应用R软件和Epicalc模块分析流行病学数据

第1章开始使用R软件

安装

Crimson编辑器

Tinn-R

开始使用R软件

R的程序库和程序包

Epicalc程序包

更新程序包

Rprofile.site

在线帮助

R作为计算器

R命令的语法

R对象

字符或字符串对象

在命令行中加入注释

逻辑型：TRUE和FALSE

使用&(逻辑与)进行逻辑连接

使用(逻辑或)进行逻辑连接

TRUE和FALSE的值

参考文献

练习

第2章向量

历史记录和对象保存

连接对象

系统数字向量

通过一个索引向量来得到子集向量

使用下标向量选择一个子集

与批处理向量有关的函数

非数值向量

对向量中的元素排序

从已有的向量创建一个因子变量

缺失值

练习

第3章数组、矩阵和表格

数组

将向量折叠起来放到数组中

使用下标提取元素、行、列和子矩阵

向量捆绑

数组转置

数组的基本统计分析

字符型数组

具有相同长度的两个向量的隐含数组

矩阵

表格

表格和数组的归纳

列表

练习

第4章数据集

第5章简单数据探索

第6章日期和时间

第7章暴发调查：时间的描述

第8章暴发调查：风险评估

第9章优势比、混杂和交互作用

第10章基础数据管理

第11章散点图与线性回归

第12章分层线性回归

第13章曲线相关

第14章广义线性模型

第15章Logistic回归

第16章配对病例对照研究

第17章多项分类Logistic回归

第18章有序分类Logistic回归

第19章Poisson和负二响回归

第20章多水平模型简介

第21章生存分析

第22章Cox回归

第23章有序分类Logistic回归

第24章文件

第25章处理大型数据集的策略

第26章处理有关态度方面的数据

第27章为撰写论文准备表格

Epicalc函数

Epicalc数据集

练习参考答案

　　本书主要介绍R软件的使用并侧重于Epicalc的学习。全书共二十七章，主要内容包括向量，数组、矩阵和表格，简单数据探索，暴发调查：时间的描述，优势比、混杂和交互作用，基础数据管理，散点图与线性回归，广义线性模型，有序分类Logistic回归，有序分类Logistic回归，处理大型数据集的策略等。