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