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出版教材

R语言

在生物统计中的应用

主编:杨泽峰

出版社:南京大学出版社
ISBN:978-7-305-25227-3
出版时间:2022.3

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教材介绍

随着现代信息技术和现代生物技术的快速发展,农学数据分析已经进入了“大数据分析”时代,亟需建立符合现代农学和生物学特征的课程教材,持续改进教学质量和学生的学习效果,增强学生的创新意识。R语言是一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R语言具备高效的数据处理和存储功能,擅长数据矩阵操作,具备良好可扩展性,提供了大量适用于数据分析的工具包,支持各种数据可视化输出,在农学和生物类课程教学中具有广阔应用前景。

本书以简明、实用的方式,介绍了R语言在农学和生物学数据分析中的常用方法,包括描述性统计分析、图表的制作、常用概率分布分析、假设测验、方差分析、相关和回归分析、聚类分析、主成份分析、非参数测验等,并对输出结果做出了在生物学意义上的解释和推断。本书可以作为农学和生物学各专业生物统计学的辅助教材,也可以作为常用统计软件的应用等课程的教材。

联系人

  • 杨泽峰

  • 邮箱:zfyang@yzu.edu.cn

  • 电话:0514-87979358

教材章节

第1章  R语言基础
1.1 R的特点
1.2 R的获取与安装
1.3 R的菜单操作
1.4 工作空间
1.5 程序包
1.6 RStudio的安装和使用
第2章  基本数据管理
2.1 创建数据集
2.2 数据的读取和存储
2.3 R的运算符
2.4 R常用函数及其应用
2.5 编辑数据集
2.6 R语言编程简介
第3章  描述性统计
3.1 利用函数求解描述性统计数
3.2 描述性统计数的相关软件包
3.3 分组描述性统计
3.4 频数分布分析
第4章  假设测验
4.1 F测验
4.2 t测验
4.3 卡方测验
第5章  方差分析
5.1 方差分析常用函数和包简介
5.2 单因素试验资料的方差分析
5.3 两向分组资料的方差分析
5.4 二因素完全随机化试验资料的方差分析
5.5 二因素随机区组试验资料的方差分析
5.6 系统分组试验资料的方差分析
5.7 品种区域试验资料的方差分析
5.8 裂区试验资料的方差分析
5.9 协方差分析
第6章  相关与回归分析
6.1 线性相关分析
6.2 一元线性回归分析
6.3 多元线性回归分析
6.4 非线性回归
6.5 二分类变量Logistic回归
第7章  聚类分析和判别分析
7.1 系统聚类分析
7.2 动态聚类分析
7.3 判别分析
第8章 主成分分析和因子分析
8.1 主成分分析
8.2 因子分析
8.3 主成分分析与因子分析的关系
第9章  非参数测验
9.1 二项分布检验
9.2 Kolmogorov-Smirnov检验
9.3 两个独立样本的测验
9.4 多个独立样本的测验
9.5 两个配对样本的测验
9.6 多个配对样本的测验
第10章  数据可视化
10.1 基于R基础的数据可视化
10.2 基于ggplot2的数据可视化
10.3 基于ggplot2的拓展包应用举例
10.4 其他数据可视化专用R包

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