数学建模：算法与编程实现
张敬信
评分 0.0分
本书定位于夯实数学建模基础，采用主流编程方法和简洁代码实现常用的数学建模算法，以案例为导向，围绕数学建模知识体系展开。全书分5篇，共11章。前两章是数学建模基础篇，包括数学建模介绍、数学建模的一般流程（初等模型）、如何从算法到编程实现（层次分析法与自定义函数）；接着按算法板块组织内容，包括微分方程模型篇（人口模型、传染病模型）、优化模型篇（规划模型、投资优化策略、优化模型进阶）、评价模型篇（经典评
多元统计分析及R语言建模
王斌会
评分 7.3分
《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》共分15章，主要内容有：多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。《暨南大学研究生教材•多元统计分析及R语言建模》还参考国内外大量文献，系统地介绍了这些年在经济管理等领域应用颇广的一些较新方法，可作为统计学专业本科生和研究生的多元分析课程
高级R语言编程指南
Hadley Wickham
评分 7.7分
R统计应用开发实战
塔特尔 (Prabhanjan Narayanachar Tattar)
R语言与医学统计图形
张铁军, 陈兴栋, 刘振球
R语言与数据挖掘
张良均, 谢佳标, 杨坦, 肖刚
评分 5.7分
本书主要分为三个部分，基础篇、建模应用篇和Rattle篇。基础篇（第1～5章）介绍了有关R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用操作和绘图功能等基础功能。建模应用篇（第6～10章）主要介绍了目前在数据挖掘中的常用的建模方法在R语言中的实现函数，并对输出结果进行了解释，有助于读者快速掌握应用R语言进行分析挖掘建模的方法。Rattle篇（第11章）介绍了一个R语言的图形界面工具。图书配套提供了程序
Lattice
Deepayan Sarkar
评分 8.4分
R is rapidly growing in popularity as the environment of choice for data analysis and graphics both in academia and industry. Lattice brings the proven design of Trellis graphics (originally developed
R语言经典实例
Paul Teetor
评分 8.0分
【编辑推荐】 “本书不仅是一本解决方案手册，也提供了一种真正令人愉悦的学习R的方法——每次给出一个实际的例子，非常容易阅读！” ——Jeffrey Ryan 软件咨询专家和R添加包作者 “带着95%的信心，我不能拒绝 ‘本书是学习、应用R中的统计功能的最好的教材’这一结论。” —— JD Long CerebralMastication.com上的R博客作者 【内容简介】 本书涵盖200多个
数量生态学
博卡德 (Daniel Borcard), 吉莱 (Franqois Gillet), 勒让德 (Pierre Legendre)
评分 8.9分
