书籍推荐，396
复杂示例，381-383
简单示例，376-381
modelr 包，346
模型，x，105-108
构建（参见模型构建）
公式与模型，358-371
分类变量，359-364
连续变量，362-368
变换，368-371
变量交互，362-368
在 gapminder 数据中的应用，398-409
概述，345-346
线性模型，353
列表列，402-403，409
缺失值，371
模型族，372
多个模型，397-419
嵌套数据框，400-402
模型的目的，341
质量指标，406-408
简单模型，346-354
变换，394
去嵌套，403-405，417
可视化，354-358
预测，354-356
残差，356-358
model_matrix()，368
模运算，56
mutate()，45，54-58，73-76，91，229

N
n()，69
NA（缺失值），48，296
嵌套，400-402，411
Newton-Raphson 搜索，352
非语法名称，120
now()，238
nth()，68
nudge_y，446
NULL，292，452
数值向量，294-295
num_range()，53
nycflights13，43，376

0
对象名称，38-39

面向对象编程，308
观测，定义，83
optim()，352
外连接，181-182
离群点，88-91，393
过度绘制，30

P

包，xiv
packrat，480
pandoc，426
参数，436-437
parse_*() 函数，129-143
解析文件，137-143
问题，139，141
策略，137-138，141-143
解析向量，129-137
日期、日期时间和时间，
134-137
因子，134
失败情况，130
数字，131-132
字符串，132-134
paste()，320
路径与目录，113
模式，105-108
惩罚线性模型，372
管道（%>%），59-61，261-268，267，
268，326
替代方案，261-264
如何使用，264-266
何时不应使用，266
编写可管道化的函数，287
图表标题，443
绘制图表（参见数据可视化，
ggplot2）
pmap()，333
poly()，369
位置属性，68
判断函数，336-337
预测，354-356
演示文稿，472
prettydoc 包，477
主键，175
print()，309
problems()，130
编程，xi
编程语言，xiii