R统计高级编程和数据模型

《R统计高级编程和数据模型　分析、机器学习和可视化》介绍使用R语言进行统计分析的各种高级方法，如广义可加模型、混合效应模型、多重插补以及数据缺失处理技术。本书前几章介绍相关技术的背景知识，然后给出一些具体实例，这些实例展示了如何使用R语言获得期望的结果。

本书还向读者介绍如何使用流行的R语言进行数据分析，读者可以钻研统计测试和统计技术的先决条件，通过实例掌握将R语言应用于高级数据分析的技术。本书是使用和编写R语言程序的必备手册和参考书。

● 如何使用R语言进行高级数据分析，涉及的技术包括广义线性模型、广义可加模型、混合效应模型、机器学习、并行处理

● 如何使用R语言的数据可视化技术实现回归，如线性回归和高级回归，并了解回归样条和可加模型

● 如何使用R语言实现机器学习，包含平行处理、降维、特征选取和分类

● 如何使用R语言的多重插补技术解决数据缺失问题

● 如何使用广义线性可加模型实现普通量、二值量和计次量的输出，如何使用自采样法(Bootstrapping)分析不确定性

● 学习如何对个体内的变异性进行建模，进而捕捉个体在方法以及时间稳定性上的差异

Matt Wiley 数学专业终身副教授，他在数学教育和学生培养方面获得过许多奖项。Matt在加州大学和得克萨斯 A&M大学获得了理论数学学位、计算机科学学位和工商管理学位。他是维多利亚学院质量提升项目的主任，负责学院综合评估、关键绩效指标管理、一键式报表生成器和校园师生数据咨询等工作。他还兼职Elkhart集团有限责任公司的管理工作，是该公司的数据咨询师。Matt在R语言、SQL、C++、Ruby、Fortran和JavaScript等语言方面具有丰富的编程经验。他喜欢把自己的热情融入程序设计中，从逻辑问题求解和数据科学中找到乐趣。从董事会会议室到教室，他总是能找到合适的方法来与不同学科和不同领域的团队建立起良好的合作关系，他总是能把复杂的思想和项目变得容易理解和解决。

Joshua F.Wiley 莫纳什大学认知与临床神经科学学院和心理学学院...

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