更新时间：2025-04-03 17:54:02
封面
版权信息
作者简介
前言
第一章 R语言简介
第二章 数据读入与清理
一 下载和导入数据
二 包的获取和使用
三 数据读入
四 截取CGSS 2015数据集
第三章 描述性统计分析
一 描述性统计命令示例
二 创建表格和图示
三 双变量描述性统计
四 描述性统计结果可视化
第四章 简单线性回归
一 简单线性回归介绍
二 解读简单线性回归模型参数
三 其他线性回归模型
四 高阶拟合示例
第五章 多元线性回归
一 多元线性回归模型拟合
二 变量重编码
三 模型汇总
四 交互效应模型
五 可视化工具
第六章 二分变量回归
一 二值型回归模型
二 更多的解决方案
三 交互效应与可视化
第七章 广义线性模型扩展：泊松回归
一 泊松回归案例：幸福感分析
二 参数解读及模型诊断
三 模型扩展与可视化
第八章 有序因变量回归
一 模型构建和解读
二 模型扩展
三 模型结果可视化
第九章 匹配模型
一 匹配模型案例
二 模型可视化解读
第十章 主成分与因子分析
一 主成分分析数据准备
二 主成分分析结果
三 因子分析
第十一章 机器学习
一 非平衡数据处理
二 决策树建模
三 决策树可视化
四 神经网络
结语
参考文献
附录 参考R包
封底
