Modeling Dose-Response Microarray Data in Early Drug Development Experiments Using R

This book provides a series of gesture and behavior recognition methods based on multimodal datarepresentation. The data modalities include image data and skeleton data, and the modeling methods includetraditional codebook, topological graph, and LSTM architectures. The tasks include single gesture recognitionclassification, single action recognition classification, continuous gesture classification, complex behaviorclassification of human interaction and other tasks of different complexity. This book focuses on the dataprocessing methods of each modality, and the modeling methods for different tasks. We hope the reader canlearn basic gesture and action recognition methods from this book, and develop a model system that suits theirneeds on this basis. This book can be used as a textbook for graduate, postgraduate and PhD students majoring in computerscience, automation, etc. It can also be used as a reference for the reader who is interested in gesturerecognition, human action inter

R語言――邁向大數據之路【加強版】介紹複變函數論與積分變換的基本概念、理論和方法。全書共8章，主要內容包括：複數與複變函數、解析函數、複積分、無窮級數、留數及其應用、保角映射、 R語言是公開分享的免費軟件、執行效率高、功能強大，所以被大眾廣泛接受，而成為應用在Big Data領域最重要的程序語言。 這本書從零基礎開始，一步一步教導讀者輕鬆學習**版的R語言，學習本書不需要有統計基礎，本書在無形中已灌溉了統計知識給你。本書共19章，內容包含：認識R語言環境，R語言數據類型介紹， R語言函數的使用，程序流程控制，數據輸入與輸出，數據分析，R語言繪製統計圖表等。

本書通過豐富的實例，詳細介紹R語言在數據分析中的應用，側重於理論方法與應用相結合，實例豐富且通俗易懂，對R語言的各種繪圖方法、與數據表格的連接、基礎統計分析、時間序列分析和多元統計分析應用等方面描述很有自己的特色，詳細介紹了各種統計方法在R語言中的實現過程。 主要內容包括第1章介紹數據分析引論及其環境；第2章介紹R語言數據物件及其類型；第3章介紹R語言數據存儲與讀取；第4章介紹R語言編程；第5章介紹R語言繪圖；第6章介紹R語言描述性統計；第7章介紹R語言參數估計；第8章介紹R語言參數假設檢驗；第9章介紹R語言相關分析、回歸分析與計量檢驗；第10章介紹R語言時間序列分析；第11章介紹R語言主成分分析與因子分析；第12章介紹R語言聚類分析與判別分析；第13章介紹R語言典型相關分析與對應分析。

"《R語言入門與實踐》循序漸進、由淺入深地講解了R語言開發技術，並通過具體實例講解了R語言的各個知識點。本書共分12章，其中第1～2章是基礎知識部分，講解了R語言開發的基礎知識，包括R語言基礎、R語言語法基礎；第3～6章是核心語法部分，分別講解了流程控制語句、函數、數據結構、包和環境空間等知識，這部分內容介紹的是R語言中最重要的語法知識；第7～10章是進階提高部分，分別講解了數據輸入和導出、數據處理、繪製可視化圖、R語言和人工智能等知識，這部分內容是R語言開發技術的重點和核心；第11章和第12章是綜合實戰部分，講解了兩個大型案例的實現過程，介紹了R語言在大型商業項目中的應用。《R語言入門與實踐》不僅可以作為R語言初學者的學習用書，也適合有一定R語言基礎的讀者學習，還可以作為高等院校相關專業的教學用書和培訓機構的教材。"

本書以理論結合示例操作的方式，全面介紹了R語言編程基礎及其知識的應用，講解了利用R語言解決部分實際問題的方法。全書共7章：第 1章為R語言概述，包括學習R語言的優勢、R語言的編譯環境、R包的獲取及加載、R包的內置數據等；第 2～6章主要介紹R語言的數據對象與數據讀寫、數據集基本處理、函數與控制流、初級繪圖、繪圖；第7章主要介紹可視化數據挖掘工具Rattle。本書的每章都包含了課後習題，通過練習幫助

全書分為12章，第1章數據挖掘與R語言概述，第2章R的數據組織和整理，第3章R的數據可視化，第4章R的近鄰分析：數據預測，第5章R的決策樹：數據預測，第6章R的人工神經網絡：數據預測，第7章R的支持向量機：數據預測，第8章R的一般聚類：揭示數據內在結構，第9章R的特色聚類：揭示數據內在結構，第10章R的關聯分析：揭示數據關聯性，第11章R的模式甄別：診斷異常數據，第12章R的網絡分析初步。

本書作為R語言的學習指南，詳細講解了R語言的基本概念和編程技巧。本書從* 基礎的知識開始，由淺入深地介紹R的基本概念和重要特性，並用大量的示例和圖形進行演示和說明，旨在讓讀者在掌握R語言的同時，能養成良好的編程習慣，寫出專業、高效的代碼。本書共24章，其內容涵蓋了R語言的社區和環境介紹；R語言的各種數據結構（單模式/多模式數據結構，日期、時間和因子）；包括各種常用函數、實用函數和應用函數在內的R語言函數；如何在R中進行文本的導入和導出，如何操控和轉換數據，以及在R中高效處理數據的方法；如何可視化數據（涵蓋了三個基本圖形系統、ggplot2圖形系統和Lattice圖形系統）；如何用R構建線性模型、廣義線性模型和非線性模型，以及面向對象的思想；如何進行R代碼提速（包括代碼的性能分析和提速方法）；如何構建R包和擴展R包；如何編寫R類，其中會涉及R中的面向對象編程系統（S3、S4、引用類等）；如何創建動態報告和如何用Shiny創建網絡應用程序。本書附錄還介紹了R、Rtools和RStudio的具體安裝步驟。《R語言入門經典》涵蓋了R語言的所有基礎知識，介紹了許多實用的編程技巧，既可作為R語言的入門教材，也可作為一本為尋求拓寬分析工具的專業統計學家、數據科學家、分析師量身打造的學習寶典。本書還可作為對R語言感興趣的讀者和開發人員的參考書籍。

《R語言經典實例（原書第2版）》的第2版涵蓋了277個R語言實用方法，可以幫助你快速而有效地使用R進行數據分析。R語言給我們提供了統計分析的一切工具，但是R本身的結構可能不容易掌握。 《R語言經典實例（原書第2版）》提供的面向任務的R語言實用方法涉及從基本的分析任務到輸入和輸出、常用統計分析、繪圖、線性回歸等內容，它們可以讓你馬上應用R高效地工作。 每一個R語言方法都專注於一個特定的問題，

R是一個開源、跨平臺的科學計算和統計分析套裝軟體，它提供了豐富多樣的統計功能和強大的資料分析功能，在大資料和機器學習快速發展的今天，R已經成為資料分析領域炙手可熱的通用語言。 《R語言初學指南》的內容涵蓋R的基礎知識，包括創建、運行以及調試R腳本；使用者自訂R函數；用R繪製基本圖形；R的迴圈語句和邏輯控制語句；二次函數、三角函數、指數函數、對數函數以及如何用R繪製這些函數圖形；矩陣的基本運算和線性

關於設置R編程環境的建議。 探索一般編程概念和R的編碼技術。 理解高效R工作流的組成部分。 學習在R中如何高效的讀寫數據。 深入探討清理原始數據(數據木匠)的重要技巧。 使用性能分析、標準技巧和其他方法優化你的代碼。 確定你用於R計算的硬件性能。 最大化R協作編程的好處。 促使你從R初學者往R程序員轉變。

這本書以兩名作者自身學習和使用R的經驗娓娓道來，是一本真正站在學生角度的原創；沒有枯燥的術語和公式，非常適合零基礎和不懂統計學的讀者學習如何使用R。這本書可作為大學本科生和研究生自學用，也可作為高校教師教案。 這本書尤其適合那些對R 語言有鑽研愛好的讀者。除了介紹了很多“經世致用”的必備技能，以及一些基礎的統計應用，可以使讀者很快上手之外，還介紹了一些R的強大好玩又有個性的功能，比如繪製地圖(

本書以R軟件的操作為線索，從R軟件的簡介講起，至R軟件的基本操作、R軟件編程、作圖基礎；之後與金融數據分析相結合，重點講述了債務相關計算、R軟件與商業銀行風險管理、股票相關計算、R軟件與量化投資等內容。

R語言近年來成為統計分析的受歡迎軟件之一，已廣泛用于生態、金融、統計、互聯網、醫療和農林牧漁等行業，并涉及大數據、生物信息學以及人工智能等領域。 《R與ASRme1-R統計學/國家林業局普通高等教育“十三五”規劃教材》主要面向農林業試驗數據，系統介紹了R與ASReml—R的統計應用，全書共分11章，具體包括R語言簡介、基礎語法、數據創建、數據管理、基礎統計、高級統計、試驗設計、基礎繪圖、高級

本書是一本開發理念與開發實例相結合的實用指南，主要內容包括：R包基礎知識介紹，包的基本結構和可能形式，R代碼，包的元資料，物件文檔，長格式文檔，資料，命名空間，編譯過的代碼，Git和GitHub，發佈包，等等。其目的是教會你如何開發包，讓你可以開發自己的包，而不只是使用別人的包，進而從R包的使用者蛻變成R包的開發者。

本書的主要內容包括金融工程導論、金融工程定價方法及其R語言函數計算、遠期合約及其R語言函數計算、期貨合約及其R語言函數計算、期貨套期保值及其R語言函數計算、互換合約及其R語言函數計算、期權合約及其策略、BlackScholes期權定價方法及其R語言函數計算、蒙特卡羅模擬法期權定價及其R語言函數計算、二叉樹法期權定價及其R語言函數計算、有限差分法期權定價及其R語言函數計算、利率衍生證券及其R語言函

本書結合大量精選的實例全面介紹使用R語言進行經濟與金融分析的方法。全書共14章， 內容包括經濟與金融計量學緒論，R語言的下載、安裝與啟動，R語言物件與資料存取，參數估計與假設檢驗的R語言應用，線性回歸分析的R語言應用，多重共線性的R語言應用，異方差問題的R語言應用，自相關問題的R語言應用，時間序列分析ARIMA模型預測的R語言應用，單位根、協整與格蘭傑因果檢驗的R語言應用，時間序列分析GARCH模

本書從R語言的基礎知識入手，深入介紹了R函數式程式設計、R語言的物件導向特性、程式的調試、代碼優化和性能調優。同時，本書也介紹了R語言如何與HTML和LaTex語言結合的技術，介紹了高性能計算以及C語言程式設計介面。

本書內容主要包括金融市場與資產時間價值、基礎資產、組合資產、資本市場的均衡、投資組合管理、衍生資產等，具體內容涉及金融市場、金融機構和金融產品，資產的時間價值及其R語言應用，固定收益證券及其R語言應用，權益證券及其R語言應用，投資收益與風險及其R語言應用，資產組合標準的均值方差模型及其R語言應用，存在無風險資產的均值方差模型及其R語言應用，資本資產定價模型及其R語言應用，指數模型及其R語言應用，套

本書對R語言做了簡要描述，配以大量程式設計實踐和代碼樣例，適合於想要提高R語言性能的程式師和開發者，對大量資料的處理、R語言的實際應用、基準測試均有指導意義。現代社會面對越來越龐大的資料和資料分析，R語言正是分析和處理大資料的有效方式，本書正是全面解析R語言的優秀書目。

本書內容包括R軟件下載、安裝與啟動，R軟件數據結構，R軟件數據存儲與讀取，R軟件編程，R軟件繪圖，描述性統計的R軟件應用，參數估計的R軟件應用，參數假設檢驗的R軟件應用，相關分析與回歸分析的R軟件應用，主成分分析與因子分析的R軟件應用，聚類分析與判別分析的R軟件應用，典型相關分析與對應分析的R軟件應用。

資料採擷技術是當下大資料時代最關鍵的技術，其應用領域及前景不可估量。R 是一款極其優秀的統計分析和資料採擷軟體，《資料採擷：R語言實戰》側重使用R 進行資料採擷，重點講述了R 的資料採擷流程、演算法包的使用及相關工具的應用，同時結合大量精選的資料採擷實例對R 軟體進行深入潛出和全面的介紹，以便讀者能深刻理解R 的精髓並能快速、高效和靈活地掌握使用R 進行資料採擷的技巧。通過《資料採擷：R語言實戰》

《R語言編程藝術》是R語言領域公認的經典著作，由著名計算機科學家兼統計學家撰寫，它是一本面向R語言開發者的純編程類書籍，不需要讀者具備統計學基礎，從編程角度而非統計學角度系統講解了R語言的數據結構、編程結構、語法、TCP/IP網絡編程、並行計算、代碼調試、程序性能優化、編程技巧以及R語言與其他語言的接口等所有與R編程相關的知識，幾乎面面俱到。本書的實用性也非常強，44個精選的擴展案例，充分展示了R

作者阿蘭·F·祖爾等的基于他們對應用科學家講授統計與R的豐富經驗，為讀者獻上了《R語言初學者指南》這本書。為了避免同時講授R與統計的困難，統計方法保持在最低限度。《R語言初學者指南》包括如何下載與安裝R，載入和處理數據，基本繪圖，函數簡介，高級繪圖以及初學者常見的錯誤。這本書包括了你開始學習R時想知道的所有內容。

《風華上海》內容簡介：Using both pictures and words, this book demonstrates the development history of the Shanghai city and its people and culture with vivid images. Different from previous works, this book emp

Eclipse Modeling Framework允許開發人員基於非常簡單的模型快速構建強大的應用程序。《Eclipse Modeling Framework 2．0中文版(第2版)》對上一版做了全面修訂，為指導您使用EMF解決實際問題、加快開發進度和提高軟件質量提供了專家級指南、精辟分析和豐富示例。《Eclipse Modeling Framework 2.0中文版(第2版)》在上一版基礎上新

本書是著名作者John Lewis與Joseph Chase作為其一流的CSI教材“Java Software Solutions：Foundations of Program Design”的姊妹篇。盡管《Java軟件結構與數據結構(第3版)》的英文名為“Java Software Structures：Designing and Using Data Structures”，但正如作者在前言中

《SL2(R)(英文版)》講述了：Starting with Bargmanns paPer on the tnhmte dimenslonal representattons olSL2（R），the theory of representations of semisimple Lie groups has evolved toa rather extensive production.Som

This book is the first to present a comprehensive development of space-time geometry using the 2-spinor formalism. There are also several other new features in our presentation. One of these is the sy

William R. Stanek has 20 years of hands-on experience with advanced pro-gramming and development. He is a leading technology expert and an award-winning author. Over the years, his practical advice ha

Prior to the development of the first lasers in the 1960s, optical coherence was not a subject with which many scientists had much acquaintance, even though early contributions to the field were made

《R語言醫學數據分析與可視化》以通俗易懂的語言和實際案例，全面講解R語言在醫學數據分析與可視化中的應用。通過理論與實踐相結合的方式，幫助讀者快速掌握R語言的基礎知識及其在醫學科研中的應用。《R語言醫學數據分析與可視化》共包含18章，系統地介紹從R語言入門到醫學數據分析與可視化的完整流程。《R語言醫學數據分析與可視化》首先介紹R語言的基礎知識、數據集的創建與操作、數據輸入輸出等基本技能；隨後，詳細講解數據可視化、統計分析、回歸模型等核心分析方法；同時，深入地探索聚類分析、判別分析、生存分析、Meta分析等高級技術；還涵蓋基因測序數據處理、臨床診斷試驗評價、列線圖、C指數及校準曲線等醫學科研領域的重要工具與方法，並通過大量實例展示如何利用R語言高效地完成醫學數據分析與科研圖表的製作。《R語言醫學數據分析與可視化》內容翔實、邏輯清晰，貼近醫學科研實際需求，特別適合醫學科研人員、臨床醫生、數據分析初學者以及從事醫學統計工作的讀者學習與參考。

本書是一本關於如何應用R語言開展流行病學數據清洗、整理和分析的醫學教材。全書共18章，首先介紹了R語言基礎知識，包括R語言簡介、數據管理、控制流、文本處理、數據可視化、基本統計分析方法；然後介紹了R語言在常見流行病學研究設計中的應用，包括現況研究、生態學研究、隊列研究、病例對照研究、隨機對照試驗、篩檢試驗和診斷試驗；最後介紹了R語言在其他流行病學問題中的應用，包括缺失值處理、功效分析、交互作用分析、因果推斷、Meta分析、孟德爾隨機化。本書通過概述、示例實踐、練習案例等教學模塊，全面介紹和演示了流行病學數據的R語言處理過程。通過學習本書，學生能更好地理解流行病學研究，為開展後續的數據分析打下基礎。本書有助於學生利用R語言解決實際問題，以更好地開展流行病學的相關研究。 本書可以作為流行病學相關專業的高年級本科生、研究生教材，同時對從事數據分析的醫務人員、專業技術人員等也具有參考價值。

R語言是一種自由、免費且開源的高級程式設計語言和開發環境，它提供了強大的資料分析功能和豐富的資料視覺化工具。隨著資料科學的快速發展，R語言已成為資料分析領域中備受青睞的通用語言。《R語言資料分析從入門到實踐》共分為15章，主要內容包括R語言簡介、資料讀寫、從流程控制到自訂函數、繪圖功能及基本統計、資料分析和常用包、監督式學習、非監督式學習、演化式學習、混合式學習、關聯性規則、文本挖掘、推薦系統、視覺化資料分析、探索性資料分析以及深度學習等。《R語言資料分析從入門到實踐》內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合R語言的初學者和進階讀者閱讀，同時也適合資料分析人員、資料採擷工程師等相關資料科學從業者參考。

這是一本基於 tidyverse 入門 R 語言編程的書，本書從基本的編程語法講起，適合編程零基礎的讀者閱讀。本書結合新的 R 語言編程範式，讓讀者學習更高效率的 R 編程，尤其是真正用整潔優雅的數據化編程思維解決一系列數據問題，包括數據清洗、數據處理、數據可視化、統計建模、文檔溝通等，並在附錄中將透視表、網絡爬蟲、高性能計算、機器學習等典型應用囊括其中，為讀者提供了豐富的R實用編程案例，也可作為一本 R 語言語法大全的工具書。本書面向熱愛R語言編程的讀者，適合統計學、數據分析、數據可視化等領域的讀者閱讀參考，也可以作為高等院校相關專業的 R 語言教材。

本書按照統計學的結構來編排，在介紹完相關的統計知識後，著重介紹如何用R 求解統計問題。因此，本書並不是簡單的R 使用手冊，而是將統計知識、統計模型及R 的求解過程融為一體的教科書。本書共9 章，分別是: 第 1 章緒論，介紹統計學及R 的基本概念；第 2 章R 語言入門，介紹R 軟件的下載與安裝，以及R 使用的基本方法；第3 章數據的描述性分析，介紹描述數據的圖形和數值方法；第4 章概率、隨機變量及其分佈，介紹概率的基本知識和幾個重要的分佈；第5 章參數估計與假設檢驗，介紹參數估計與檢驗的基本方法；第6 章非參數檢驗，介紹秩檢驗、分佈的檢驗及列聯表檢驗；第7 章方差分析，介紹單雙因素方差分析的方法；第8 章回歸分析，介紹回歸分析中參數的計算與檢驗、回歸方程的診斷，以及回歸分析的建模方法；第9 章時間序列分析與預測，介紹時間序列**基本的建模與預測方法。本書可作為經濟管理、統計等專業的本科生學習統計學、統計計算的教材或教學參考書, 也可作為理、工、農、醫、生物等專業的本科生或者相關專業的技術人員學習R 的教材或參考書，還可作為數學建模競賽培訓的輔導書。

本書以R語言為實現工具，以數據可視化分析為導向，結合實際案例介紹數據可視化方法。全書共8章，第1章介紹數據可視化概述以及R語言數據處理的基本技能；第2章介紹R語言繪圖基礎，重點介紹R語言傳統繪圖包graphics中的繪圖函數及基本使用方法；第3章介紹類別數據的可視化方法；第4章介紹數據分佈特徵的可視化方法；第5章介紹變量間關係的可視化方法；第6章介紹樣本相似性的可視化方法；第7章介紹時間序列的可視化方法；第8章介紹幾種特殊的可視化圖形以及出版物中圖表的使用技巧。附錄列出了本書使用的R包和R函數。本書可作為高等院校各專業“數據可視化”相關課程的教材，也可作為數據分析工作者、R語言和可視化分析的愛好者的參考書。

本書選用統計學和數據科學中常見的 R 語言和Python語言“雙語”編寫,主要內容包括:引言、R 語言編程基礎、R 語言數據處理、R 語言可視化、R 語言隨機抽樣和隨機數、R 語言基本統計推斷、R 語言回歸分析、R 語言大數據分析、Python 語言基礎、Python 數據處理等內容。此外,本書在每章正文後設置主要函數列表、練習題和實驗題,以幫助學生複習鞏固和自主練習。同時,還為教師配備了課程教學大綱(含課程思政內容)、課件、習題解答、模擬試題及配套答案等豐富的教學資源。本書結構嚴謹,邏輯清晰,敘述清楚,說明到位,行文流暢,習題配備合理,可讀性強,可作為高等學校統計學、大數據科學與技術等專業的教材或相關專業的教學參考書,也可供統計分析軟件初學者或從業者參考。

《基於流行病學研究設計的R語言實踐》一書分為十四章，以流行病學研究設計為主線展開，在R語言基本介紹的基礎上，詳細描述了橫斷面研究、病例對照研究、病例交叉研究、隊列研究、隨機對照試驗研究、時間序列分析、Meta分析、倍差法、孟德爾隨機化研究等常用的流行病學研究設計，同時描述了其中涉及的統計方法R語言代碼實現過程，並介紹了R語言作圖和空間製圖，可為預防醫學相關專業本科生、研究生學習以及流行病學、社會學等相關領域科研人員利用R語言研究醫學問題提供參考。

本書的編寫具有以下特點：(1)言簡意賅，省略了一些煩瑣的理論證明和公式推導；(2)強調應用，採用生動具體的例子來講解多元統計分析方法，便於讀者學習；(3)與R密切結合，採用R軟件來實現多元統計的計算和分析，並解讀R軟件的分析結果；(4)使用方便，本書所有例題、案例和習題的數據文件以及相應的R代碼都放在中國人民大學出版社網站上供讀者下載使用；(5)內容豐富，本書共包含13章，除了多元正態分佈經典內容之外，還包括多元線性模型和廣義線性模型兩章內容，方便教師根據授課課時靈活選擇；(6)教輔材料齊全，本書的所有數據文件、R代碼、習題參考解答和課件PPT都提供給授課教師，方便教師使用。

《R語言統計入門(第 2版)》以恰當的方式向初學者介紹了R語言的全貌，內容涵蓋基本的R編程方法、基本數據處理和一些高 級數據操作的技巧，有助於讀者理解R向量化編程的特點。此外，作者在《R語言統計入門(第 2版)》中還詳細描述了包含回歸分析、假設檢驗、廣義線性模型、非線性擬合等常用統計方法的原理。雖然《R語言統計入門(第 2版》以實際案例解析居多，但是並非不重視理論，作者恰當而到位地描述了理論方面的內容，既不晦澀，也非淺薄，而是向讀者打開了一扇窗。作者希望這《R語言統計入門(第 2版)》可以作為一道“開胃菜”引導更多的人投入到對統計和R的研究之中。 本書適合數據分析，數據統計人員及R用戶學習參考。