第01章 有關R 的GUI 裝置問題
1.1 R 漫談和GUI 簡介
1.2 Commander 的裝置
1.3 安裝與載入R Commander
第02章 機率概論
2.1 資料分析第一步──從樣本開始
2.2 離散型理論機率分佈與R Commander
2.3 連續型理論機率分佈與R Commander
2.4 隨機變數的期望值和變異數
第03章 統計概論
3.1 函數原理和資料分析
3.2 估計與檢定的原理
3.3 R Commander 裡的增益集
第04章 基礎資料分析──當我們遇到一堆資料時
4.1 資料載入與儲存
4.2 資料分析:敘述統計量和繪圖
4.3 平均數分析
4.4 變異數檢定
4.5 無母數方法
第05章 連續變數迴歸與線性模式
5.1 線性模式估計
5.2 線性假設檢定
5.3 當解釋變數有類別變數
5.4 有關線性模式的延伸
5.5 更多的檢定
第06章 類別變數迴歸與廣義線性模式
6.1 二元變數之Probit/logit GLM
6.2 多元排序變數之Probit/logit GLM
6.3 計數型變數之Poisson GLM
6.4 多元選擇GLM—multinomial Probit/logit
第07章 存活分析
7.1 存活分析的統計原理
7.2 R Commander 實作──Kaplan-Meier 方法
7.3 R Commander 實作──Cox 迴歸
第08章 時間序列入門
8.1 時間序列原理
8.2 R Commander 實作──時間序列增益集epack
8.3 ARMA 和預測
8.4 簡單GARCH
第09章 多層次模型與R2STATS 介面
9.1 多層次模型原理
9.2 R2STATS 裝置與資料準備
9.3 R2STATS 的實作練習
第10章 多變量分析之一:主成份與因子分析
10.1 維度分析之一:主成份分析
10.2 維度分析之二:因子分析
10.3 問卷的信度分析
第11章 多變量分析之二:集群分析
11.1 集群分析的基本概念
11.2 R Commander 實作──階層式集群
11.3 R Commander 實作──K-mean 集群分析
第12章 多向度資料和高階視覺化方法
12.1 3D 繪圖
12.2 KMggplot2
12.3 lattice 的好幫手RcmdrPlugin.HH
12.4 iClick 的高階繪圖