1.1　为何要使用R

1.2　R的获取和安装

1.3　R的使用

1.4　包

1.5　批处理

1.6　将输出用为输入：结果的重用

1.7　处理大数据集

1.8　示例实践

1.9　小结

2.1　数据集的概念

2.2　数据结构

2.3　数据的输入

2.4　数据集的标注

2.5　处理数据对象的实用函数

2.6　小结

3.1　使用图形

3.2　一个简单的例子

3.3　图形参数

3.4　添加文本、自定义坐标轴和图例

3.5　图形的组合

3.6　小结

4.1　一个示例

4.2　创建新变量

4.3　变量的重编码

4.4　变量的重命名

4.5　缺失值

4.6　日期值

4.7　类型转换

4.8　数据排序

4.9　数据集的合并

4.10　数据集取子集

4.11　使用SQL语句操作数据框

4.12　小结

5.1　一个数据处理难题

5.2　数值和字符处理函数

5.3　数据处理难题的一套解决方案

5.4　控制流

5.5　用户自编函数

5.6　整合与重构

5.7　小结

6.1　条形图

6.2　饼图

6.3　直方图

6.4　核密度图

6.5　箱线图

6.6　点图

6.7　小结

7.1　描述性统计分析

7.2　频数表和列联表

7.3　相关

7.4　t 检验　　

7.5　组间差异的非参数检验

7.6　组间差异的可视化

7.7　小结

8.1　回归的多面性

8.2　OLS回归

8.3　回归诊断

8.4　异常观测值

8.5　改进措施

8.6　选择“”的回归模型

8.7　深层次分析

8.8　小结

9.1　术语速成

9.2　ANOVA模型拟合

9.3　单因素方差分析

9.4　单因素协方差分析

9.5　双因素方差分析

9.6　重复测量方差分析

9.7　多元方差分析

9.8　用回归来做ANOVA

9.9　小结

10.1　假设检验速览

10.2　用pwr包做功效分析

10.3　绘制功效分析图形

10.4　其他软件包

10.5　小结

11.1　散点图

11.2　折线图

11.3　相关图

11.4　马赛克图

11.5　小结

12.1　置换检验

12.2　用coin包做置换检验

12.3　lmPerm包的置换检验

12.4　置换检验点评

12.5　自助法

12.6　boot包中的自助法

12.7　小结

13.1　广义线性模型和glm()函数

13.2　Logistic回归

13.3　泊松回归

13.4　小结

14.1　R 中的主成分和因子分析

14.2　主成分分析

14.3　探索性因子分析

14.4　其他潜变量模型

14.5　小结

15.1　在R中生成时序对象

15.2　时序的平滑化和季节性分解

15.3　指数预测模型

15.4　ARIMA 预测模型

15.5　延伸阅读

15.6　小结

16.1　聚类分析的一般步骤

16.2　计算距离

16.3　层次聚类分析

16.4　划分聚类分析

16.5　避免不存在的类

16.6　小结

17.1　数据准备

17.2　逻辑回归

17.3　决策树

17.4　随机森林

17.5　支持向量机

17.6　选择预测效果好的解

17.7　用rattle包进行数据挖掘

17.8　小结

18.1　处理缺失值的步骤

18.2　识别缺失值

18.3　探索缺失值模式

18.4　理解缺失数据的来由和影响

18.5　理性处理不完整数据

18.6　完整实例分析（行删除）

18.7　多重插补

18.8　处理缺失值的其他方法

18.9　小结

19.1　R 中的四种图形系统

19.2　ggplot2包介绍

19.3　用几何函数指定图的类型

19.4　分组

19.5　刻面

19.6　添加光滑曲线

19.7　修改ggplot2图形的外观

19.8　保存图形

19.9　小结

20.1　R 语言回顾

20.2　环境

20.3　面向对象的编程

20.4　编写有效的代码

20.5　调试

20.6　深入学习

20.7　小结

21.1　非参分析和npar包

21.2　开发包

21.3　创建包的文档

21.4　建立包

21.5　深入学习

21.6　小结

22.1　用模版生成报告

22.2　用R和Markdown创建动态报告

22.3　用R和LaTeX创建动态报告

22.4　用R和Open Document创建动态报告

22.5　用R和Microsoft Word创建动态报告

22.6　小结

23.1　lattice包

23.2　调节变量

23.3　面板函数

23.4　分组变量

23.5　图形参数

23.6　自定义图形条带

23.7　页面布局

23.8　深入学习