Rクイックリファレンス 第2版

はじめに　

第I部　Rの基本　
1章　Rの入手とインストール　
    1.1　Rのバージョン　
    1.2　Rのバイナリの入手とインストール　

2章　Rのユーザインタフェース　
    2.1　RのGUI　
    2.2　Rコンソール　
    2.3　バッチモード　
    2.4　Microsoft ExcelでRを使う　
    2.5　RStudio　
    2.6　Rを走らせる他の方法　

3章　R超入門　
    3.1　Rの基本操作　
    3.2　関数　
    3.3　変数　
    3.4　データ構造入門　
    3.5　オブジェクトとクラス　
    3.6　モデルとフォーミュラ　
    3.7　グラフとグラフィックス　
    3.8　ヘルプの利用　

4章　 Rのパッケージ　
    4.1　パッケージの概要　
    4.2　ローカルライブラリのパッケージ一覧　
    4.3　パッケージの読み込み（ロード）　
    4.4　パッケージリポジトリを探索する　
    4.5　他のリポジトリからのパッケージのインストール　
    4.6　カスタムパッケージ　

第II部　R言語　
5章　R言語の概要　
    5.1　表現式　
    5.2　オブジェクト　
    5.3　シンボル　
    5.4　関数　
    5.5　オブジェクトは代入文でコピーされる　
    5.6　Rのすべてはオブジェクトである　
    5.7　特殊な値　
    5.8　型強制　
    5.9　Rインタプリタ　
    5.10　Rの挙動を見る　

6章　R文法　
    6.1　定数　
    6.2　演算子　
    6.3　式　
    6.4　制御構造　
    6.5　データ構造にアクセスする　
    6.6　Rコードスタイルの基準　

7章　Rオブジェクト　
    7.1　プリミティブオブジェクト型　
    7.2　ベクトル　
    7.3　リスト　
    7.4　その他のオブジェクト　
    7.5　属性　

8章　シンボルと環境　
    8.1　シンボル　
    8.2　環境での作業　
    8.3　グローバル環境　
    8.4　環境と関数　
    8.5　例外　

9章　関数　
    9.1　関数キーワード　
    9.2　引数　
    9.3　返り値　
    9.4　引数としての関数　
    9.5　引数の順序と名前つき引数　
    9.6　サイドエフェクト　

10章　オブジェクト指向プログラミング　
    10.1　Rにおけるオブジェクト指向プログラミングの概要　
    10.2　Rにおけるオブジェクト指向プログラミング：S4クラス　
    10.3　RのOOP古い流儀：S3　

第III部　データの操作　
11章　データの保存、読み込み、編集　
    11.1　Rにデータを入力する　
    11.2　Rオブジェクトの保存と読み込み　
    11.3　外部ファイルからデータをインポートする　
    11.4　データのエクスポート　
    11.5　データベースからデータをインポートする　
    11.6　Hadoopからデータを取得する　

12章　データの準備　
    12.1　データセットを結合する　
    12.2　変換　
    12.3　データのビニング　
    12.4　部分集合　
    12.5　要約関数　
    12.6　データクリーニング　
    12.7　重複を見つけ、除去する　
    12.8　ソート　

第IV部　データの可視化　
13章　グラフィックス　
    13.1　Rグラフィックスの概要　
    13.2　グラフィックスデバイス　
    13.3　グラフのカスタマイズ　

14章　latticeグラフィックス　
    14.1　歴史　
    14.2　latticeパッケージの概要　
    14.3　高水準latticeプロット関数　
    14.4　latticeグラフィックスのカスタマイズ　
    14.5　低水準関数　

15章　ggplot2　
    15.1　簡単な紹介　
    15.2　グラフィックスの文法　
    15.3　さらに複雑な例：医療保険データ　
    15.4　クイックプロット　
    15.5　ggplot2でのグラフィックスの作成　
    15.6　参考資料　

第V部　Rでの統計　
16章　データ分析　
    16.1　要約統計量　
    16.2　相関と共分散　
    16.3　主成分分析　
    16.4　因子分析　
    16.5　ブートストラップリサンプリング　

17章　確率分布　
    17.1　正規分布　
    17.2　共通の分布型引数　
    17.3　分布関数ファミリー　

18章　統計的検定　
    18.1　連続データ　
    18.2　離散データ　

19章　検出力検定　
    19.1　実験計画の例　
    19.2　t検定のデザイン　
    19.3　比率検定のデザイン　
    19.4　分散分析検定のデザイン　

20章　回帰モデル　
    20.1　例：単純線形モデル　
    20.2　lm関数の詳細　
    20.3　部分集合選択と収縮法　
    20.4　非線形モデル　
    20.5　生存モデル　
    20.6　平滑化　
    20.7　回帰のための機械学習アルゴリズム　

21章　分類モデル　
    21.1　線形分類モデル　
    21.2　分類のための機械学習アルゴリズム　

22章　機械学習　
    22.1　マーケットバスケット分析　
    22.2　クラスタリング　

23章　時系列分析　
    23.1　自己相関関数　
    23.2　時系列モデル　

第VI部　その他のトピック　
24章　Rプログラムの最適化　
    24.1　Rプログラムの性能測定　
    24.2　Rコードの最適化　
    24.3　その他のR高速化方法　

25章　Bioconductor　
    25.1　例　
    25.2　主なBioconductorパッケージ　
    25.3　データ構造　
    25.4　参考資料　

26章　RとHadoop　
    26.1　RとHadoop　
    26.2　並列計算のためのその他のパッケージ　
    26.3　参考資料　

付録1　Rリファレンス　
	base　
	boot　
	cluster　
	class　
	codetools　
	foreign　
	grDevices　
	graphics　
	grid　
	KernSmooth　
	lattice　
	MASS　
	methods　
	mgcv　
	nlme　
	nnet　
	rpart　
	spatial　
	splines　
	stats　
	stats4　
	survival　
	tcltk　
	tools　
	utils　

参考文献　
索引