多元统计分析及R语言建模（第4版） [Multivariate Statistical Analysis and Modeling for R Language] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王斌会 著

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• 多元统计分析
• R语言
• 统计建模
• 数据分析
• 回归分析
• 因子分析
• 聚类分析
• 判别分析
• 机器学习
• 应用统计

出版社： 暨南大学出版社

ISBN：9787566817433

版次：4

商品编码：11885637

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

外文名称：Multivariate Statistical Analysis and Modeling for R Language

开本：16开

出版时间：2016-02-01

内容简介

　　

本书是在“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材——《多元统计分析及R语言建模》（第二版）的基础上连续修订而成的，系统论述多元统计分析的基本理论和方法并结合R语言分析运算，力求理论与实际应用并重，具有基本统计知识的读者就可阅读本书。本书旨在介绍多元统计分析的基础知识、基本理论及其软件应用。本书主要内容是：多元统计分析概述、多元数据的数学表达、多元数据图示法、多元线性相关与回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析和综合评价方法等，所有数据都使用R语言进行分析。本书对一些基本定理给出了必要而简明的数学推导，又注重数据分析方法的多样性，对各方法从背景、程序的使用、计算步骤到应用技巧及各种方法之间的联系，都有较详细的阐述，包括近期的一些新发展。书中给出一些有启发性的案例和习题，书末附录给出了许多补充知识。

作者简介

　　王斌会，暨南大学管理学院教授、博士生导师，研究方向：统计信息与决策支持系统、经济管理统计方法及其应用，数量经济研究。

目录

前言
1 多元统计分析概述
1．1 多元统计分析的历史
1．2 多元统计分析的用途
1．3 多元统计分析的内容
1．4 统计软件及其应用
1．5 R语言系统设置
思考练习题

2 多元数据的数学表达及R使用
2．1 如何收集和整理多元分析资料
2．2 数据的数学表达
2．3 数据矩阵及R语言表示
2．4 数据的R语言表示——数据框
2．5 多元数据的R语言调用
2．6 多元数据的简单R语言分析
案例分析：多元数据的基本统计分析
思考练习题

3 多元数据的直观表示及R使用
3．1 简述
3．2 均值条图及R使用
3．3 箱尾图及R使用
3．4 星相图及R使用
3．5 脸谱图及R使用
3．6 调和曲线图及R使用
3．7 其他多元分析图
案例分析：区域城市现代化水平直观分析
思考练习题

4 多元相关与回归分析及R使用
4．1 变量间的关系分析
4．1．1 简单相关分析的R计算
4．1．2 简单回归分析的R计算
4．2 多元线性回归分析
4．2．1 多元线性回归模型建立
4．2．2 多元线性回归模型检验
4．3 多元线性相关分析
4．3．1 矩阵相关分析
4．3．2 复相关分析
4．4 回归变量的选择方法
4．4．1 变量选择准则
4．4．2 逐步回归分析
案例分析：财政收入的多元相关与回归分析
思考练习题
案例分析题

5 广义与一般线性模型及R使用
5．1 数据的分类与模型选择
5．1．1 变量的取值类型
5．1．2 模型选择方式
5．2 广义线性模型
5．2．1 广义线性模型概述
5．2．2 Logistic回归模型
5．2．3 对数线性模型
5．2．4 Logistic与对数模型的区别和联系
5．3 一般线性模型
5．3．1 完全随机设计模型
5．3．2 随机单位组设计模型
案例分析：广义线性模型及其应用
思考练习题
案例分析题

6 判别分析及R使用
6．1 判别分析的概念
6．2 线性判别分析
6．3 距离判别法
6．3．1 两总体距离判别
6．3．2 多总体距离判别
6．4 Bayes判别法
6．4．1 Bayes判别准则
6．4．2 正态总体的Bayes判别
案例分析：企业财务状况的判别分析
思考练习题
案例分析题

7 聚类分析及R使用
7．1 聚类分析的概念和类型
7．2 聚类统计量
7．3 系统聚类法
7．3．1 系统聚类法的基本思想
7．3．2 系统聚类法的计算公式
7．3．3 系统聚类法的基本步骤
7．4 kmeans聚类法
7．4．1 kmeans聚类的概念
7．4．2 kmeans聚类的原理与计算
7．5 聚类分析的一些问题
案例分析：全国区域经济的聚类分析
思考练习题
案例分析题

8 主成分分析及R使用
8．1 主成分分析的直观解释
8．2 主成分分析的性质
8．3 主成分分析的步骤
8．4 应用主成分分析的注意事项
案例分析：地区电信业发展情况的主成分分析
思考练习题
案例分析题

9 因子分析及R使用
9．1 因子分析的思想
9．2 因子分析模型
9．3 因子载荷的估计及解释
9．3．1 主因子估计法
9．3．2 极大似然估计法
9．3．3 因子载荷的统计意义
9．4 因子旋转方法
9．5 因子得分计算
9．6 因子分析的步骤
9．7 实际中如何进行因子分析
案例分析：因子分析在上市公司经营业绩评价中的应用
思考练习题
案例分析题

10 对应分析及R使用
10．1 对应分析的提出
10．2 对应分析的基本原理
10．3 对应分析的计算步骤
10．4 对应分析应注意的几个问题
案例分析：对应分析在市场细分和产品定位中的应用
思考练习题
案例分析题

11 典型相关分析及R使用
11．1 引言
11．2 典型相关分析的基本架构
11．3 典型相关分析的基本原理
11．4 典型相关系数的显著性检验
11．5 典型相关系数及变量的计算
案例分析：农村居民收入和支出的典型相关分析
思考练习题
案例分析题

12 多维标度法MDS及R使用
12．1 MDS的基本理论和方法
12．2 MDS的古典解
12．3 非度量方法
12．4 多维标度法的计算过程
案例分析：国内各地区工资水平的多维标度分析
思考练习题
案例分析题

13 综合评价方法及R使用
13．1 综合评价的基本概念
13．2 综合评价中指标体系的构建
13．2．1 选择并构建综合评价指标体系
13．2．2 确定观测指标的量纲方法
13．2．3 综合评价指标的合成方法
13．2．4 确定评价指标的权数
13．3 综合评价方法及其应用
13．3．1 综合评分法
13．3．2 层次分析法
案例分析：区域自主创新能力的层次分析
思考练习题
案例分析题

14 R语言软件及其使用说明
14．1 关于R语言
14．1．1 什么是R语言
14．1．2 为什么要用R语言
14．1．3 R语言的优势和劣势
14．2 R语言软件的下载与安装
14．2．1 R语言下载
14．2．2 R语言安装
14．3 R语言包及其函数
14．3．1 R语言标准包
14．3．2 R语言扩展包
14．3．3 书中的R语言包及函数
14．3．4 自编R语言包及其函数
附录 RStudio简介
参考文献

深入洞察数据内在联系，精通建模预测未来 在海量数据日益爆炸的时代，如何从纷繁复杂的信息中抽丝剥茧，发现事物间的深层关联，并以此为基础构建精准的预测模型，已成为各领域不可或缺的核心能力。本书旨在为您揭示多元统计分析的奥秘，并提供一套系统、实用的R语言建模方法论，助您驾驭复杂数据，洞察规律，驱动决策。 核心内容概览： 本书将带领您循序渐进地探索多元统计分析的经典理论与前沿实践。我们将从基础概念入手，逐步深入到各项核心技术，并通过大量贴近实际应用的R语言代码示例，让您在理解理论的同时，掌握实际操作的技巧。 第一部分：多元统计分析基础与理论 引言与数据准备： 多元统计分析的定义、重要性及应用领域。 多元数据特征：维度、相关性、多共线性等。 数据收集、清洗、转换与探索性数据分析（EDA）的关键步骤。 理解数据分布、识别异常值、处理缺失值的重要性。 描述性多元统计： 多元数据的可视化技术：散点图矩阵、平行坐标图、雷达图等，用于直观展示变量间的关系。 度量变量间相似性与差异性的方法：距离度量（欧氏距离、马氏距离等）、相似系数（Pearson相关系数、余弦相似度等）。 多变量均值向量与协方差矩阵的计算、解释及其在数据分析中的作用。 降维技术： 主成分分析（PCA）： 核心思想、计算原理、载荷（loadings）与得分（scores）的解释，以及其在降低数据维度、去除冗余信息、构建新变量方面的应用。 因子分析（Factor Analysis）： 探索潜在因子、识别变量背后的共同结构，理解因子载荷矩阵，并进行因子旋转以提高解释性。 对应分析（Correspondence Analysis）： 分析分类变量之间的关联性，解读行-列对应图，揭示类别间的模式。 聚类分析（Cluster Analysis）： 聚类分析的分类：层次聚类（Agglomerative Hierarchical Clustering）与划分聚类（Partitioning Clustering，如K-Means）。 距离度量与类簇合并/分离策略。 理解聚类结果：树状图（dendrogram）、轮廓系数（silhouette coefficient）等评估指标。 聚类在市场细分、用户画像、生物信息学等领域的应用。 判别分析（Discriminant Analysis）： 线性判别分析（LDA）： 基于各类别均值与协方差矩阵，构建最优的判别函数，用于样本分类和预测。 二次判别分析（QDA）： 当各类别协方差矩阵不相等时的判别方法。 判别函数的解释与分类规则。 多元方差分析（MANOVA）： 扩展单因素方差分析（ANOVA）至多个因变量，检验多个自变量对多个因变量联合效应。 理解Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling-Lawley Trace, Roy's Largest Root等统计量。 多重比较在MANOVA中的应用。 第二部分：R语言在多元统计建模中的应用 R语言基础与数据操作： R语言环境的搭建与基本语法。 数据结构（向量、矩阵、数据框、列表）的操作与管理。 数据导入导出、数据清洗与预处理的R语言实现。 使用`dplyr`、`tidyr`等包进行高效数据处理。 核心多元统计方法的R语言实现： PCA与因子分析： 使用`prcomp()`、`princomp()`、`factanal()`等函数进行分析，解读输出结果，并使用`ggplot2`进行可视化。 聚类分析： `hclust()`、`kmeans()`等函数的使用，以及`factoextra`、`cluster`等包的辅助功能。 判别分析： `lda()`（MASS包）、`qda()`（MASS包）的实践，以及分类性能评估。 MANOVA： `manova()`函数的使用，及后续事后检验。 其他重要多元统计模型与R语言实践： 多重回归分析： 理论回顾、模型构建（`lm()`函数）、假设检验、残差分析、变量选择（逐步回归、Lasso、Ridge）。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归： 处理多共线性问题，进行正则化。 主成分回归（PCR）与因子回归（FR）： 利用降维结果进行回归建模。 结构方程模型（SEM）： 概念介绍、模型识别、估计与检验（使用`lavaan`等包）。 典型相关分析（Canonical Correlation Analysis）： 分析两组变量间的线性关系。 模型评估与选择： 模型拟合优度指标：R方、调整R方、AIC、BIC等。 交叉验证（Cross-validation）技术。 模型诊断：残差分析、异常值检测、多共线性诊断。 模型选择的策略与原则。 高级主题与综合应用： 时间序列的多元分析： 向量自回归（VAR）模型。 非参数多元统计方法简介。 实际案例分析： 结合金融、市场营销、生物医学、社会科学等领域的真实数据，演示如何运用多元统计方法解决实际问题，并进行完整的建模、评估与解释流程。 本书特色： 理论与实践深度融合： 既有扎实的理论基础，又有详实的R语言代码示例，让您融会贯通。 精选案例驱动： 通过丰富多样的实际案例，帮助您理解多元统计方法在不同场景下的应用。 R语言最新进展： 整合了近年来R语言在统计建模领域的重要更新和常用包。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，逐步引导读者掌握复杂技术。 强调解释与应用： 不仅关注模型构建，更强调对模型结果的深入解读和在实际业务中的应用。 无论您是统计学、数据科学、机器学习领域的初学者，还是希望提升多元数据分析与建模能力的专业人士，本书都将是您不可多得的学习资源。掌握本书内容，您将能够更自信地应对复杂数据挑战，从数据中挖掘出宝贵洞察，并为精准预测和明智决策奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的第4版，给我的感觉是，它不仅仅是一本教材，更像是一本“多元统计分析与R语言建模的百科全书”。其内容之全面，涵盖了从基础概念到高级模型的方方面面，几乎满足了我对这个领域所有可能的需求。我注意到，作者在讲解每一种统计方法时，都会非常注重其背后的数学原理和统计思想，并给出严谨的数学推导。但他同时又非常善于将这些复杂的理论转化为易于理解的语言，并辅以大量的实际案例。例如，在讲解线性判别分析（LDA）时，作者从贝叶斯定理出发，逐步推导出LDA的分类规则，并详细解释了其几何意义。这让我能够深刻理解LDA的原理，而不是仅仅停留在使用层面。R语言的集成也是这本书成功的关键。作者提供的R代码不仅仅是实现统计模型，更是作者在实际操作中总结出的高效、规范的编程方法。他会在代码中穿插详细的注释，解释每一行代码的逻辑，以及在实际应用中需要注意的细节。比如，在进行数据预处理时，作者会强调缺失值处理、异常值检测的重要性，并给出多种R语言实现方法。在模型诊断方面，作者更是提供了详细的图示和代码，帮助读者判断模型是否存在异方差、残差是否服从正态分布等问题，这对于我这种希望构建稳健模型的读者来说，非常重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书以其对复杂概念的清晰剖析而脱颖而出，尤其是在处理那些通常令人生畏的统计理论时。作者在介绍各种多元统计技术时，展现了一种非凡的洞察力，他能够将抽象的数学原理转化为易于理解的直观概念，并通过精心设计的例子加以说明。例如，在探讨方差分析（ANOVA）的原理时，作者并没有仅仅罗列公式，而是通过一个假设的农业实验来解释如何通过比较组间和组内方差来判断不同处理的效果。他对于变量之间的相互作用以及模型假设的讲解，更是细致入微，让我能够真正理解ANOVA为何有效以及在何种条件下适用。书中对R语言的应用也做得非常出色。作者提供的代码示例不仅覆盖了主要的统计分析方法，而且在代码的编写风格上也非常规范，易于学习和借鉴。他对于各种R包的使用方法进行了详细的介绍，并解释了这些包在解决特定统计问题时的优势。令我印象深刻的是，书中在介绍主成分分析（PCA）时，不仅仅展示了如何提取主成分，还详细讲解了如何通过碎石图、方差贡献率等指标来判断保留多少主成分，以及如何解释这些主成分所代表的意义，这对于我这种希望将PCA应用于实际数据降维和特征提取的读者来说，是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书给我最大的感受是，作者在内容编排上做到了理论与实践的完美结合，这对于我这种既想打牢理论基础又渴望掌握实际操作技能的学习者来说，简直是求之不得。书中的每一章都以清晰的逻辑顺序展开，从最基本的概念引入，逐步深入到复杂的模型构建和应用。作者在讲解过程中，并没有回避数学上的严谨性，但他善于用通俗易懂的语言和生动形象的比喻来解释那些复杂的公式和定理，让我这种数学基础相对薄弱的读者也能轻松理解。比如，在讲解聚类分析时，作者用到了“社交圈”和“客户群体”等贴近生活的例子，让我能直观地理解不同聚类算法的核心思想。更让我惊喜的是，书中几乎所有的统计模型都提供了相应的R语言实现代码，而且这些代码都经过了精心优化，既高效又易于阅读。作者还提供了详细的代码注释，解释了每一行代码的含义和作用，这对于我这种刚开始接触R语言的用户来说，简直是及时雨。我尝试着按照书中的步骤，在R环境中复现了一些案例，结果非常顺利，这极大地增强了我独立解决实际问题的能力。例如，在学习因子分析时，我之前一直对如何解释因子载荷感到困惑，但通过书中提供的案例和作者的详细解读，我终于明白了如何根据因子载荷的数值和符号来判断变量与因子的关系，并为因子赋予有意义的解释。书中还提供了一些进阶的技巧和注意事项，这让我觉得不仅仅是在学习知识，更是在学习一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

在我浏览这本书的过程中，最让我印象深刻的莫过于作者在对各种多元统计方法进行讲解时，其严谨的逻辑性和精妙的论证过程。例如，在深入探讨主成分分析（PCA）时，作者不仅仅停留在介绍其原理和公式，而是花了相当大的篇幅去阐述PCA的几何意义、数学基础以及其在降维和数据可视化方面的独特优势。他通过几个经典的案例，比如基因表达数据的分析、社交网络结构的挖掘等，详细地展示了PCA如何有效地捕捉数据中的主要变异，并剔除冗余信息。更令我称赞的是，书中对每一种方法的适用条件、优缺点以及可能存在的局限性都进行了细致的分析，这一点对于我这种希望在实际应用中做出明智选择的读者来说，尤为宝贵。作者并没有夸大任何一种方法的普适性，而是强调了“数据为王”的原则，鼓励读者根据具体问题的性质和数据的特点来选择最合适的方法。在介绍判别分析时，作者更是层层递进，从线性判别分析（LDA）到二次判别分析（QDA），再到更复杂的非参数判别方法，清晰地勾勒出了判别分析技术的发展脉络和应用场景。令我惊喜的是，书中还提供了大量的R语言代码示例，这些代码不仅可以直接运行，而且结构清晰，注释详尽，让我能够快速地将理论知识转化为实践操作。我尝试着将书中的代码应用于我自己的数据集，发现结果非常理想，这极大地增强了我学习和应用多元统计方法的信心。书中的图表也设计得非常精美，清晰地展示了数据结构和分析结果，使得抽象的概念更加直观易懂，避免了枯燥的文字描述。

评分☆☆☆☆☆

在我阅读的过程中，这本书给我最大的触动来自于作者对于统计学在实际问题解决中的应用价值的强调。他并没有将统计学仅仅作为一门理论学科来教授，而是始终围绕着“如何用统计学解决实际问题”这一核心展开。书中大量的案例研究，从商业决策到科学研究，都充分展现了多元统计分析的强大生命力。例如，在讲解因子分析时，作者以一个市场调研的数据为例，展示了如何通过因子分析来识别影响消费者购买行为的关键因素，并为产品设计和营销策略的制定提供科学依据。这让我深刻地认识到，统计学不仅仅是枯燥的数字游戏，更是洞察世界、指导决策的重要工具。R语言的结合更是让这种应用性得到了极大的提升。作者提供的代码不仅仅是满足于实现基本功能，他还会深入地讲解如何通过R语言进行数据可视化，如何生成具有专业水准的统计报告，以及如何利用R语言的强大生态系统来扩展统计分析的能力。我尤其喜欢书中关于模型解释和结果呈现的部分，作者非常注重如何将复杂的统计结果以清晰、直观的方式传达给非专业人士，这对于我未来在工作中进行数据沟通具有非常重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的第4版，让我看到了作者在不断更新和完善知识体系上的执着追求。我在翻阅的过程中，注意到作者在一些关键的统计模型介绍中，都加入了最新的研究进展和发展趋势，这让我感觉自己正在学习的是最前沿的知识。例如，在讨论非参数统计方法时，书中就引入了当前备受关注的机器学习算法在统计建模中的应用，这让我意识到多元统计分析早已不再是孤立的学科，而是与其他领域紧密融合，共同推动着数据科学的发展。作者在讲解这些新兴技术时，也同样保持了其一贯的严谨和清晰，即使是那些对我来说相对陌生的概念，也能在作者的引导下逐步理解其核心思想和应用价值。令我特别欣赏的是，书中对于不同统计方法的比较分析非常到位。作者并没有简单地罗列各种方法，而是会深入地分析它们各自的优势、劣势以及适用的场景，帮助读者在面对实际问题时，能够做出更明智的选择。比如，在讲解时间序列分析时，作者对ARIMA模型、状态空间模型以及更现代的深度学习方法在时间序列预测上的应用进行了对比，并详细分析了各自的适用范围和精度表现。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我受益匪浅。此外，书中还收录了一些经典的案例研究，这些案例都经过了精心的筛选，能够很好地体现多元统计分析在解决实际问题中的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的第4版，在我看来，是作者数十年学术研究和教学经验的结晶。其内容之丰富，讲解之深入，绝对超出了一般教科书的范畴。我特别欣赏作者在处理一些复杂概念时的耐心和细致。例如，在讲解聚类分析的各种算法时，作者并没有简单地罗列它们，而是从不同的角度，比如基于划分的方法（如K-means）、基于层次的方法（如层次聚类）以及基于密度的方法（如DBSCAN），逐一剖析其原理、优缺点以及适用的数据类型。他还会用通俗的语言解释这些算法的数学基础，并结合生动的可视化图表来帮助读者理解。令我惊喜的是，书中还对不同聚类算法的结果进行了比较分析，并提供了如何评估聚类结果有效性的指导，这让我能够根据数据的特点选择最合适的聚类方法，并对结果更有信心。R语言的运用也是本书的一大亮点。作者提供的R代码不仅可以直接运行，而且非常精炼，同时又不失可读性。他会在代码中穿插详细的注释，解释每一行代码的逻辑，以及在实际应用中需要注意的细节。比如，在进行数据可视化时，作者会提供多种不同风格的图表选项，并解释它们各自的适用场景，这让我能够根据不同的需求生成具有表现力的统计图形。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的封面设计和排版来看，就可以感受到这是一本经过精心打磨的学术著作。印刷质量非常出色，纸张的厚度适中，触摸感舒适，而且文字清晰，图表精美，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。尤其值得称赞的是，书中穿插的各种图表，不仅仅是为了美化页面，而是真正起到了辅助理解的作用。例如，在讲解高斯混合模型（GMM）时，书中通过一系列精美的二维和三维可视化图，直观地展示了数据点如何被不同高斯分布所拟合，以及模型参数如何被迭代优化。这让我能够快速地掌握GMM的核心思想，即使是对于第一次接触这种模型的读者来说，也能轻松理解。R语言的融入也是这本书的一大亮点。作者提供的代码示例非常实用，覆盖了书中介绍的各种统计模型，并且注释详尽，易于理解。他不仅仅是简单地给出代码，还会解释代码背后的逻辑，以及在实际应用中需要注意的细节。比如，在进行数据可视化时，作者会提供多种不同风格的图表选项，并解释它们各自的适用场景，这让我能够根据不同的需求生成具有表现力的统计图形。我尝试着将书中的代码应用于我自己的数据集，发现结果非常理想，这极大地增强了我学习和应用多元统计方法的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种既专业又充满活力的感觉，封面上“多元统计分析及R语言建模（第4版）”的标题字体清晰，色彩搭配也恰到好处，让人一眼就能感受到这是一本内容扎实、紧跟时代步伐的学术著作。我尤其喜欢它采用的纸张质量，触感温润，印刷清晰，即使长时间阅读也不会感到疲劳，这一点对于需要反复查阅的读者来说至关重要。打开书页，那种略带馨香的书卷气扑面而来，仿佛立刻就被带入了知识的海洋。第一章的开篇就以一种宏大且引人入胜的视角，阐述了多元统计分析的起源、发展及其在各个领域的广泛应用，这让我深刻认识到掌握这门技术的重要性，并激发了我深入学习的动力。作者在介绍基本概念时，并没有采用枯燥的理论堆砌，而是巧妙地融入了许多生动形象的例子，比如在讲解协方差矩阵时，作者用到了几个实际生活中的场景，例如描述不同城市的天气变化、不同学生的学业成绩等，这些例子让我能够直观地理解抽象的数学概念，大大降低了学习门槛。而且，书中每一个新的概念引入，都会伴随着一段逻辑清晰的推导过程，并且关键步骤都用醒目的方式标注出来，这对于我这种喜欢刨根问底的学习者来说，简直是福音。我之前学习其他统计学书籍时，常常会在一些公式推导上卡壳，但在这本书中，作者的讲解条理分明，逻辑严谨，总能引导我一步步地理解其内在的数学原理，让我有一种豁然开朗的感觉。此外，书中穿插的“专家视角”和“历史回溯”等小栏目，也极大地丰富了阅读体验，让我不仅仅局限于学习技术本身，更能体会到统计学发展的深邃历史和背后人物的智慧，这种人文关怀的融入，让原本严肃的学术著作变得更加生动有趣。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价，会从其在概念的阐述深度以及R语言实现的技术细节这两个维度展开。作者在讲解多元统计分析的各种方法时，其深入的程度令人赞叹。他不仅仅停留在“是什么”的层面，而是会花费大量笔墨去解析“为什么”以及“如何做”，并给出严谨的数学推导和直观的解释。例如，在讲解多重回归模型时，作者从假设检验的原理出发，详细阐述了F检验和t检验在模型拟合和参数显著性检验中的作用，并结合实际数据给出了完整的案例演示。这让我对模型的解释有了更深刻的理解。更重要的是，作者在每一个章节都提供了大量精心设计的R语言代码示例。这些代码不仅仅是功能的展示，更是作者对于如何高效、规范地使用R语言进行多元统计分析的经验总结。他会在代码中穿插详细的注释，解释每一步操作的逻辑，以及在实际应用中需要注意的细节。比如，在进行数据预处理时，作者会强调缺失值处理、异常值检测的重要性，并给出多种R语言实现方法。在模型诊断方面，作者更是提供了详细的图示和代码，帮助读者判断模型是否存在异方差、残差是否服从正态分布等问题，这对于我这种希望构建稳健模型的读者来说，非常重要。

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整体感觉还可以，以后还会来的

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~

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整体感觉还可以，以后还会来的

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以前看的金典看书，以前是电子版

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好

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整体感觉还可以，以后还会来的

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包装好送货快

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很好，手把手的教你R操作！

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不错，刚开始看，质量貌似不错的