R语言与现代统计方法/普通高校“十三五”规划教材·统计学系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘强，裴艳波，张贝贝 著

图书标签:

• R语言
• 统计学
• 现代统计方法
• 高等教育
• 教材
• 数据分析
• 回归分析
• 统计建模
• 概率论
• 数理统计

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302452607

版次：1

商品编码：12067762

包装：平装

丛书名： 普通高校“十三五”规划教材·统计学系列

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　本书主要基于统计学、经济金融、生物医学等专业人才培养的基本要求，结合作者多年的教学、科研经验和研究案例，对R语言的浩瀚内容进行了有针对性的系统整理，较为全面地介绍了R软件的使用．在此基础上，对一些现代统计分析方法的理论及R软件的实现进行了系统阐述，力图反映R语言新发展成果．内容涵盖了R基础内容、R数据结构、数据的输入与输出、数据管理与R编程、图形管理、概率与抽样分布、探索性数据分析、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析、贝叶斯计算、时间序列分析，变量选择、非参数回归、缺失数据分析等．本书的主要特点是内容系统全面、深入浅出、详略得当，读者可以根据自己的需求学习相关的章节．
　　本书既可以作为数理统计、经济统计、经济金融、生物医学等专业本科生、研究生的数据分析教材，也可以作为从事高级统计分析的研究人员和工程技术人员的参考用书．

内页插图

目录

第 1 章R 语言简介1
11 R 语言的特点1
12 R 语言运行平台1
121 工作目录2
122 工作空间3
123 历史命令4
124 帮助系统4
13 R 程序包的安装使用7
131 R 软件的下载与安装7
132 程序包的安装与加载7
133 与程序包有关的一些函数8
14 初识R 语言9
141 对象的命名9
142 对象的赋值9
143 一个实例10
第2 章R 数据结构12
21 向量12
211 向量的建立与赋值12
212 向量的运算13
213 向量的下标运算14
214 与向量有关的一些函数15
22 R 的数据结构16
221 对象及属性16
222 数据对象的类别17
223 与对象有关的一些函数17
23 向量问题的扩展18
231 字符型向量18
232 逻辑型向量20
IV R 语言与现代统计方法
233 复数型向量20
24 因子及其运算21
241 因子的建立与赋值21
242 与因子运算有关的一些函数23
25 数组与矩阵23
251 数组的建立23
252 矩阵的建立24
253 数组（矩阵）的下标运算25
254 数组（矩阵）的运算25
255 矩阵的代数运算26
256 与矩阵运算有关的一些函数30
26 数据框31
261 数据框的建立31
262 数据框元素的引用32
263 数据框的编辑33
264 与数据框有关的一些函数35
27 列表35
271 列表的建立36
272 列表元素的引用36
273 列表元素的相关运算37
274 不同数据结构间的转换38
第3 章数据的输入与输出40
31 数据的输入40
311 利用键盘录入数据40
312 读取固定格式的文本文件40
313 读取复杂格式的文本文件43
314 读取其他格式的数据文件44
315 R 中数据集的读取47
32 数据的输出48
321 运行结果的定向输出48
322 数据的定向输出50
323 图形的定向输出52
第4 章数据管理与R 编程53
41 缺失值问题53
目录V
411 缺失值的识别53
412 缺失值的处理54
42 日期值问题55
43 变量的整理56
431 变量的重新编码56
432 变量的重新命名59
44 数据的整理59
441 数据的合并59
442 数据的排序60
443 数据的汇总与重构61
45 控制结构63
451 循环结构63
452 条件结构65
46 定义自己的函数66
47 R 编程基础68
第5 章R 图形管理69
51 一个引例69
52 graphics 图形系统简介70
521 绘图函数概述71
522 图形参数72
523 图形设备74
53 基本图形的绘制76
531 散点图76
532 折线图77
533 直方图80
534 箱线图84
535 条形图88
536 饼形图89
537 透视图91
54 自定义图形92
541 添加拟合曲线92
542 绘制多图93
543 添加图例和标注94
544 添加多边形及填充颜色95
VI R 语言与现代统计方法
55 lattice 绘图系统96
551 lattice 包简介97
552 lattice 绘图函数98
553 lattice 图形的定制99
第6 章概率与抽样分布 104
61 常用的概率分布104
611 离散分布的分布律104
612 连续分布的密度函数105
62 与分布相关函数的R 实现109
621 概率密度函数109
622 分布函数110
623 分位数函数 111
624 随机数产生函数 111
63 随机抽样112
第7 章探索性数据分析114
71 常用描述统计量114
711 数据集中程度的描述114
712 数据离散程度的描述117
713 数据分布形状的描述119
714 两组样本相关性分析120
72 图形描述122
721 茎叶图123
722 Q?Q 图124
723 经验分布函数图124
第8 章参数估计 126
81 点估计126
811 矩估计126
812 极大似然估计129
82 区间估计133
821 区间估计的定义134
822 正态总体参数的区间估计134
823 比率p 的区间估计143
目录VII
第9 章假设检验 147
91 参数假设检验147
911 单个正态总体的参数检验148
912 两个正态总体参数的检验151
913 单总体比率的检验156
914 两个总体比率的检验159
92 非参数假设检验160
921 单个样本的非参数检验160
922 两样本的独立性检验165
923 两样本的非参数检验168
924 多样本的非参数检验174
第10 章回归分析 177
101 一元线性回归177
1011 一元线性回归模型177
1012 参数估计178
1013 回归方程的显著性检验180
1014 预测182
102 多元线性回归183
1021 回归模型183
1022 估计184
1023 回归模型的显著性检验184
1024 预测185
1025 自变量的选择185
103 回归诊断191
1031 高斯?马尔科夫假定的诊断191
1032 多重共线性的诊断195
1033 异常值和影响点的诊断198
104 二分类Logistic 回归204
1041 回归模型204
1042 参数的估计205
1043 模型的预测206
1044 拟合优度的测度206
第11 章方差分析 208
111 单因素方差分析209
VIII R 语言与现代统计方法
1111 单因素方差分析模型209
1112 单因素方差分析的R 实现211
1113 方差齐性检验213
1114 多重比较213
112 双因素方差分析214
1121 不考虑交互作用214
1122 考虑交互作用216
1123 双因素方差分析的R 函数和实例分析218
113 方差分析在模型选择中的应用219
第12 章生存分析 221
121 R 程序包的载入及生存对象的建立222
122 非参数建模方法223
1221 KM 估计223
1222 生存曲线的比较226
123 参数建模方法227
124 半参数模型方法229
第13 章贝叶斯计算 233
131 贝叶斯统计推断的基本概念233
1311 贝叶斯公式233
1312 参数估计234
1313 假设检验234
1314 预测235
132 单参数模型235
1321 离散先验分布236
1322 贝塔先验分布237
1323 直方图先验239
133 多参数模型241
1331 均值和方差均未知的正态模型241
1332 多项模型242
134 蒙特卡洛抽样方法244
1341 拒绝抽样245
1342 重要性抽样248
135 马尔可夫链?蒙特卡洛抽样方法252
1351 马尔可夫链252
目录IX
1352 Metropolis-Hastings 算法255
1353 Gibbs 抽样方法260
第14 章时间序列分析 266
141 时间序列的探索性分析266
1411 时间序列实例266
1412 传统的分解方法272
142 时间序列的相关概念与简单时序模型274
1421 平稳性274
1422 可逆性275
1423 自协方差函数和自相关函数275
1424 白噪声模型276
1425 随机游走277
143 自回归移动平均模型279
1431 AR 模型279
1432 MA 模型283
1433 ARMA 模型285
144 非平稳时间序列模型295
1441 带漂移的随机游走过程295
1442 ARIMA 模型296
1443 单位根检验296
145 季节模型299
1451 季节ARMA 模型299
1452 航空模型299
1453 乘法季节模型302
146 条件异方差模型307
1461 模型的结构与模型的建立307
1462 ARCH 模型310
1463 GARCH 模型313
第15 章统计方法进阶317
151 非参数密度估计317
1511 直方图法317
1512 核密度估计法320
1513 窗宽的选择方法323
152 多重借补方法326
X R 语言与现代统计方法
153 Bootstrap 方法330
154 EM 算法333
155 变量选择339
1551 岭回归339
1552 Lasso 方法342
1553 自适应Lasso 方法346
1553 SCAD 方法347
附录A 图形用户界面 349
A1 R Commander 349
A2 RStudio 353
A21 RStudio 的安装353
A22 RStudio 界面介绍353
A23 尝试使用RStudio356
附录B 数据集 359

《概率论与数理统计》 面向计算科学与数据分析的严谨理论基础 在当今数字化浪潮席卷的时代，数据已成为驱动科学研究、技术创新和社会进步的核心要素。无论您是致力于探索宇宙奥秘的物理学家，解析生命密码的生物学家，洞察市场趋势的经济学家，还是开发智能算法的计算机科学家，对“不确定性”的深刻理解和对“数据规律”的精准把握，都是一切工作的基石。本书——《概率论与数理统计》，正是为构建这一坚实基础而精心编写的。 本书旨在为读者提供一套全面、严谨且紧密联系实际应用需求的概率论与数理统计知识体系。我们深知，统计学早已超越了传统的描述性统计范畴，成为现代科学研究中不可或缺的分析工具。因此，本书不仅涵盖了概率论与数理统计的核心理论，更注重引导读者理解这些理论的逻辑脉络，掌握其内在的数学思想，并能将其灵活应用于解决实际问题。 严谨的理论体系，清晰的数学逻辑 本书的开篇，我们将系统地介绍概率论的基本概念。从随机事件的定义，到概率的公理化体系，再到条件概率和独立性等核心概念，我们都力求阐述得清晰透彻，逻辑严谨。为了帮助读者建立直观理解，我们将辅以大量经典的、易于理解的例子，例如抛硬币、抽奖等，帮助初学者快速掌握抽象的概率概念。 随机变量的引入是概率论的又一个重要里程碑。本书将详细讲解离散型和连续型随机变量的概率分布，包括伯努利分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布等基本分布。我们将深入探讨这些分布的性质、期望、方差以及它们在不同场景下的应用，例如在风险评估、排队论、信号处理等领域。对于正态分布这一“统计学中的万能分布”，我们将花费更多篇幅，从其独特的数学性质到在自然科学和社会科学中的广泛应用，进行深入剖析。 多维随机变量是处理实际问题中更复杂情景的关键。本书将系统介绍联合分布、边缘分布、条件分布的概念，以及协方差、相关系数等度量随机变量之间关系的统计量。读者将学习如何分析多个随机变量之间的依赖关系，为后续的回归分析、多元统计分析打下坚实基础。 从理论到实践的桥梁：数理统计的核心内容 在扎实的概率论基础之上，本书将自然而然地过渡到数理统计的范畴。数理统计的核心在于如何利用样本数据来推断总体的特征。本书将系统介绍统计推断的两大主要分支：参数估计和假设检验。 参数估计部分，我们将详细讲解点估计和区间估计。在点估计方面，我们将介绍矩估计法和最大似然估计法，并深入分析它们的性质，如无偏性、一致性和有效性。通过大量的实例，读者将学会如何为未知参数选择合适的估计方法，并评估估计的优劣。在区间估计方面，我们将介绍置信区间的概念，并推导出常见分布参数的置信区间，如均值、方差和比例的置信区间。我们将强调置信区间的统计学含义，以及它在量化统计推断不确定性方面的重要性。 假设检验是数理统计中另一核心技术，它为我们提供了一种科学的决策框架，以判断样本数据是否支持某一关于总体的断言。本书将系统介绍假设检验的基本思想，包括原假设、备择假设、检验统计量、拒绝域、P值等关键概念。我们将详细讲解常见参数的假设检验，如单样本t检验、双样本t检验、方差的F检验、卡方检验等。本书将特别强调在实际应用中如何正确理解和解释假设检验的结果，避免常见的误区，并引导读者思考不同检验方法之间的适用性。 回归分析：揭示变量间的数量关系 在许多科学和工程领域，理解不同变量之间的数量关系至关重要。本书将重点介绍回归分析，作为揭示这种关系的最强大工具之一。我们将从简单的线性回归模型开始，详细讲解最小二乘估计方法，以及回归系数的统计推断。读者将学习如何构建一元线性回归模型，解释回归方程的含义，并评估模型的拟合优度。 在此基础上，本书将进一步扩展到多元线性回归。读者将学习如何处理多个预测变量，如何进行变量选择，以及如何诊断和处理多重共线性等常见问题。我们将介绍如何使用回归模型进行预测，并讨论其在数据分析和预测模型构建中的实际应用。 方差分析：比较多组数据的均值差异 当我们需要比较三个或更多组数据的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）便成为首选的统计工具。本书将详细介绍单因素和双因素方差分析的原理和方法。读者将学习如何构建ANOVA模型，理解ANOVA表中的各项统计量，并能够正确解释方差分析的结果，以判断不同处理或分组对观测结果的影响。 统计学习方法导论：面向现代数据科学 为了与时俱进，本书还将引入一些统计学习的基本概念和方法。我们将初步介绍监督学习和无监督学习的分类，并简要介绍一些常用的统计学习算法，如K近邻算法、决策树、主成分分析（PCA）等。这部分内容旨在为读者打开一扇了解更广泛数据科学领域的大门，并展示概率论与数理统计在这些前沿技术中的基础作用。 广泛的适用性与实践导向 本书的内容设计紧密围绕实际应用。在每个理论讲解之后，我们都配有丰富的案例分析，这些案例涵盖了生物医学、经济金融、工程技术、社会科学等多个学科领域，旨在帮助读者将抽象的理论知识转化为解决实际问题的能力。 此外，本书还将提供一些关于如何使用统计软件（如R语言）进行统计计算和数据可视化的指导性建议。虽然本书不是一本专门的软件操作指南，但我们鼓励读者通过实践来巩固所学知识，理解理论在真实数据分析流程中的具体体现。 教学设计与特色 为了便于读者学习和掌握，本书在教学设计上做了如下考虑： 清晰的结构和循序渐进的难度： 内容从基础概念逐步深入到复杂理论，逻辑清晰，易于跟随。 丰富的例题和习题： 每章都配有大量的例题，帮助理解抽象概念，并提供不同难度的习题，供读者巩固和拓展。 概念辨析与重点提示： 对于容易混淆的概念，本书会进行专门的辨析，并用醒目的方式提示关键知识点。 理论与实践的紧密结合： 强调统计学在不同领域的应用，让读者看到理论的价值。 谁适合阅读本书？ 本书适合以下读者群体： 大学本科和研究生： 特别是数学、统计学、计算机科学、经济学、工程学、生命科学等专业的学生，作为入门和进阶教材。 科研人员： 需要在研究中进行数据分析、模型构建和科学推断的研究者。 数据分析从业者： 希望系统提升统计理论素养，为更深入的数据科学工作打下坚实基础的专业人士。 对数据分析和科学思维感兴趣的读者： 希望理解数据背后的规律，掌握严谨的逻辑分析方法。 我们相信，《概率论与数理统计》将成为您在量化研究和数据分析道路上不可或缺的指南。通过学习本书，您将不仅掌握一套强大的数学工具，更能培养严谨的科学思维，从而在您所处的领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

作为一个统计学领域的初学者，我曾经在面对海量的统计学文献和复杂的统计软件时感到无所适从。理论知识过于抽象，难以与实践相结合；而统计软件的操作又往往过于繁琐，学习曲线陡峭。这本书的出现，无疑是我学习生涯中的一个重要转折点。它以R语言为媒介，将统计学中最核心、最常用的方法进行了系统性的讲解，并且贯穿了大量的实例，让我能够真正做到“学以致用”。 让我印象最深刻的是，书中在讲解描述性统计时，并没有仅仅停留在对均值、方差等基本统计量的介绍，而是重点强调了数据可视化在理解数据特征方面的重要性。它通过R语言绘制了各种生动形象的统计图，如直方图、箱线图、散点图等，让我能够直观地感受到数据的分布、偏态、离群点以及变量之间的相关性。我曾经在处理一个包含多个变量的数据集时，通过书中介绍的散点图矩阵，非常迅速地发现了变量之间的潜在关系，这比我之前仅仅依靠表格分析效率高出了许多。 接着，书中在讲解推断性统计时，如假设检验和置信区间，更是让我看到了统计学解决实际问题的威力。它不仅仅解释了各种检验方法的原理，更重要的是，它详细演示了如何使用R语言来进行这些操作，以及如何正确解读p值和置信区间。我记得在一次项目中，需要比较两组数据的平均值是否存在显著差异，这本书中关于t检验的讲解，让我能够快速完成分析，并且对结果的置信度也大大提高。 让我感到欣慰的是，书中对一些高级统计方法，如回归分析、方差分析，也进行了深入浅出的讲解，并且提供了完整的R代码示例。这让我不再畏惧这些看似复杂的统计工具，而是能够自信地运用它们来解决更复杂的研究问题。这本书为我打开了统计学的大门，让我看到了统计学在科研、商业、社会科学等各个领域的巨大应用潜力，也极大地激发了我继续深入学习统计学的热情。

评分☆☆☆☆☆

在我接触这本书之前，我对统计学的理解，更多地停留在理论层面，虽然掌握了一些基础的统计概念，但总觉得它们与实际应用之间隔着一层“膜”。这本书的出现，如同一把钥匙，为我打开了通往实际应用的大门。它巧妙地将R语言这一统计计算的强大工具，与现代统计方法紧密地结合起来，提供了一种非常直观且高效的学习路径。 我对书中讲解数据处理的部分印象尤为深刻。它不仅仅教我如何导入数据，更重要的是，它详细讲解了如何使用R语言进行数据清洗、转换和整理。从缺失值的处理，到异常值的识别与剔除，再到数据类型的转换和格式的统一，每一个步骤都提供了清晰的代码示例，让我能够轻松掌握数据预处理的技巧。我曾经在处理一个包含大量杂乱数据的项目中，通过书中介绍的方法，高效地完成了数据清洗，为后续的分析节省了大量时间和精力。 接着，书中对描述性统计和数据可视化的讲解，更是让我看到了数据背后的故事。它通过R语言绘制了各种精美的统计图，如直方图、箱线图、散点图等，让我能够直观地理解数据的分布特征、变量之间的关系以及潜在的模式。我记得最清楚的是，书中关于如何利用R语言绘制箱线图来比较不同分组数据的分布差异，这让我能够在一张图中清晰地看出各组数据的中心趋势、离散程度和异常值，极大地提升了我对数据的理解深度。 在推断性统计方面，书中对假设检验、置信区间、回归分析等内容的讲解，更是让我体会到了统计学的强大威力。它不仅解释了这些方法的理论基础，更重要的是，它提供了完整的R代码示例，让我能够亲手进行操作，验证理论，并解决实际问题。我曾经在一次实验设计中，需要分析不同处理组的平均值是否存在显著差异，而书中关于t检验和方差分析的讲解，让我能够快速完成分析，并且对结果的解读更加准确。这本书为我打开了统计学应用的大门，让我看到了统计学在科研、工程、经济等各个领域的广泛应用前景，也极大地增强了我学习统计学的信心和动力。

评分☆☆☆☆☆

我至今还清晰地记得，拿到这本书的时候，那种期待与一丝忐忑并存的心情。作为一名非统计学专业出身的学生，我一直在寻找一本能够真正带领我入门统计学，并且能够切实掌握一些实用技能的书籍。传统的统计学教材，往往过于注重理论推导，对于如何将其应用到实际问题中，往往一带而过，让我感到力不从心。而这本书，则完全颠覆了我之前的认知。 它从一开始就将R语言的强大功能展现在我面前，让我明白，统计学并非是枯燥乏味的数字游戏，而是一种解决问题的有力工具。书中对数据预处理的讲解，让我不再畏惧那些杂乱无章的数据集。从数据的导入、清洗、缺失值处理，到异常值识别，每一步都通过具体的R代码示例，清晰明了地展现出来。我曾经在一次项目分析中，面对一个庞大的数据集，感到无从下手，直到翻阅这本书，才发现原来R语言可以如此高效地完成数据整理工作。 随后，书中对描述性统计和数据可视化的讲解，更是让我眼前一亮。通过绘制各种精美的图表，我能够更直观地理解数据的分布、趋势和相关性。我尤其喜欢书中对散点图、箱线图、密度图等多种可视化方法的详细介绍，并教会我如何根据不同的数据类型和分析目的来选择最合适的图表。这不仅大大提升了我分析数据的效率，更让我的分析报告更具说服力。 让我印象深刻的是，在讲解推断性统计时，书中并没有仅仅给出公式和理论，而是将重点放在了如何通过R语言进行实际操作，以及如何正确解读分析结果。例如，在讲解假设检验时，它不仅介绍了各种检验的原理，更通过R代码演示了如何进行t检验、方差分析等，并详细解释了p值和置信区间的含义。这让我不再是被动地接受理论，而是主动地去理解和运用。我曾经在一次实验设计中，需要比较不同处理组的差异，以往总是需要花费大量时间去查找资料，而这本书则让我能够快速上手，并且对结果有了更清晰的认识。这本书为我打开了统计学的大门，让我看到了统计学在现实世界中的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书，我便被其“普通高校‘十三五’规划教材·统计学系列”的定位所吸引，这预示着其内容的权威性和系统性。我曾多次在统计学学习的道路上感到迷茫，理论的晦涩和实践的脱节让我一度怀疑自己是否适合这条道路。然而，这本书的出现，如同一缕阳光，照亮了我前行的方向。它不仅仅是理论知识的堆砌，更重要的是，它将R语言这一强大的统计计算工具紧密地融入其中，让原本抽象的统计概念变得鲜活而具象。 从数据处理的初始阶段，这本书就展现了其细致入微的风格。它不仅仅教我如何导入数据，更教会我如何清洗、整理、转换数据，这些看似基础的步骤，却是后续所有统计分析的基石。我曾经在处理一份包含大量缺失值和异常值的数据集时，感到束手无策，但书中关于数据清洗的详细讲解，配合直观的R代码示例，让我能够高效地完成数据预处理，避免了因数据质量问题导致分析结果的偏差。 接着，书中对描述性统计和数据可视化的阐述，更是让我对数据有了全新的认识。它没有局限于传统的表格和图表，而是引入了R语言强大的可视化库，让我能够绘制出各种类型、风格各异的统计图形。我记得最清楚的是，书中关于如何绘制散点图矩阵来探索多个变量之间关系的讲解，这让我能够在一张图中洞察变量间的潜在联系，极大地提升了我的数据探索效率。 之后，书中对推断性统计的讲解，如假设检验、置信区间、回归分析等，更是让我感受到了统计学的强大力量。它不仅解释了统计原理，更重要的是，它将这些理论转化为可执行的R代码，让我能够亲手操作，验证理论，并解决实际问题。我曾经在一次科研项目中，需要比较两个处理组的均值是否存在显著差异，以往需要耗费大量时间去查阅资料，而这本书则让我能够快速掌握t检验的R语言实现方法，并对结果进行准确解读。这本书为我打开了统计学应用的大门，让我看到了统计学在科研、工程、经济等各个领域的广泛应用前景，也极大地增强了我学习统计学的信心和动力。

评分☆☆☆☆☆

在我统计学学习的漫漫长路上，这本书如同一位经验丰富的向导，带领我穿越了那些曾经让我头疼不已的统计学概念的迷雾。我曾经在很多教材中看到过关于统计方法的大量公式和理论推导，虽然感觉很“学术”，但却始终觉得它们离我解决实际问题的能力相去甚远。而这本书，则以一种全新的视角，将R语言这个强大的工具作为核心，将抽象的统计理论具象化，让我能够真正地“玩转”统计学。 从数据准备开始，书中就展现了其严谨细致的风格。它不仅仅是教我如何导入数据，更重要的是，它教会我如何高效地清洗、整理和转换数据。我曾经在面对一个包含大量缺失值和不一致格式的数据集时，感到束手无策，而这本书中关于缺失值填充、异常值检测与处理的详细讲解，配合简洁明了的R代码，让我能够轻松应对这些挑战，为后续的分析打下了坚实的基础。 紧接着，书中对描述性统计和数据可视化的深入讲解，更是让我爱不释手。它没有局限于传统的表格和图表，而是引入了R语言强大的可视化功能，让我能够绘制出各种精美的统计图，如箱线图、小提琴图、散点图矩阵等。我记得最清楚的是，书中关于如何利用R语言进行探索性数据分析（EDA）的讲解，这让我能够通过直观的图形化方式，快速地发现数据中的模式、趋势和异常值，极大地提升了我对数据的理解深度。 让我印象深刻的是，在讲解推断性统计时，书中不仅仅是给出理论，更重要的是，它将统计推断的过程与R语言的实现紧密结合。从假设检验到回归分析，每一个步骤都提供了完整的R代码示例，让我能够亲手操作，验证理论，并解决实际问题。我曾经在一次研究中，需要对两个样本进行比较，而书中关于t检验和Mann-Whitney U检验的讲解，让我能够根据数据的特性选择最合适的检验方法，并准确解读分析结果。这本书为我打开了统计学应用的大门，让我看到了统计学在各个领域的巨大应用潜力，也极大地激发了我继续深入学习统计学的热情。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能够真正连接理论与实践的统计学教材。之前的学习经历中，我常常感到理论知识过于晦涩，而实际操作又缺乏指导。这本书的出现，可以说是我在统计学学习道路上遇到的一个绝佳的“拐点”。它以R语言为切入点，将现代统计学的核心内容进行了系统性的梳理，并且在讲解过程中，始终围绕着“如何运用R语言解决实际问题”这一核心。 从数据处理的第一步开始，书中就展现了其细致入微的风格。它详细讲解了如何使用R语言进行数据导入、清洗、转换，包括如何处理缺失值、异常值，如何进行数据合并与拆分。我曾经在面对一个复杂的数据集时，感到无从下手，而这本书中提供的R代码示例，不仅清晰易懂，而且效率极高，让我能够快速完成数据预处理，避免了后续分析的许多不必要的麻烦。 随后，书中对描述性统计和数据可视化的讲解，更是让我眼前一亮。它没有仅仅停留在公式的罗列，而是通过R语言的强大可视化能力，教会我如何绘制出各种直观、有力的统计图，如箱线图、散点图、密度图等。我至今仍记得，书中关于如何利用散点图矩阵来探索多个变量之间关系的讲解，这让我能够在一张图中洞察变量间的潜在联系，极大地提升了我的数据探索效率。 在推断性统计方面，书中对假设检验、置信区间、回归分析等内容的讲解，更是让我体会到了统计学的强大魅力。它不仅仅解释了这些方法的原理，更重要的是，它提供了完整的R代码示例，让我能够亲手操作，验证理论，并解决实际问题。我曾经在一次科研项目中，需要分析不同处理组的差异，而书中关于方差分析的讲解，让我能够快速上手，并且对结果的解读更加准确。这本书为我打开了统计学应用的大门，让我看到了统计学在科研、工程、经济等各个领域的广泛应用前景，也极大地增强了我学习统计学的信心和动力。

评分☆☆☆☆☆

我至今仍然清晰地记得，当我第一次拿到这本书时，它沉甸甸的质感和封面上“R语言与现代统计方法”的字样，就给了我一种踏实而专业的感受。我是一名在校研究生，在进行科学研究的过程中，常常需要运用到统计学的方法来分析数据，但传统的统计学理论学习，往往让我觉得过于抽象，难以与实际操作相结合。而这本书，恰好弥补了这一空白。它将R语言这一强大的统计分析工具，与现代统计方法紧密地结合在一起，提供了一种非常直观且高效的学习路径。 我尤其欣赏书中在讲解统计学概念时，并不是简单地罗列公式和定义，而是从实际的应用场景出发，引出问题，然后再讲解相应的统计方法和R语言的实现。例如，在讲解回归分析时，它并没有直接给出模型方程，而是先从预测房价、分析广告投入与销售额关系等生动的例子入手，让我理解回归分析的实际意义，然后再逐步介绍线性回归、多元回归等模型。并且，书中提供的R代码示例，总是非常简洁、清晰，易于理解和模仿，让我能够快速上手，将理论知识转化为实际操作。 我还记得，在学习数据可视化那一章的时候，书中通过各种精美的图表示例，让我深刻体会到了数据可视化的魅力。它不仅仅展示了如何绘制基本的柱状图、折线图，更深入地介绍了如何利用R语言绘制更复杂的统计图，如箱线图、散点图矩阵、热力图等，并且教会我如何根据不同的分析目的来选择最合适的图表类型，以及如何对图表进行美化，使其更具表现力。这对我撰写科研论文， Presentation 报告，都提供了极大的帮助。 让我印象最深刻的是，书中在讲解一些复杂的统计方法，比如贝叶斯统计、机器学习等内容时，也并没有回避，而是以一种循序渐进的方式进行介绍，让我感受到现代统计学的发展趋势，并为我后续深入学习打下了基础。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的良师益友，它不仅传授我知识，更激发了我对统计学的热爱和探索欲。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，可以说是恰逢其时，正好填补了我作为一名初学者在接触统计学时遇到的诸多困惑。我之前接触过一些传统的统计学教材，虽然理论讲解得也很透彻，但往往缺乏实践的指引，让我觉得很多知识点都像“空中楼阁”，难以落地。而这本书，恰恰是以“学以致用”为核心，将R语言这个强大的工具作为载体，带领读者一步步深入现代统计方法的殿堂。 我还记得在学习描述性统计的部分，书中并没有仅仅停留在计算均值、方差这些基本操作，而是通过R语言的强大可视化功能，教会我如何绘制直方图、箱线图、散点图等等，并且详细解释了如何通过这些图形来直观地理解数据的分布特征、异常值以及变量之间的关系。这让我深刻体会到，数据可视化不仅仅是为了美观，更是理解和探索数据的重要手段。 后来，当我开始接触推断性统计，比如假设检验和置信区间时，书中的讲解更是让我豁然开朗。它不仅清晰地解释了各种检验方法的原理，还通过R语言的函数，演示了如何进行实际操作，并且如何去解读检验结果的p值和置信区间。我曾经在一次科学研究中，需要对两组实验数据进行比较，用传统的统计软件操作起来总是显得笨拙，而且对结果的理解也有些模糊。这本书中关于t检验、卡方检验等内容的讲解，让我能够非常高效地完成分析，并且对结果的把握更加精准。 让我印象深刻的是，书中在讲解一些高级统计方法时，比如多元回归、方差分析，并没有一上来就抛出复杂的公式，而是先从实际的应用场景出发，引出问题，然后逐步介绍相应的统计模型和R语言实现方法。这种“由表及里”的讲解方式，让我能够更好地理解这些方法的适用范围和优势。它就像一位耐心的向导，不仅指引我看到了统计学的“风景”，更教会我如何使用工具去“绘制”这些风景，甚至去“创造”新的风景。这本书让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也极大地增强了我运用统计学解决实际问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的像一位经验丰富的老友，在我迷茫于统计学研究的汪洋大海时，默默递过来了一艘坚实的船。我至今还记得第一次翻开它的情景，厚重而扎实，封面设计虽然朴素，但却透露着一股严谨的气息。我当时还在纠结于如何将那些抽象的统计模型更直观地呈现在论文中，寻找一个能够真正帮助我实践的工具。R语言，这个名字我早已耳闻，但总觉得它门槛较高，学习起来会相当耗费时间和精力。而这本书，则巧妙地将R语言与现代统计方法的学习融为一体，仿佛在说：“别怕，我们一步步来，你会发现原来统计学可以如此有趣且实用。” 序言部分就让我感受到了作者的良苦用心，他们不仅介绍了R语言在统计学领域的强大功能，更强调了其在解决实际问题中的重要性。我尤其喜欢其中对统计学发展历程的简要回顾，这让我对学科有了更宏观的认识，也更能理解现代统计方法为何会孕育而生。 接下来的章节，更是让我爱不释手。从基础的数据导入、清洗，到各种可视化图表的绘制，每一步都讲解得细致入微，并且配有大量的R代码示例。我常常会一边看书，一边在电脑上敲打代码，看着屏幕上实时呈现的结果，那种成就感是难以言喻的。尤其是在学习回归分析的章节，不仅仅是讲解了理论，更重要的是通过R语言演示了如何进行模型构建、参数估计、假设检验，以及如何解读回归系数。我曾经在一次实验数据分析中遇到了模型拟定时的一些难题，反复查阅了许多文献，但始终没有找到清晰的思路。这本书中对线性回归、广义线性模型等内容的讲解，给了我全新的启发，让我能够更清晰地理解模型的假设条件，并根据实际情况选择合适的模型。它并没有简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了每一个统计量的意义，以及它在实际应用中代表什么。读这本书，我感觉就像是在一位经验丰富的导师的指导下进行实践，每一步都有迹可循，每一个难点都能得到有效的疏解。它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发思考、引领实践的统计学入门与进阶的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是一本集大成者，它不仅仅是关于R语言的教程，更是关于如何运用R语言去理解和实践现代统计方法的宝典。我曾经在接触统计学时，最大的困扰就是理论的抽象性和实践的脱节。很多时候，我能理解公式的含义，但却不知道如何将其转化为实际的计算，更不知道如何利用计算结果来解释现实问题。这本书的出现，恰恰解决了我的这个痛点。 它从最基础的数据导入和处理开始，就引入了R语言的强大功能。我记得书中对数据清洗和转换的讲解，详细到如何处理缺失值、异常值，如何进行数据类型的转换，如何进行数据的合并与拆分。这些操作，在我的实际数据分析过程中，几乎每天都会用到，而这本书为我提供了高效、标准化的解决方案。 随后，书中对描述性统计和数据可视化的讲解，更是让我眼前一亮。它不仅仅是告诉你如何计算均值、方差，更重要的是，它教会你如何通过R语言绘制出各种极具信息量的统计图。我尤其喜欢书中关于如何利用R语言绘制箱线图来比较不同分组数据的分布特征，以及如何利用散点图来探索两个变量之间的关系。这些可视化方法，极大地帮助我直观地理解数据，发现数据中的规律。 在推断性统计方面，书中对假设检验、置信区间、回归分析的讲解，更是让我体会到了统计学的强大威力。它不仅解释了这些方法的理论基础，更重要的是，它提供了完整的R代码示例，让我能够亲手进行操作，并理解输出结果的含义。我曾经在一次实验设计中，需要分析不同处理组的差异，而书中关于方差分析的讲解，让我能够快速完成分析，并且对结果的解读更加准确。这本书为我打开了统计学应用的大门，让我看到了统计学在解决实际问题中的巨大价值，也极大地增强了我学习统计学的信心。

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R语言学习必备教材，不错！

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