應用R軟件和Epicalc模塊程序分析流行病學數(shù)據(jù)

第1章　開始使用R軟件
　安裝
　Crimson編輯器
Tinn-R
開始使用R軟件
R的程序庫和程序包
Epicalc程序包
更新程序包
Rprofile．site
在線幫助
R作為計算器
R命令的語法
R對象
字符或字符串對象
在命令行中加入注釋
邏輯型：TRUE和FALSE
使用&（邏輯與）進行邏輯連接
使用（邏輯或）進行邏輯連接
TRUE和FALSE的值
參考文獻
練習
第2章　向量
　歷史記錄和對象保存
連接對象
系統(tǒng)數(shù)字向量
通過一個索引向量來得到子集向量
使用下標向量選擇一個子集
與批處理向量有關的函數(shù)
非數(shù)值向量
對向量中的元素排序
　從已有的向量創(chuàng)建一個因子變量
　缺失值
　練習
第3章　數(shù)組、矩陣和表格
數(shù)組
將向量折疊起來放到數(shù)組中
使用下標提取元素、行、列和子矩陣
向量捆綁
數(shù)組轉置
數(shù)組的基本統(tǒng)計分析
字符型數(shù)組
具有相同長度的兩個向量的隱含數(shù)組
矩陣
表格
表格和數(shù)組的歸納
列表
練習
第4章　數(shù)據(jù)集
數(shù)組與數(shù)據(jù)框架的比較
從文本文件中獲取數(shù)據(jù)框架
數(shù)據(jù)錄入和分析
清空內存和讀入數(shù)據(jù)
包含在Epicalc內的數(shù)據(jù)框架
讀入數(shù)據(jù)
查看數(shù)據(jù)框架的內容
歸納數(shù)據(jù)框架的特征
Codebook函數(shù)
從數(shù)據(jù)框架中抽取子集
在數(shù)據(jù)框架中添加一個變量
從數(shù)據(jù)框架中刪除變量
把數(shù)據(jù)框架調入搜索路徑
使用Epicalc中的“use”命令
“．data”與命令zap（）相抵觸
練習
第5章　簡單數(shù)據(jù)探索
使用Epicalc進行數(shù)據(jù)探索
　……
第6章　日期和時間
第7章　暴發(fā)調查：時間的描述
第8章　暴發(fā)調查：風險評估
第9章　優(yōu)勢比、混雜和交互作用
第10章　基礎數(shù)據(jù)管理
第11章　散點圖與線性回歸
第12章　分層線性回歸
第13章　曲線相關
第14章　廣義線性模型
第15章　Logistic回歸
第16章　配對病例對照研究
第17章　多項分類Logistic回歸
第18章　有序分類Logistic回歸
第19章　Poisson和負二項回歸
第20章　多水平模型簡介
第21章　生存分析
第22章　Cox回歸
第23章　樣本含量的估計
第24章　文件
第25章　處理大型數(shù)據(jù)集的策略
第26章　處理有關態(tài)度方面的數(shù)據(jù)
第27章　為撰寫論文準備表格
Epicalc函數(shù)
Epicalc數(shù)據(jù)集
練習參考答案