Cuốn sách này được soạn chủ yếu cho sinh viên đại học và các nhà nghiên cứu khoa học, những người cần một phần mềm để học thống kê, để phân tích số liệu, hay vẽ đồ thị từ số liệu khoa học. Mục đích chính là cung cấp cho bạn đọc những kiến thức cơ bản về thống kê, và cách ứng dụng R cho giải quyết vấn đề, và qua đó làm nền tảng để bạn đọc tìm hiểu hay phát triển thêm R. | NGUYỄN VĂN TUẤN PHÂN TÍCH SỐ LIỆU và TẠO BIỂU ĐỒ bằng Hướng Hướng dẫn thực hành dẫn thực hành Phân tích số liệu và tạo biểu đồ bằng hướng dẫn thực hành Mục lục 1 2 3 4 Lời nói đầu Giới thiệu ngôn ngữ R R là gì ? Tải và cài đặt R vào máy tính Package cho các phân tích đặc biệt Khởi động và ngưng chạy R “Văn phạm” ngôn ngữ R Cách đặt tên trong R Hỗ trợ trong R Môi trường vận hành Nhập dữ liệu Nhập số liệu trực tiếp: c() Nhập số liệu trực tiếp: edit(()) Nhập số liệu từ một textfile: () Nhập số liệu từ Excel: Nhập số liệu từ SPSS: Tìm thông tin cơ bản về dữ liệu Biên tập dữ liệu Kiểm tra số liệu trống không: () Tách rời dữ liệu: subset Chiết số liệu từ một data .frame Nhập hai thành một: merge Mã hóa số liệu (data coding) Mã hoá bằng hàm replace Đổi một biến liên tục thành biến rời rạc Chia một biến liên tục thành nhóm: cut Tập hợp số liệu bằng cut2 (Hmisc) 1 5 6 . 7 8 Sử R cho các phép tính đơn giản và ma trận Tính toán đơn giản Số liệu về ngày tháng Tạo dãy số bằng seq, rep và gl Sử dụng R cho các phép tính ma trận Chiết phần tử từ ma trận Tính toán với ma trận Tính toán xác suất và mô phỏng (simulation) Tính toán đơn giản Phép hoán vị (permutation) Tổ hợp (combination) Biến số ngẫu nhiên và hàm phân phối Các hàm phân phối xác suất (probability distribution function) Hàm phân phối nhị phân (Binomial distribution) Hàm phân phối Poisson (Poisson distribution) Hàm phân phối chuẩn (Normal distribution) Hàm phân phối chuẩn chuẩn hóa (Standardized Normal distribution) Hàm phân phối t, F và χ2 Mô phỏng (simulation) Mô phỏng phân phối nhị phân Mô phỏng phân phối Poisson Mô phỏng phân phối χ2, t, F, gamma, beta, Weibull, Cauchy Chọn mẫu ngẫu nhiên (random
