R語言學(xué)習(xí)由淺入深路線圖new

上傳人:xins****2008 文檔編號:26832781 上傳時間:2021-08-13 格式:DOC 頁數(shù):2 大小:47.50KB
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1、R語言學(xué)習(xí)由淺入深路線圖 發(fā)表于 2012-12-19 01:19 來源:格物堂 現(xiàn)在對R感興趣的人越來越多,很多人都想快速的掌握R語言,然而,由于目前大部分高校都沒有開設(shè)R語言課程,這就導(dǎo)致很多人不知道如何著手學(xué)習(xí)R語言。 對于初學(xué)R語言的人,最常見的方式是:遇到不會的地方,就跑到論壇上吼一嗓子,然后欣然or悲傷的離去,一直到遇到下一個問題再回來。當(dāng)然,這不是最好的學(xué)習(xí)方式,最好的方式是——看書。目前,市面上介紹R語言的書籍很多,中文英文都有。那么,眾多書籍中,一個生手應(yīng)該從哪一本著手呢?入門之后如何才能把自己練就成某個方面的高手呢?相信這是很多人心中的疑問。有這種疑問的人有福了,因為

2、筆者將根據(jù)自己的經(jīng)歷總結(jié)一下R語言書籍的學(xué)習(xí)路線圖以使Ruser少走些彎路。 本文分為6個部分,分別介紹初級入門,高級入門,繪圖與可視化,計量經(jīng)濟(jì)學(xué),時間序列分析,金融等。 1.初級入門 《An Introduction to R》,這是官方的入門小冊子。其有中文版,由丁國徽翻譯,譯名為《R導(dǎo)論》?!禦4Beginners》,這本小冊子有中文版應(yīng)該叫《R入門》。除此之外,還可以去讀劉思喆的《153分鐘學(xué)會R》。這本書收集了R初學(xué)者提問頻率最高的153個問題。為什么叫153分鐘呢?因為最初作者寫了153個問題,閱讀一個問題花費1分鐘時間,全局下來也就是153分鐘了。有了這些基礎(chǔ)之后,要去讀

3、一些經(jīng)典書籍比較全面的入門書籍,比如《統(tǒng)計建模與R軟件》,國外還有《R Cookbook》和《R in action》,本人沒有看過,因此不便評論。 最后推薦,《R in a Nutshell》。對,“果殼里面的R”!當(dāng)然,是開玩笑的,in a Nutshell是俚語,意思大致是“簡單的說”。目前,我們正在翻譯這本書的中文版,大概明年三月份交稿!這本書很不錯,大家可以從現(xiàn)在開始期待,并廣而告知一下! 2.高級入門 讀了上述書籍之后,你就可以去高級入門階段了。這時候要讀的書有兩本很經(jīng)典的。《Statistics with R》和《The R book》。之所以說這兩本書高級,是因為這兩本書

4、已經(jīng)不再限于R基礎(chǔ)了,而是結(jié)合了數(shù)據(jù)分析的各種常見方法來寫就的,比較系統(tǒng)的介紹了R在線性回歸、方差分析、多元統(tǒng)計、R繪圖、時間序列分析、數(shù)據(jù)挖掘等各方面的內(nèi)容,看完之后你會發(fā)現(xiàn),哇,原來R能做的事情這么多,而且做起來是那么簡潔。讀到這里已經(jīng)差不多了,剩下的估計就是你要專門攻讀的某個方面內(nèi)容了。下面大致說一說。 3.繪圖與可視化 亞里斯多德說,“較其他感覺而言,人類更喜歡觀看”。因此,繪圖和可視化得到很多人的關(guān)注和重視。那么,如何學(xué)習(xí)R畫圖和數(shù)據(jù)可視化呢?再簡單些,如何畫直方圖?如何往直方圖上添加密度曲線呢?我想讀完下面這幾本書你就大致會明白了。 首先,畫圖入門可以讀《R Graphics

5、》,個人認(rèn)為這本是比較經(jīng)典的,全面介紹了R中繪圖系統(tǒng)。該書對應(yīng)的有一個網(wǎng)站,google之就可以了。更深入的可以讀《Lattice:Multivariate Data Visualization with R》。上面這些都是比較普通的。當(dāng)然,有比較文藝和優(yōu)雅的——ggplot2系統(tǒng),看《ggplot2:Elegant Graphics for Data Analysis》。還有數(shù)據(jù)挖掘方面的書:《Data Mining with Rattle and R》,主要是用Rattle軟件,個人比較喜歡Rattle!當(dāng)然,Rattle不是最好的,Rweka也很棒!再有就是交互圖形的書了,著名的交互系統(tǒng)

6、是ggobi,這個我已經(jīng)喜歡兩年多了,關(guān)于ggobi的書有《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis With R and GGobi》,不過,也只是適宜入門,更多更全面的還是去ggobi的主頁吧,上面有各種資料以及包的更新信息! 特別推薦一下,中文版繪圖書籍有謝益輝的《現(xiàn)代統(tǒng)計圖形》。 4.計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 關(guān)于計量經(jīng)濟(jì)學(xué),首先推薦一本很薄的小冊子:《Econometrics In R》,做入門用。然后,是《Applied Econometrics with R》,該書對應(yīng)的R包是AER,可以安裝之后配合使用,效果甚佳。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中

7、很大一部分是關(guān)于時間序列分析的,這一塊內(nèi)容在下面的地方說。 5.時間序列分析 時間序列書籍的書籍分兩類,一種是比較普適的書籍,典型的代表是:《Time Series Analysis and Its Applications :with R examples》。該書介紹了各種時間序列分析的經(jīng)典方法及實現(xiàn)各種經(jīng)典方法的R代碼,該書有中文版。如果不想買的話,建議去作者主頁直接下載,英文版其實讀起來很簡單。時間序列分析中有一大塊兒是關(guān)于金融時間序列分析的。這方面比較流行的書有兩本《Analysis of financial time series》,這本書的最初是用的S-plus代碼,不過新版已

8、經(jīng)以R代碼為主了。這本書適合有時間序列分析基礎(chǔ)和金融基礎(chǔ)的人來看,因為書中關(guān)于時間序列分析的理論以及各種金融知識講解的不是特別清楚,將極值理論計算VaR的部分就比較難看懂。另外一個比較有意思的是Rmetrics推出的《TimeSeriesFAQ》,這本書是金融時間序列入門的東西,講的很基礎(chǔ),但是很難懂。對應(yīng)的中文版有《金融時間序列分析常見問題集》,當(dāng)然,目前還沒有發(fā)出來。經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的時間序列有一種特殊的情況叫協(xié)整,很多人很關(guān)注這方面的理論,關(guān)心這個的可以看《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R》。最后,比較高級的一本

9、書是關(guān)于小波分析的,看《Wavelet Methods in Statistics with R》。附加一點,關(guān)于時間序列聚類的書籍目前比較少見,是一個處女地,有志之士可以開墾之! 6.金融 金融的領(lǐng)域很廣泛,如果是大金融的話,保險也要被納入此間。用R做金融更多地需要掌握的是金融知識,只會數(shù)據(jù)分析技術(shù)意義寥寥。我覺得這些書對于懂金融、不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人比較有用,只懂?dāng)?shù)據(jù)分析技術(shù)而不動金融知識的人看起來肯定如霧里看花,甚至有人會覺得金融分析比較低級。這方面比較經(jīng)典的書籍有:《Advanced Topics in Analysis of Economic and Financial Data

10、 Using R》以及《Modelling Financial Time Series With S-plus》。金融產(chǎn)品定價之類的常常要用到隨機(jī)微分方程,有一本叫《Simulation Inference Stochastic Differential Equations:with R examples》的書是關(guān)于這方面的內(nèi)容的,有實例,內(nèi)容還算詳實!此外,是風(fēng)險度量與管理類。比較經(jīng)典的有《Simulation Techniques in Financial Risk Management》、《Modern Actuarial Risk Theory Using R》和《Quantitati

11、ve Risk Management:Concepts, Techniques and Tools》。投資組合分析類和期權(quán)定價類可以分別看《Portfolio Optimization with R》和《Option Pricing and Estimation of Financial Models with R》。 7.數(shù)據(jù)挖掘 這方面的書不多,只有《Data Mining with R:learing with case studies》。不過,R中數(shù)據(jù)挖掘方面的包已經(jīng)足夠多了,參考包中的幫助文檔就足夠了。 8.附注 出于版權(quán)等事宜的考慮,我無法告知你說在“新浪愛問”等地方可以直接免費下載到上面提到的這些書,但是,我想你可以發(fā)揮自己的聰明才智去體悟! via:格物堂

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