函数的更多内容

 3.3 实际案例

 3.4 本章小结

 3.5 计算任务

 3.6 补充说明：案例短评

 3.7 参考文献

第4章 基本绘图

 4.1 实际案例

 4.2 单变量绘图

4.2.1 带状图

4.2.2 直方图

4.2.3 茎叶图

4.2.4 箱线图

4.2.5 时序图

 4.3 双变量绘图

4.3.1 散点图

4.3.2 并列箱线图

4.3.3 条形图与饼图

4.3.4 条形图与饼图的数据展示

 4.4 本章小结

 4.5 计算任务

 4.6 补充说明

第5章 数据输入与输出

 5.1 R中的数据框

 5.2 本章小结

 5.3 计算任务

 5.4 补充说明

第6章 循环

 6.1 建立for循环

 6.2 检查循环

 6.3 好吧，斐波那契先生那又怎样呢?

 6.4 实际案例

 6.5 本章小结

 6.6 计算任务

 6.7 参考文献

第7章 逻辑与控制

 7.1 逻辑比较运算及逻辑向量

 7.2 布尔运算

 7.3 缺失数据

 7.4 索引及其相关内容

 7.5 条件语句

 7.6 实际案例

 7.7 本章小结

 7.8 计算任务

 7.9 补充说明

 7.10 参考文献

第8章 二次函数

 8.1 实际案例

 8.2 本章小结

 8.3 计算任务

 8.4 参考文献

第9章 三角函数

 9.1 直角三角形

 9.2 三角函数

 9.3 直角三角形，圆形与弧

 9.4 三角函数的特性

 9.5 极坐标

 9.6 距离的三角测量

 9.7 实际案例

9.7.1 太阳系附近恒星的距离

9.7.2 抛体运动

9.7.3 天体轨道

 9.8 本章小结

 9.9 计算任务

 9.10 补充说明

第10章 指数函数与对数函数

 10.1 实数指数幂

 10.2 特殊的数字e

 10.3 数字e的应用

 10.4 指数函数

 10.5 指数增长

 10.6 对数函数

 10.7 对数尺度

10.7.1 里氏震级

10.7.2 pH值

10.7.3 恒星等级

 10.8 实际案例

 10.8.1 放射性衰变

 10.8.2 种群增长的极限

 10.8.3 石油顶峰

 10.9 本章小结

10.10 计算与代数任务

10.11 参考文献

第11章 矩阵运算

 11.1 向量相乘的另一种方式

 11.2 矩阵乘法

 1l.3 矩阵的加减运算

 11.4 将数据文件读取为矩阵

 11.5 实际案例

 11.6 本章小结

 11.7 计算任务

 11.8 补充说明

 11.9 参考文献

第12章 线性方程组

 12.1 矩阵表示

 12.2 矩阵的逆

 12.3 R中的矩阵求逆和方程组的解

 12.4 现实中的例子

12.4.1 老忠实泉

12.4.2 一个不远的星系

 12.5 本章小结

 12.6 计算任务

 12.7 补充说明

 12.8 参考文献

第13章 高级绘图

 13.1 绘制二维图形

 13.2 符号、线与坐标轴风格的选项

13.2.1 数据符号类型¨

13.2.2 连接线类型

13.2.3 曲线类型

13.2.4 坐标轴的限制

13.2.5 刻度线

13.2.6 坐标轴标签

13.2.7 不显示坐标轴

13.2.8 符号与标签的大小、线与坐标轴的宽度

 13.3 其他自定义功能

13.3.1 添力口点

13.3.2 添力口线

13.3.3 增加文本

13.3.4 标题和副标题

13.3.5 图例

13.3.6 新图形窗口

13.3.7 全局性与局部性

 13.4 多屏图

 13.5 三维图

 13.6 颜色

 13.7 本章小结

 13.8 计算任务

 13.9 参考文献

第14章 概率与模拟

 14.1 随机变量

 14.2 概率

 14.3 离散概率分布

 14.4 连续概率分布

14.4.1 均匀分布

14.4.2 态分布

 14.5 实际案例

 14.6 计算任务

 14.7 补充说明

 14.8 参考文献

第15章 拟合数据模型

 15.1 随机变量

 15.2 多元预测变量

 15.3 非线性统计方法

 15.4 本章小结

 15.5 计算任务

 15.6 补充说明

 l5.7 参考文献

第16章 结论——你不需要成为一名火箭学家

 16.1 真实的太阳系的例子

 16.2 问题

 16.3 概念

 16.4 速度的变化

 16.5 移动地球

 16.6 组织整理

 16.7 计算地球轨迹的R脚本构思

 16.8 R脚本

 16.9 计算任务

 16.10 补充说明

16.10.1 微积分和圆锥曲线

16.10.2 Feynman最后的讲座

16.10.3 三体问题

16.10.4 海王星

16.10.5 误差的传播

16.10.6 阿波菲斯

16.10.7 混乱的冥王星轨道

16.10.8 忽略质量

16.10.9 水星运动轨道和广义相对论

16.10.10 测量单位

 16.1l 参考文献

附录A安装R

附录B获得帮助

附录CR的常用命令和选项

译后记

R是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，它提供了丰富多样的统计功能和强大的数据分析功能，在大数据和机器学习快速发展的今天，R已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。丹尼斯编写的《R语言初学指南》的内容涵盖R的基础知识，包括创建、运行以及调试R脚本；用户自定义R函数；用R绘制基本图形；R的循环语句和逻辑控制语句；二次函数、三角函数、指数函数、对数函数以及如何用R绘制这些函数图形；矩阵的基本运算和线性方程组的求解；概率分布与模拟；数据的拟和等。这些内容涉及多个领域的应用，有趣、生动、实用。《R语言初学指南》通过大量与科学相关的应用，例如生态学、天文学、化学等学科的例子，深入浅出地介绍了R的基本使用方法，以及建立应用模型和求解这些模型的方法。不夸张地讲，本书是R入门的不二选择，读者只要具备高中代数知识，就能顺利读完本书。

市面上的某些R入门手册过于复杂，让人误以认为学习R是一项“艰巨的任务”。《R语言初学指南》将从基础讲起，不要求读者具有计算机编程背景，不要求读者预先掌握统计学和微积分，读者只需具备一定的高中代数知识，就能够理解书中用到的数学知识。通过丹尼斯编写的《R语言初学指南》，读者可以掌握一系列R技术，并可使用这些技术来完成基础科学和应用数学课程上的大多数计算和绘图项目。在学完每章之后，《R语言初学指南》通过一个或几个计算任务来让读者检查自己所学的知识。这些任务不仅仅是练习，它们还是一些微型项目，不论是在创造力上还是在解决问题的能力上，都可以帮助读者建立起使用R的思维模式。