はじめに
第1編　R 入門編 1
第1章　R のインストール
1.1　Windows 版R のインストール
1.2　Mac OS X 版R のインストール
1.3　Ubuntu Linux 版R のインストール
1.4　Debian GNU/Linux 版R のインストール
1.5　Vine Linux 版R のインストール
1.6　その他のLinux，Unix 版R のインストール
第2章　電卓としてR を使う──起動→計算→終了
2.1　起動
2.2　操作の基本
2.3　本書の計算式の記述方法とコメント
2.4　関数電卓としての使い方
2.5　以前に計算した式を呼び出す
2.6　R の終了
2.7　落穂ひろい
第3章　代入（付値）
3.1　代入とは
3.2　変数と代入のルール
第4章　ベクトルの基本
4.1　ベクトルの作成
4.2　ベクトルと関数
4.3　ベクトルの要素
4.4　ベクトル演算
第5章　関数定義とプログラミング入門
5.1　関数とは
5.2　関数定義の基本
5.3　プログラムの基本
　5.3.1 条件分岐：if，else
　5.3.2 繰り返し文：for
5.4　落穂ひろい
第6章　ヘルプ，パッケージ，関数定義の見方
6.1　ヘルプ
　6.1.1 コマンドを入力してヘルプを見る
　6.1.2 html ファイルからヘルプを見る
6.2　パッケージ
　6.2.1 パッケージの読み込み
　6.2.2 パッケージに関する操作
　6.2.3 パッケージのインストール
6.3　関数の定義
　6.3.1 関数の定義を見る
　6.3.2 関数についての情報を見る
6.4　落穂ひろい
第7章　グラフ作成入門
7.1　グラフィックスとR
7.2　高水準作図関数
　7.2.1 関数plot()
　7.2.2 関数plot() の引数
7.3　低水準作図関数とグラフの重ね合わせ
　7.3.1 低水準作図関数
　7.3.2 グラフの重ね合わせ
7.4　グラフの保存
　7.4.1 作業ディレクトリの変更
　7.4.2 作図デバイスとグラフの保存
7.5　落穂ひろい
　7.5.1 グラフの消去
　7.5.2 複数の作図デバイス
　7.5.3 対話的作図関数
　7.5.4 3 次元プロット
　7.5.5 パッケージrgl
第8章　データ解析（入門編）
8.1　データ「ToothGrowth」の読み込み
8.2　データのプロット
8.3　要約統計量の算出
8.4　検定の適用
8.5　その他の検定
8.6　落穂ひろい
第2編　R Tips 編
第9章　データの種類と種々のベクトル
9.1　データの種類と構造
9.2　NULL・NA・NaN・In
9.3　数値型ベクトル
9.4　複素型ベクトル
9.5　論理型ベクトル
9.6　文字型ベクトル
9.7　順序なし因子型ベクトルと順序付き因子型ベクトル
9.8　日付型ベクトル
9.9　ベクトルの操作
9.10　落穂ひろい
第10章　配列とリスト，要素のラベル
10.1　配列
10.2　リスト
10.3　要素のラベル
10.4　落穂ひろい
第11章　オブジェクトと出力
11.1　オブジェクトの表示：print()
11.2　文字列オブジェクトの表示：cat()
11.3　書式付きオブジェクトの表示：sprintf()
11.4　オブジェクトの要約を表示：str()
11.5　オブジェクトに注釈を加える：comment()
11.6　出力をファイルに送る：sink()
11.7　オプション：options()
11.8　使った変数（オブジェクト）の確認と削除
11.9　落穂ひろい
第12章　行列
12.1　行列の作成
12.2　行列の要素を抽出
12.3　行列計算
12.4　行列の大きさとラベル
12.5　落穂ひろい
第13章　関数とプログラミング
13.1　条件分岐
　13.1.1 if，else
　13.1.2 switch
13.2　繰り返し文
　13.2.1 for
　13.2.2 while
　13.2.3 break を用いて繰り返し文から抜ける
　13.2.4 next を用いて強制的に次の繰り返しに移る
　13.2.5 repeat による繰り返し
13.3　関数の定義
　13.3.1　新しい関数定義と演算子
　13.3.2　関数の返す値（返り値）
　13.3.3　画面に計算結果（返り値）を表示しない
　13.3.4　エラーや警告を表示
　13.3.5　エラーが起きても作業を続行する
　13.3.6　ローカル変数と永続代入<<- について
　13.3.7　関数内での関数定義.
　13.3.8　関数終了時の処理
13.4　関数の引数
　13.4.1　引数のチェックを行う
　13.4.2　引数の省略
　13.4.3　引数の数を明示しない
　13.4.4　引数に関数を与える
　13.4.5　引数のマッチングと選択
13.5　再帰呼び出し
13.6　デバッグについて
　13.6.1　途中で変数の値を調べる：cat()，print()
　13.6.2 評価の途中で変数を調べる：browser()
　13.6.3 デバッグモードに入る：debug()
　13.6.4 関数の呼び出しを追跡する：trace()
13.7　落穂ひろい
　13.7.1 ファイルに保存してある関数定義を読み込む
　13.7.2 関数を保存して次回に使えるようにする
　13.7.3 連番の変数を作成する
　13.7.4 数値ベクトルの対話的入力：readline()
　13.7.5 メニューによる選択：menu()
　13.7.6 オブジェクト指向プログラミング
　13.7.7 バッチ処理.
　13.7.8 ロケールの設定
第14章　数値計算
14.1　ニュートン法
14.2　多項式の解
14.3　関数の微分
14.4　数値積分
14.5　関数の最大化・最小化，数理計画法
14.6　丸めと数値演算誤差
14.7　落穂ひろい
第15章　データハンドリング
15.1　データフレームとは
15.2　データフレームの作成
15.3　データフレームの閲覧と集計
15.4 データの編集・加工方法..
　15.4.1 データへのアクセス方法
　15.4.2 行や列の情報の取得・データの並べ替え
　15.4.3 データの加工・編集方法
15.5　パッケージdplyr
15.6　ファイルへのデータ出力
　15.6.1 データフレームの出力
　15.6.2 区切り文字を付けたデータの出力
　15.6.3 データをLaTeX 形式で出力
　15.6.4 データをExcel ファイルや他の形式で出力
15.7　落穂ひろい
第16章　データ解析（実践編）
16.1　再びデータ「ToothGrowth」の要約
16.2　回帰分析
　16.2.1　関数lm() の書式と引数の指定
　16.2.2　モデル情報を取り出す関数
　16.2.3　重回帰分析とモデル選択
　16.2.4 応用例①：単回帰分析と相関係数
　16.2.5 応用例②：重回帰分析と分散分析
16.3　2 値データの解析
　16.3.1 頻度集計と分割表
　16.3.2 リスク比・オッズ比・リスク差とχ2 検定
　16.3.3 ロジスティック回帰分析
16.4　生存時間解析
　16.4.1 生存時間解析の概要
　16.4.2 カプラン・マイヤー法とログランク検定
　16.4.3 コックス回帰分析
　16.4.4 その他の手法
16.5　多重比較
　16.5.1 ボンフェローニの方法とその変法
　16.5.2 固定順検定
　16.5.3 ダネットの方法とテューキーの方法
16.6　時系列解析の概要
16.7　ベイズ解析の概要
16.8　落穂ひろい
　16.8.1 確率分布の密度，分布関数，クォンタイル関数，乱数
　16.8.2 関数apply() 系
　16.8.3 特定の確率分布に従っているかどうかの調査
　16.8.4 データの当てはめ
　16.8.5 その他の検定手法
第17章　乱数とシミュレーション
17.1　シミュレーションとは
17.2　乱数とは
　17.2.1 一様乱数
　17.2.2 コイン投げの乱数の作り方
　17.2.3 種々の乱数の作り方
17.3　1 回のシミュレーション
17.4　モンテカルロ・シミュレーション
　17.4.1 確率的な問題に対するシミュレーション
　17.4.2 非確率的な問題に対するシミュレーション
17.5　いくつかの事例
17.6　確率分布に従う乱数
17.7　検出力の算出と例数設計
17.8　落穂ひろい
第18章 グラフィックス
18.1　高水準作図関数
　18.1.1 散布図：plot()
　18.1.2 ヒマワリ図：sunflowerplot()
　18.1.3 関数のグラフ：curve()
　18.1.4 重ね合わせ図：matplot()
　18.1.5 1 次元データの図示（1）：棒グラフbarplot()
　18.1.6 1 次元データの図示（2）：ドットチャートdotchart()
　18.1.7 1 次元データの図示（3）：ヒストグラムhist()
　18.1.8 1 次元データの図示（4）：円グラフpie()
　18.1.9 1 次元データの図示（5）：箱ひげ図boxplot()
　18.1.10 1 次元データの図示（6）：rug()
　18.1.11 1 次元データの図示（7）：stripchart()
　18.1.12 分割表データの図示（1）：fourfoldplot()
　18.1.13 分割表データの図示（2）：mosaicplot()
　18.1.14 分割表データの図示（3）：assocplot()
　18.1.15 3 次元データの図示（1）：image()
　18.1.16 3 次元データの図示（2）：persp()
　18.1.17 3 次元データの図示（3）：contour()
　18.1.18 3 次元データの図示（4）：filled.contour()，heatmap()
　18.1.19 3 次元データの図示（5）：scatterplot3d()
　18.1.20 パッケージlattice
18.2　低水準作図関数
　18.2.1 点と折れ線の追記：points()，lines()
　18.2.2 直線の追記：abline()，grid()
　18.2.3 線分と矢印，矩形の追記：segments()，arrows()，rect()
　18.2.4 文字列の追記：text()，mtext()
　18.2.5 枠と座標軸の追記：box()，axis()
　18.2.6 タイトルと凡例の追記：title()，legend()
　18.2.7 多角形の追記：polygon()
18.3　グラフィックスパラメータ
　18.3.1 グラフィックスパラメータ事始め
　18.3.2 グラフィックスパラメータの永続的変更
　18.3.3 グラフィックスパラメータの一時的変更
18.4　複数のグラフを1 ページに描く
　18.4.1 グラフィックスパラメータによる画面分割
　18.4.2 関数layout() を用いた画面分割
　18.4.3 関数split.screen() を用いた画面分割
18.5　落穂ひろい
第19章　データ解析（多変量解析編）
19.1　データ「iris」の読み込み
19.2　主成分分析
19.3　因子分析
19.4　判別分析（2 群の場合）
19.5　アヤメの種類の予測（準備）
19.6　判別分析（3 群以上の場合）
19.7　 CART（決定木）
19.8　サポートベクターマシン（SVM）
19.9　ニューラルネットワーク
19.10　落穂ひろい
　19.10.1 クラスター分析
　19.10.2 正準相関分析
　19.10.3 多変量データの図示①：星形図
　19.10.4 多変量データの図示②：シンボルプロット
　19.10.5 多変量データの図示③：散布図行列
　19.10.6 多変量データの図示④：条件付きプロット
第20章　ggplot2 入門
20.1　パッケージggplot2 事始め
20.2　グラフの種類
20.3　グラフのカスタマイズ
20.4　落穂ひろい
Appendix 練習問題の解答
参考文献
索　　引
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