統計建模與R軟件 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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薛毅，陳立萍著 著

圖書標籤:

• 統計建模
• R語言
• 數據分析
• 迴歸分析
• 統計推斷
• 機器學習
• 數據挖掘
• R軟件
• 量化分析
• 統計學

店鋪： 潤知天下圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302143666

商品編碼：10653683979

包裝：平裝

齣版時間：2007-04-01

基本信息

書名：統計建模與R軟件

：55.00元

作者：薛毅,陳立萍著

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2007-04-01

ISBN：9787302143666

字數：716000

頁碼：523

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.722kg

編輯推薦

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薛毅、陳立萍編著的《統計建模與R軟件》以統計理論為基礎，按照數理統計教材的章節順序，在講明統計的基本概念的同時，以R軟件為輔助計算手段，介紹統計計算的方法，從而有效地解決統計中的計算問題。

書中結閤數理統計問題對R軟件進行科學、準確和全麵的介紹，以便使讀者能深刻理解該軟件的精髓和靈活、高效的使用技巧。此外，還介紹瞭在工程技術、經濟管理、社會生活等各方麵的豐富的統計問題及其統計建模方法，通過該軟件將所建模型進行求解，使讀者獲得從實際問題建模入手，到利用軟件進行求解，以及對計算結果進行分析的全麵訓練。

本書可作為理工、經濟、管理、生物等專業學生數理統計課程的輔導教材或教學參考書，也可作為統計計算課程的教材和數學建模競賽的輔導教材。

內容提要

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《統計建模與R軟件》以統計理論為基礎，按照數理統計教材的章節順序，在講明統計的基本概念的同時，以R軟件為輔助計算手段，介紹統計計算的方法，從而有效地解決統計中的計算問題。

書中結閤數理統計問題對R軟件進行科學、準確和全麵的介紹，以便使讀者能深刻理解該軟件的精髓和靈活、高效的使用技巧。此外，還介紹瞭在工程技術、經濟管理、社會生活等各方麵的豐富的統計問題及其統計建模方法，通過該軟件將所建模型進行求解，使讀者獲得從實際問題建模入手，到利用軟件進行求解，以及對計算結果進行分析的全麵訓練。

《統計建模與R軟件》可作為理工、經濟、管理、生物等專業學生數理統計課程的輔導教材或教學參考書，也可作為統計計算課程的教材和數學建模競賽的輔導教材。

目錄

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第1章 概率統計的基本知識

1.1 隨機事件與概率

1.1.1 隨機事件

1.1.2 概率

1.1.3 古典概型

1.1.4 幾何概型

1.1.5 條件概率

1.1.6 概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式

1.1.7 獨立事件

1.1.8 n重Bernoulli試驗及其概率計算

1.2 隨機變量及其分布

1.2.1 隨機變量的定義

1.2.2 隨機變量的分布函數

1.2.3 離散型隨機變量

1.2.4 連續型隨機變量

1.2.5 隨機嚮量

1.3 隨機變量的數字特徵

1.3.1 數學期望

1.3.2 方差

1.3.3 幾種常用隨機變量分布的期望與方差

1.3.4 協方差與相關係數

1.3.5 矩與協方差矩陣

1.4 極限定理

1.4.1 大數定律

1.4.2 中心極限定理

1.5 數理統計的基本概念

1.5.1 總體、個體、簡單隨機樣本

1.5.2 參數空間與分布族

1.5.3 統計量和抽樣分布

1.5.4 正態總體樣本均值與樣本方差的分布

習題

第2章 R軟件的使用

2.1 R軟件簡介

2.1.1 R軟件的下載與安裝

2.1.2 初識R軟件

2.1.3 R軟件主窗口命令與快捷方式

2.2 數字、字符與嚮量

2.2.1 嚮量

2.2.2 産生有規律的序列

2.2.3 邏輯嚮量

2.2.4 缺失數據

2.2.5 字符型嚮量

2.2.6 復數嚮量

2.2.7 嚮量下標運算

2.3 對象和它的模式與屬性

2.3.1 固有屬性：mode?

2.3.2 修改對象的長度

2.3.3 attributes（）和attr（）函數

2.3.4 對象的class屬性

2.4 因子

2.4.1 factor（）函數

2.4.2 tapply（）函數

2.4.3 gl（）函數

2.5 多維數組和矩陣

2.5.1 生成數組或矩陣

2.5.2 數組下標

2.5.3 數組的四則運算

2.5.4 矩陣的運算

2.5.5 與矩陣（數組）運算有關的函數

第3章 數據描述性分析

第4章 參數估計

第5章 假設檢驗

第6章 迴歸分析

第7章 方差分析

第8章 應用多元分析（Ⅰ）

第9章 應用多元分析（Ⅱ）

第10章 計算機模擬

附錄 索引

參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《數據洞察：從概念到實踐的統計建模指南》 內容簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、理解世界的關鍵。然而，原始數據的雜亂無章往往掩蓋瞭其背後蘊含的深刻規律。《數據洞察：從概念到實踐的統計建模指南》是一部緻力於揭示數據奧秘、掌握建模精髓的力作。本書旨在為讀者構建一套紮實的統計建模理論基礎，並提供一套係統性的實踐方法，幫助您從海量數據中提煉有價值的見解，進而轉化為可操作的洞察。 本書並非僅僅羅列枯燥的數學公式或冗雜的代碼片段，而是將統計建模的藝術與科學巧妙地融閤。我們將帶您穿越統計思維的殿堂，理解模型為何如此重要，它們是如何工作的，以及如何選擇最適閤特定問題的模型。從數據的初步探索與清洗，到模型構建、評估與優化，再到結果的解讀與應用，本書將步步為營，引導讀者深入理解統計建模的全過程。 第一部分：統計建模的基石——概念與理論 在本書的開篇，我們將首先建立起讀者對統計建模的宏觀認知。我們會探討“什麼是統計建模？”、“為什麼我們需要統計建模？”等基礎問題，闡述統計模型在科學研究、商業決策、社會分析等諸多領域的關鍵作用。您將瞭解到，統計模型並非萬能的“黑箱”，而是我們理解和簡化復雜現實世界的一種強大工具，它幫助我們量化不確定性，預測未來趨勢，並識彆變量之間的因果關係。 隨後，我們將深入剖析統計建模的核心概念。這包括變量的類型（定性與定量，離散與連續）、數據的度量尺度（名義、順序、區間、比例）、概率分布（正態分布、泊鬆分布、二項分布等）及其在模型中的重要性。我們還將講解描述性統計（均值、中位數、方差、標準差、百分位數等）和推斷性統計（假設檢驗、置信區間）的基本原理，這些都是理解和構建統計模型不可或缺的基礎。 本書將詳細介紹迴歸分析的理論。從最簡單的綫性迴歸開始，我們會循序漸進地講解其模型假設、參數估計（最小二乘法）、模型診斷（殘差分析、多重共綫性檢驗）以及統計推斷（t檢驗、F檢驗）。在此基礎上，我們還會探討廣義綫性模型（GLM），如邏輯迴歸（用於二分類預測）和泊鬆迴歸（用於計數數據），以及它們在處理非正態分布數據時的優勢。 此外，我們還將觸及模型選擇的原則，如奧卡姆剃刀原理，以及信息準則（AIC、BIC）在模型比較中的應用。理解偏差（bias）與方差（variance）的權衡（bias-variance tradeoff）對於構建泛化能力強的模型至關重要，本書將對此進行深入的闡釋。 第二部分：統計建模的實踐——方法與流程 理論的構建離不開實踐的檢驗。本書的第二部分將聚焦於統計建模的實際操作流程，為讀者提供一套可遵循的框架。 數據準備與探索： 任何建模過程都始於數據。我們將詳細介紹數據獲取、數據清洗（缺失值處理、異常值檢測與處理、數據轉換）、數據集成與閤並等關鍵步驟。在此之後，探索性數據分析（EDA）將是重點。我們會講解如何利用可視化工具（如散點圖、箱綫圖、直方圖、熱力圖）來理解數據的分布特徵、識彆變量間的相關性、發現潛在的模式和異常。EDA是發現問題、形成假設、指導模型選擇的重要環節。 模型構建與訓練： 在明確瞭分析目標和對數據有瞭初步瞭解後，我們將進入模型構建階段。本書將詳細演示如何根據數據類型和分析目的選擇閤適的模型。例如，對於預測數值型目標變量的問題，綫性迴歸或嶺迴歸可能適用；而對於預測分類變量，邏輯迴歸或支持嚮量機（SVM）可能是更好的選擇。我們會一步步講解如何使用相關工具（盡管不直接提及特定軟件，但會描述其功能和操作邏輯）來實現模型的訓練，包括參數的初始化、迭代優化過程等。 模型評估與診斷： 構建模型僅僅是第一步，評估模型的性能和可靠性更為重要。我們將介紹多種模型評估指標，如迴歸模型的R方、均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE），分類模型的準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、AUC-ROC麯綫等。本書還將強調模型診斷的重要性，包括殘差分析、模型假設檢驗，以確保模型沒有係統性偏差，並且能夠對新數據進行可靠的預測。我們會探討過擬閤（overfitting）和欠度擬閤（underfitting）的問題，以及如何通過正則化、交叉驗證等技術來解決。 模型優化與調優： 很少有模型能夠一次性達到最優狀態。本書將指導讀者如何對模型進行優化和調優。這可能涉及特徵工程（創建新特徵、特徵選擇）、超參數調優（例如，通過網格搜索或隨機搜索尋找最佳參數組閤）、以及嘗試不同的模型算法。我們將強調這是一個迭代的過程，需要不斷地嘗試、評估和調整。 模型解釋與應用： 統計建模的最終目的是為瞭理解和應用。本書將重點講解如何清晰、準確地解讀模型結果。例如，在迴歸模型中，如何解釋迴歸係數的含義、顯著性以及置信區間；在分類模型中，如何理解概率預測和決策邊界。我們還將探討如何將模型輸齣轉化為業務洞察，如何撰寫報告，以及如何嚮非技術背景的受眾解釋復雜的模型和結果。本書將強調模型的透明度和可解釋性，因為它們是建立信任和推動實際應用的關鍵。 第三部分：高級主題與案例分析 在掌握瞭基礎理論和實踐流程後，本書將進一步擴展讀者在統計建模領域的視野，探討一些更高級的主題，並通過具體的案例來鞏固所學知識。 時間序列分析： 對於具有時間依賴性的數據，如股票價格、銷售數據、天氣預報等，時間序列模型顯得尤為重要。我們將介紹自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）和自迴歸積分移動平均（ARIMA）等經典時間序列模型，以及如何進行模型識彆、參數估計和預測。 聚類分析： 在探索性數據分析中，聚類分析是發現數據中自然分組的有力工具。我們將介紹K-means、層次聚類等常用算法，並討論如何選擇閤適的聚類數量和評估聚類結果。 主成分分析（PCA）與因子分析： 當數據維度過高時，降維技術是必不可少的。PCA和因子分析可以幫助我們找到數據的低維錶示，同時保留大部分信息，這對於可視化和提高模型效率非常有幫助。 模型部署與監控： 隨著模型應用的深入，如何將訓練好的模型部署到實際生産環境中，並進行持續的監控和更新，將成為一個重要的議題。我們將探討模型部署的基本流程，以及如何建立監控機製來檢測模型性能的衰減。 案例研究： 為瞭讓讀者更直觀地理解統計建模的應用，本書將包含一係列精心設計的案例研究。這些案例將覆蓋不同領域，如市場營銷（客戶細分、銷售預測）、金融（信用評分、風險評估）、醫療健康（疾病預測、治療效果評估）和社會科學（民意調查、行為分析）等。通過分析真實世界的數據，讀者將有機會將書本知識應用於解決實際問題，進一步提升自己的建模能力。 結語 《數據洞察：從概念到實踐的統計建模指南》不僅是一本教授技術的書籍，更是一次引導讀者踏上數據科學之旅的同行。我們希望通過本書，您能夠建立起嚴謹的統計思維，掌握靈活的建模技巧，並最終成為一名能夠從數據中發現價值、驅動創新的數據專傢。無論您是初學者還是有一定基礎的從業者，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的工具，幫助您在日益重要的數據驅動世界中脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始對這本書抱持著一種“又是本教科書”的心態，但讀進去之後纔發現，它遠不止於此。這本書的敘事風格非常活潑，用詞也很接地氣，完全沒有那種傳統教材的沉悶感。它更像是一本經驗分享錄，裏麵包含瞭大量作者在實際工作中遇到的陷阱和解決方案。我特彆喜歡它在討論模型選擇和模型診斷那一塊的論述，簡直是教科書級彆的乾貨。比如，書中詳細對比瞭幾種模型選擇準則的優劣，並通過模擬實驗展示瞭它們在不同數據結構下的錶現差異，這種實證精神讓人信服。對於那些在實踐中經常遇到“模型跑齣來瞭，但結果靠不靠譜”睏擾的人來說，這本書提供瞭非常堅實的理論支撐和實用的檢查清單。而且，書中的圖錶製作也極為精良，無論是箱綫圖、散點圖矩陣還是殘差圖，都清晰有力地傳達瞭統計信息，讓人在視覺上就能感受到數據的脈絡。這使得整個學習過程不僅高效，而且充滿樂趣，很少有專業書籍能做到這點。

評分☆☆☆☆☆

從一個軟件操作者的角度來看，《統計建模與R軟件》無疑是近年來我遇到的最好的配套參考資料之一。R語言的生態係統龐大且更新迅速，很多教材往往會因為軟件版本迭代而顯得過時。但這本書的編排似乎考慮到瞭這一點，它側重於介紹那些核心的、不易過時的建模思想和統計原理，同時它提供的R代碼段邏輯清晰，非常具有可移植性。書中對tidyverse包係列的運用也體現瞭作者緊跟時代潮流的視野，使得代碼的簡潔性和可讀性大大提高。我尤其欣賞書中對數據清洗和預處理部分的重視，這部分內容往往在其他書中被一帶而過，但作者卻花瞭不少篇幅強調瞭“垃圾進，垃圾齣”的道理，並給齣瞭很多實用的數據處理技巧。這使得我感覺這本書不僅僅是一本統計學的書，更是一本關於高質量數據科學實踐的指南。對於依賴R進行數據分析的專業人士而言，這本工具書的價值遠超其定價。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計建模與R軟件》確實是本讓人眼前一亮的作品。我剛翻完前幾章，就被它那深入淺齣的講解方式吸引住瞭。作者似乎特彆懂得如何將復雜的統計學概念，用最直觀的方式呈現齣來。比如說，對於迴歸分析中那些讓人頭疼的假設檢驗，書裏沒有堆砌枯燥的公式，而是結閤瞭大量實際案例進行剖析，讓我很快就能理解“為什麼這麼做”以及“這樣做意味著什麼”。尤其讓我欣賞的是，它對R語言的融入非常自然，不是那種為瞭用軟件而用軟件的生硬拼接。每當介紹一個新的統計模型時，書中會緊接著給齣相應的R代碼實現，並且對代碼的每一步都做瞭細緻的注釋和解釋。這對於我們這些既想紮實掌握統計理論，又想熟練運用現代工具的讀者來說，簡直是太友好瞭。感覺就像是請瞭一位經驗豐富的統計學傢和一位耐心的編程導師同時在我身邊指導，讓我能真正做到學以緻用，而不是停留在紙上談兵的階段。對於想要係統學習統計建模的初學者，這本書絕對是個極佳的起點，它搭建瞭一個非常穩固的知識框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都達到瞭一個令人敬佩的水平。它不僅僅停留在基礎的綫性模型層麵，而是毫不畏懼地深入到瞭廣義綫性模型、時間序列分析乃至一些更前沿的機器學習方法的理論基礎。最讓我感到震撼的是，作者在介紹復雜模型（比如混閤效應模型）時，並沒有跳過其背後的數學邏輯，而是巧妙地將復雜的矩陣代數轉化為更易於理解的邏輯推導。這種處理方式，既滿足瞭高階學習者對理論嚴謹性的要求，也兼顧瞭希望提升實踐能力的讀者的需求。我發現，很多市麵上的書籍要麼過於偏重理論的晦澀難懂，要麼完全是“黑箱式”的軟件操作指南，而這本書成功地架起瞭理論與實踐之間的橋梁。它教會我們的不僅是如何在R中輸入命令，更是如何像一個真正的統計學傢那樣去思考數據的生成過程、模型的局限性以及結果的解釋邊界。對於想從“使用者”升級為“思考者”的讀者，這本書的價值無可估量。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭一種踏實的學習體驗，它的結構安排非常科學閤理，如同建造一座摩天大樓的地基。它沒有一上來就拋齣復雜的模型，而是循序漸進，從最基本的描述性統計和數據可視化開始，逐步引導讀者建立起對數據的直觀認識。這種“由淺入深、步步為營”的教學思路，極大地增強瞭讀者的學習信心。每一次新概念的引入，作者都會用一個前置的小例子來鋪墊，讓讀者在進入正式講解前心裏就有個大緻的框架。例如，在介紹方差分析時，它先從兩個樣本t檢驗的邏輯延伸，而不是直接跳入F統計量的復雜定義，這種關聯性使得知識點的串聯非常自然流暢。讀完後，我感覺自己不是被動地接受知識，而是在作者的引導下，主動地構建起瞭自己的統計思維模型。這本書的價值在於它成功地將一門看似高深的學科，轉化成瞭一套可以被係統掌握和運用的技能體係，非常值得推薦給所有對數據分析抱有熱情的同仁們。

評分☆☆☆☆☆

書本很好

評分☆☆☆☆☆

內容還沒看。快遞不錯。

評分☆☆☆☆☆

好～～～～～

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

還在看，看完再說

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，沒有褶皺

評分☆☆☆☆☆

內容還沒看。快遞不錯。

評分☆☆☆☆☆

書已收到。學習中

評分☆☆☆☆☆

好