R語言與現代統計方法/普通高校“十三五”規劃教材·統計學係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

劉強，裴艷波，張貝貝 著

圖書標籤:

• R語言
• 統計學
• 現代統計方法
• 高等教育
• 教材
• 數據分析
• 迴歸分析
• 統計建模
• 概率論
• 數理統計

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302452607

版次：1

商品編碼：12067762

包裝：平裝

叢書名： 普通高校“十三五”規劃教材·統計學係列

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　本書主要基於統計學、經濟金融、生物醫學等專業人纔培養的基本要求，結閤作者多年的教學、科研經驗和研究案例，對R語言的浩瀚內容進行瞭有針對性的係統整理，較為全麵地介紹瞭R軟件的使用．在此基礎上，對一些現代統計分析方法的理論及R軟件的實現進行瞭係統闡述，力圖反映R語言新發展成果．內容涵蓋瞭R基礎內容、R數據結構、數據的輸入與輸齣、數據管理與R編程、圖形管理、概率與抽樣分布、探索性數據分析、參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、生存分析、貝葉斯計算、時間序列分析，變量選擇、非參數迴歸、缺失數據分析等．本書的主要特點是內容係統全麵、深入淺齣、詳略得當，讀者可以根據自己的需求學習相關的章節．
　　本書既可以作為數理統計、經濟統計、經濟金融、生物醫學等專業本科生、研究生的數據分析教材，也可以作為從事高級統計分析的研究人員和工程技術人員的參考用書．

內頁插圖

目錄

第 1 章R 語言簡介1
11 R 語言的特點1
12 R 語言運行平颱1
121 工作目錄2
122 工作空間3
123 曆史命令4
124 幫助係統4
13 R 程序包的安裝使用7
131 R 軟件的下載與安裝7
132 程序包的安裝與加載7
133 與程序包有關的一些函數8
14 初識R 語言9
141 對象的命名9
142 對象的賦值9
143 一個實例10
第2 章R 數據結構12
21 嚮量12
211 嚮量的建立與賦值12
212 嚮量的運算13
213 嚮量的下標運算14
214 與嚮量有關的一些函數15
22 R 的數據結構16
221 對象及屬性16
222 數據對象的類彆17
223 與對象有關的一些函數17
23 嚮量問題的擴展18
231 字符型嚮量18
232 邏輯型嚮量20
IV R 語言與現代統計方法
233 復數型嚮量20
24 因子及其運算21
241 因子的建立與賦值21
242 與因子運算有關的一些函數23
25 數組與矩陣23
251 數組的建立23
252 矩陣的建立24
253 數組（矩陣）的下標運算25
254 數組（矩陣）的運算25
255 矩陣的代數運算26
256 與矩陣運算有關的一些函數30
26 數據框31
261 數據框的建立31
262 數據框元素的引用32
263 數據框的編輯33
264 與數據框有關的一些函數35
27 列錶35
271 列錶的建立36
272 列錶元素的引用36
273 列錶元素的相關運算37
274 不同數據結構間的轉換38
第3 章數據的輸入與輸齣40
31 數據的輸入40
311 利用鍵盤錄入數據40
312 讀取固定格式的文本文件40
313 讀取復雜格式的文本文件43
314 讀取其他格式的數據文件44
315 R 中數據集的讀取47
32 數據的輸齣48
321 運行結果的定嚮輸齣48
322 數據的定嚮輸齣50
323 圖形的定嚮輸齣52
第4 章數據管理與R 編程53
41 缺失值問題53
目錄V
411 缺失值的識彆53
412 缺失值的處理54
42 日期值問題55
43 變量的整理56
431 變量的重新編碼56
432 變量的重新命名59
44 數據的整理59
441 數據的閤並59
442 數據的排序60
443 數據的匯總與重構61
45 控製結構63
451 循環結構63
452 條件結構65
46 定義自己的函數66
47 R 編程基礎68
第5 章R 圖形管理69
51 一個引例69
52 graphics 圖形係統簡介70
521 繪圖函數概述71
522 圖形參數72
523 圖形設備74
53 基本圖形的繪製76
531 散點圖76
532 摺綫圖77
533 直方圖80
534 箱綫圖84
535 條形圖88
536 餅形圖89
537 透視圖91
54 自定義圖形92
541 添加擬閤麯綫92
542 繪製多圖93
543 添加圖例和標注94
544 添加多邊形及填充顔色95
VI R 語言與現代統計方法
55 lattice 繪圖係統96
551 lattice 包簡介97
552 lattice 繪圖函數98
553 lattice 圖形的定製99
第6 章概率與抽樣分布 104
61 常用的概率分布104
611 離散分布的分布律104
612 連續分布的密度函數105
62 與分布相關函數的R 實現109
621 概率密度函數109
622 分布函數110
623 分位數函數 111
624 隨機數産生函數 111
63 隨機抽樣112
第7 章探索性數據分析114
71 常用描述統計量114
711 數據集中程度的描述114
712 數據離散程度的描述117
713 數據分布形狀的描述119
714 兩組樣本相關性分析120
72 圖形描述122
721 莖葉圖123
722 Q?Q 圖124
723 經驗分布函數圖124
第8 章參數估計 126
81 點估計126
811 矩估計126
812 極大似然估計129
82 區間估計133
821 區間估計的定義134
822 正態總體參數的區間估計134
823 比率p 的區間估計143
目錄VII
第9 章假設檢驗 147
91 參數假設檢驗147
911 單個正態總體的參數檢驗148
912 兩個正態總體參數的檢驗151
913 單總體比率的檢驗156
914 兩個總體比率的檢驗159
92 非參數假設檢驗160
921 單個樣本的非參數檢驗160
922 兩樣本的獨立性檢驗165
923 兩樣本的非參數檢驗168
924 多樣本的非參數檢驗174
第10 章迴歸分析 177
101 一元綫性迴歸177
1011 一元綫性迴歸模型177
1012 參數估計178
1013 迴歸方程的顯著性檢驗180
1014 預測182
102 多元綫性迴歸183
1021 迴歸模型183
1022 估計184
1023 迴歸模型的顯著性檢驗184
1024 預測185
1025 自變量的選擇185
103 迴歸診斷191
1031 高斯?馬爾科夫假定的診斷191
1032 多重共綫性的診斷195
1033 異常值和影響點的診斷198
104 二分類Logistic 迴歸204
1041 迴歸模型204
1042 參數的估計205
1043 模型的預測206
1044 擬閤優度的測度206
第11 章方差分析 208
111 單因素方差分析209
VIII R 語言與現代統計方法
1111 單因素方差分析模型209
1112 單因素方差分析的R 實現211
1113 方差齊性檢驗213
1114 多重比較213
112 雙因素方差分析214
1121 不考慮交互作用214
1122 考慮交互作用216
1123 雙因素方差分析的R 函數和實例分析218
113 方差分析在模型選擇中的應用219
第12 章生存分析 221
121 R 程序包的載入及生存對象的建立222
122 非參數建模方法223
1221 KM 估計223
1222 生存麯綫的比較226
123 參數建模方法227
124 半參數模型方法229
第13 章貝葉斯計算 233
131 貝葉斯統計推斷的基本概念233
1311 貝葉斯公式233
1312 參數估計234
1313 假設檢驗234
1314 預測235
132 單參數模型235
1321 離散先驗分布236
1322 貝塔先驗分布237
1323 直方圖先驗239
133 多參數模型241
1331 均值和方差均未知的正態模型241
1332 多項模型242
134 濛特卡洛抽樣方法244
1341 拒絕抽樣245
1342 重要性抽樣248
135 馬爾可夫鏈?濛特卡洛抽樣方法252
1351 馬爾可夫鏈252
目錄IX
1352 Metropolis-Hastings 算法255
1353 Gibbs 抽樣方法260
第14 章時間序列分析 266
141 時間序列的探索性分析266
1411 時間序列實例266
1412 傳統的分解方法272
142 時間序列的相關概念與簡單時序模型274
1421 平穩性274
1422 可逆性275
1423 自協方差函數和自相關函數275
1424 白噪聲模型276
1425 隨機遊走277
143 自迴歸移動平均模型279
1431 AR 模型279
1432 MA 模型283
1433 ARMA 模型285
144 非平穩時間序列模型295
1441 帶漂移的隨機遊走過程295
1442 ARIMA 模型296
1443 單位根檢驗296
145 季節模型299
1451 季節ARMA 模型299
1452 航空模型299
1453 乘法季節模型302
146 條件異方差模型307
1461 模型的結構與模型的建立307
1462 ARCH 模型310
1463 GARCH 模型313
第15 章統計方法進階317
151 非參數密度估計317
1511 直方圖法317
1512 核密度估計法320
1513 窗寬的選擇方法323
152 多重藉補方法326
X R 語言與現代統計方法
153 Bootstrap 方法330
154 EM 算法333
155 變量選擇339
1551 嶺迴歸339
1552 Lasso 方法342
1553 自適應Lasso 方法346
1553 SCAD 方法347
附錄A 圖形用戶界麵 349
A1 R Commander 349
A2 RStudio 353
A21 RStudio 的安裝353
A22 RStudio 界麵介紹353
A23 嘗試使用RStudio356
附錄B 數據集 359

《概率論與數理統計》 麵嚮計算科學與數據分析的嚴謹理論基礎 在當今數字化浪潮席捲的時代，數據已成為驅動科學研究、技術創新和社會進步的核心要素。無論您是緻力於探索宇宙奧秘的物理學傢，解析生命密碼的生物學傢，洞察市場趨勢的經濟學傢，還是開發智能算法的計算機科學傢，對“不確定性”的深刻理解和對“數據規律”的精準把握，都是一切工作的基石。本書——《概率論與數理統計》，正是為構建這一堅實基礎而精心編寫的。 本書旨在為讀者提供一套全麵、嚴謹且緊密聯係實際應用需求的概率論與數理統計知識體係。我們深知，統計學早已超越瞭傳統的描述性統計範疇，成為現代科學研究中不可或缺的分析工具。因此，本書不僅涵蓋瞭概率論與數理統計的核心理論，更注重引導讀者理解這些理論的邏輯脈絡，掌握其內在的數學思想，並能將其靈活應用於解決實際問題。 嚴謹的理論體係，清晰的數學邏輯 本書的開篇，我們將係統地介紹概率論的基本概念。從隨機事件的定義，到概率的公理化體係，再到條件概率和獨立性等核心概念，我們都力求闡述得清晰透徹，邏輯嚴謹。為瞭幫助讀者建立直觀理解，我們將輔以大量經典的、易於理解的例子，例如拋硬幣、抽奬等，幫助初學者快速掌握抽象的概率概念。 隨機變量的引入是概率論的又一個重要裏程碑。本書將詳細講解離散型和連續型隨機變量的概率分布，包括伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布和正態分布等基本分布。我們將深入探討這些分布的性質、期望、方差以及它們在不同場景下的應用，例如在風險評估、排隊論、信號處理等領域。對於正態分布這一“統計學中的萬能分布”，我們將花費更多篇幅，從其獨特的數學性質到在自然科學和社會科學中的廣泛應用，進行深入剖析。 多維隨機變量是處理實際問題中更復雜情景的關鍵。本書將係統介紹聯閤分布、邊緣分布、條件分布的概念，以及協方差、相關係數等度量隨機變量之間關係的統計量。讀者將學習如何分析多個隨機變量之間的依賴關係，為後續的迴歸分析、多元統計分析打下堅實基礎。 從理論到實踐的橋梁：數理統計的核心內容 在紮實的概率論基礎之上，本書將自然而然地過渡到數理統計的範疇。數理統計的核心在於如何利用樣本數據來推斷總體的特徵。本書將係統介紹統計推斷的兩大主要分支：參數估計和假設檢驗。 參數估計部分，我們將詳細講解點估計和區間估計。在點估計方麵，我們將介紹矩估計法和最大似然估計法，並深入分析它們的性質，如無偏性、一緻性和有效性。通過大量的實例，讀者將學會如何為未知參數選擇閤適的估計方法，並評估估計的優劣。在區間估計方麵，我們將介紹置信區間的概念，並推導齣常見分布參數的置信區間，如均值、方差和比例的置信區間。我們將強調置信區間的統計學含義，以及它在量化統計推斷不確定性方麵的重要性。 假設檢驗是數理統計中另一核心技術，它為我們提供瞭一種科學的決策框架，以判斷樣本數據是否支持某一關於總體的斷言。本書將係統介紹假設檢驗的基本思想，包括原假設、備擇假設、檢驗統計量、拒絕域、P值等關鍵概念。我們將詳細講解常見參數的假設檢驗，如單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗、方差的F檢驗、卡方檢驗等。本書將特彆強調在實際應用中如何正確理解和解釋假設檢驗的結果，避免常見的誤區，並引導讀者思考不同檢驗方法之間的適用性。 迴歸分析：揭示變量間的數量關係 在許多科學和工程領域，理解不同變量之間的數量關係至關重要。本書將重點介紹迴歸分析，作為揭示這種關係的最強大工具之一。我們將從簡單的綫性迴歸模型開始，詳細講解最小二乘估計方法，以及迴歸係數的統計推斷。讀者將學習如何構建一元綫性迴歸模型，解釋迴歸方程的含義，並評估模型的擬閤優度。 在此基礎上，本書將進一步擴展到多元綫性迴歸。讀者將學習如何處理多個預測變量，如何進行變量選擇，以及如何診斷和處理多重共綫性等常見問題。我們將介紹如何使用迴歸模型進行預測，並討論其在數據分析和預測模型構建中的實際應用。 方差分析：比較多組數據的均值差異 當我們需要比較三個或更多組數據的均值是否存在顯著差異時，方差分析（ANOVA）便成為首選的統計工具。本書將詳細介紹單因素和雙因素方差分析的原理和方法。讀者將學習如何構建ANOVA模型，理解ANOVA錶中的各項統計量，並能夠正確解釋方差分析的結果，以判斷不同處理或分組對觀測結果的影響。 統計學習方法導論：麵嚮現代數據科學 為瞭與時俱進，本書還將引入一些統計學習的基本概念和方法。我們將初步介紹監督學習和無監督學習的分類，並簡要介紹一些常用的統計學習算法，如K近鄰算法、決策樹、主成分分析（PCA）等。這部分內容旨在為讀者打開一扇瞭解更廣泛數據科學領域的大門，並展示概率論與數理統計在這些前沿技術中的基礎作用。 廣泛的適用性與實踐導嚮 本書的內容設計緊密圍繞實際應用。在每個理論講解之後，我們都配有豐富的案例分析，這些案例涵蓋瞭生物醫學、經濟金融、工程技術、社會科學等多個學科領域，旨在幫助讀者將抽象的理論知識轉化為解決實際問題的能力。 此外，本書還將提供一些關於如何使用統計軟件（如R語言）進行統計計算和數據可視化的指導性建議。雖然本書不是一本專門的軟件操作指南，但我們鼓勵讀者通過實踐來鞏固所學知識，理解理論在真實數據分析流程中的具體體現。 教學設計與特色 為瞭便於讀者學習和掌握，本書在教學設計上做瞭如下考慮： 清晰的結構和循序漸進的難度： 內容從基礎概念逐步深入到復雜理論，邏輯清晰，易於跟隨。 豐富的例題和習題： 每章都配有大量的例題，幫助理解抽象概念，並提供不同難度的習題，供讀者鞏固和拓展。 概念辨析與重點提示： 對於容易混淆的概念，本書會進行專門的辨析，並用醒目的方式提示關鍵知識點。 理論與實踐的緊密結閤： 強調統計學在不同領域的應用，讓讀者看到理論的價值。 誰適閤閱讀本書？ 本書適閤以下讀者群體： 大學本科和研究生： 特彆是數學、統計學、計算機科學、經濟學、工程學、生命科學等專業的學生，作為入門和進階教材。 科研人員： 需要在研究中進行數據分析、模型構建和科學推斷的研究者。 數據分析從業者： 希望係統提升統計理論素養，為更深入的數據科學工作打下堅實基礎的專業人士。 對數據分析和科學思維感興趣的讀者： 希望理解數據背後的規律，掌握嚴謹的邏輯分析方法。 我們相信，《概率論與數理統計》將成為您在量化研究和數據分析道路上不可或缺的指南。通過學習本書，您將不僅掌握一套強大的數學工具，更能培養嚴謹的科學思維，從而在您所處的領域取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

在我統計學學習的漫漫長路上，這本書如同一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭那些曾經讓我頭疼不已的統計學概念的迷霧。我曾經在很多教材中看到過關於統計方法的大量公式和理論推導，雖然感覺很“學術”，但卻始終覺得它們離我解決實際問題的能力相去甚遠。而這本書，則以一種全新的視角，將R語言這個強大的工具作為核心，將抽象的統計理論具象化，讓我能夠真正地“玩轉”統計學。 從數據準備開始，書中就展現瞭其嚴謹細緻的風格。它不僅僅是教我如何導入數據，更重要的是，它教會我如何高效地清洗、整理和轉換數據。我曾經在麵對一個包含大量缺失值和不一緻格式的數據集時，感到束手無策，而這本書中關於缺失值填充、異常值檢測與處理的詳細講解，配閤簡潔明瞭的R代碼，讓我能夠輕鬆應對這些挑戰，為後續的分析打下瞭堅實的基礎。 緊接著，書中對描述性統計和數據可視化的深入講解，更是讓我愛不釋手。它沒有局限於傳統的錶格和圖錶，而是引入瞭R語言強大的可視化功能，讓我能夠繪製齣各種精美的統計圖，如箱綫圖、小提琴圖、散點圖矩陣等。我記得最清楚的是，書中關於如何利用R語言進行探索性數據分析（EDA）的講解，這讓我能夠通過直觀的圖形化方式，快速地發現數據中的模式、趨勢和異常值，極大地提升瞭我對數據的理解深度。 讓我印象深刻的是，在講解推斷性統計時，書中不僅僅是給齣理論，更重要的是，它將統計推斷的過程與R語言的實現緊密結閤。從假設檢驗到迴歸分析，每一個步驟都提供瞭完整的R代碼示例，讓我能夠親手操作，驗證理論，並解決實際問題。我曾經在一次研究中，需要對兩個樣本進行比較，而書中關於t檢驗和Mann-Whitney U檢驗的講解，讓我能夠根據數據的特性選擇最閤適的檢驗方法，並準確解讀分析結果。這本書為我打開瞭統計學應用的大門，讓我看到瞭統計學在各個領域的巨大應用潛力，也極大地激發瞭我繼續深入學習統計學的熱情。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這本書，我便被其“普通高校‘十三五’規劃教材·統計學係列”的定位所吸引，這預示著其內容的權威性和係統性。我曾多次在統計學學習的道路上感到迷茫，理論的晦澀和實踐的脫節讓我一度懷疑自己是否適閤這條道路。然而，這本書的齣現，如同一縷陽光，照亮瞭我前行的方嚮。它不僅僅是理論知識的堆砌，更重要的是，它將R語言這一強大的統計計算工具緊密地融入其中，讓原本抽象的統計概念變得鮮活而具象。 從數據處理的初始階段，這本書就展現瞭其細緻入微的風格。它不僅僅教我如何導入數據，更教會我如何清洗、整理、轉換數據，這些看似基礎的步驟，卻是後續所有統計分析的基石。我曾經在處理一份包含大量缺失值和異常值的數據集時，感到束手無策，但書中關於數據清洗的詳細講解，配閤直觀的R代碼示例，讓我能夠高效地完成數據預處理，避免瞭因數據質量問題導緻分析結果的偏差。 接著，書中對描述性統計和數據可視化的闡述，更是讓我對數據有瞭全新的認識。它沒有局限於傳統的錶格和圖錶，而是引入瞭R語言強大的可視化庫，讓我能夠繪製齣各種類型、風格各異的統計圖形。我記得最清楚的是，書中關於如何繪製散點圖矩陣來探索多個變量之間關係的講解，這讓我能夠在一張圖中洞察變量間的潛在聯係，極大地提升瞭我的數據探索效率。 之後，書中對推斷性統計的講解，如假設檢驗、置信區間、迴歸分析等，更是讓我感受到瞭統計學的強大力量。它不僅解釋瞭統計原理，更重要的是，它將這些理論轉化為可執行的R代碼，讓我能夠親手操作，驗證理論，並解決實際問題。我曾經在一次科研項目中，需要比較兩個處理組的均值是否存在顯著差異，以往需要耗費大量時間去查閱資料，而這本書則讓我能夠快速掌握t檢驗的R語言實現方法，並對結果進行準確解讀。這本書為我打開瞭統計學應用的大門，讓我看到瞭統計學在科研、工程、經濟等各個領域的廣泛應用前景，也極大地增強瞭我學習統計學的信心和動力。

評分☆☆☆☆☆

在我接觸這本書之前，我對統計學的理解，更多地停留在理論層麵，雖然掌握瞭一些基礎的統計概念，但總覺得它們與實際應用之間隔著一層“膜”。這本書的齣現，如同一把鑰匙，為我打開瞭通往實際應用的大門。它巧妙地將R語言這一統計計算的強大工具，與現代統計方法緊密地結閤起來，提供瞭一種非常直觀且高效的學習路徑。 我對書中講解數據處理的部分印象尤為深刻。它不僅僅教我如何導入數據，更重要的是，它詳細講解瞭如何使用R語言進行數據清洗、轉換和整理。從缺失值的處理，到異常值的識彆與剔除，再到數據類型的轉換和格式的統一，每一個步驟都提供瞭清晰的代碼示例，讓我能夠輕鬆掌握數據預處理的技巧。我曾經在處理一個包含大量雜亂數據的項目中，通過書中介紹的方法，高效地完成瞭數據清洗，為後續的分析節省瞭大量時間和精力。 接著，書中對描述性統計和數據可視化的講解，更是讓我看到瞭數據背後的故事。它通過R語言繪製瞭各種精美的統計圖，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，讓我能夠直觀地理解數據的分布特徵、變量之間的關係以及潛在的模式。我記得最清楚的是，書中關於如何利用R語言繪製箱綫圖來比較不同分組數據的分布差異，這讓我能夠在一張圖中清晰地看齣各組數據的中心趨勢、離散程度和異常值，極大地提升瞭我對數據的理解深度。 在推斷性統計方麵，書中對假設檢驗、置信區間、迴歸分析等內容的講解，更是讓我體會到瞭統計學的強大威力。它不僅解釋瞭這些方法的理論基礎，更重要的是，它提供瞭完整的R代碼示例，讓我能夠親手進行操作，驗證理論，並解決實際問題。我曾經在一次實驗設計中，需要分析不同處理組的平均值是否存在顯著差異，而書中關於t檢驗和方差分析的講解，讓我能夠快速完成分析，並且對結果的解讀更加準確。這本書為我打開瞭統計學應用的大門，讓我看到瞭統計學在科研、工程、經濟等各個領域的廣泛應用前景，也極大地增強瞭我學習統計學的信心和動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，可以說是恰逢其時，正好填補瞭我作為一名初學者在接觸統計學時遇到的諸多睏惑。我之前接觸過一些傳統的統計學教材，雖然理論講解得也很透徹，但往往缺乏實踐的指引，讓我覺得很多知識點都像“空中樓閣”，難以落地。而這本書，恰恰是以“學以緻用”為核心，將R語言這個強大的工具作為載體，帶領讀者一步步深入現代統計方法的殿堂。 我還記得在學習描述性統計的部分，書中並沒有僅僅停留在計算均值、方差這些基本操作，而是通過R語言的強大可視化功能，教會我如何繪製直方圖、箱綫圖、散點圖等等，並且詳細解釋瞭如何通過這些圖形來直觀地理解數據的分布特徵、異常值以及變量之間的關係。這讓我深刻體會到，數據可視化不僅僅是為瞭美觀，更是理解和探索數據的重要手段。 後來，當我開始接觸推斷性統計，比如假設檢驗和置信區間時，書中的講解更是讓我豁然開朗。它不僅清晰地解釋瞭各種檢驗方法的原理，還通過R語言的函數，演示瞭如何進行實際操作，並且如何去解讀檢驗結果的p值和置信區間。我曾經在一次科學研究中，需要對兩組實驗數據進行比較，用傳統的統計軟件操作起來總是顯得笨拙，而且對結果的理解也有些模糊。這本書中關於t檢驗、卡方檢驗等內容的講解，讓我能夠非常高效地完成分析，並且對結果的把握更加精準。 讓我印象深刻的是，書中在講解一些高級統計方法時，比如多元迴歸、方差分析，並沒有一上來就拋齣復雜的公式，而是先從實際的應用場景齣發，引齣問題，然後逐步介紹相應的統計模型和R語言實現方法。這種“由錶及裏”的講解方式，讓我能夠更好地理解這些方法的適用範圍和優勢。它就像一位耐心的嚮導，不僅指引我看到瞭統計學的“風景”，更教會我如何使用工具去“繪製”這些風景，甚至去“創造”新的風景。這本書讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣，也極大地增強瞭我運用統計學解決實際問題的信心。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找一本能夠真正連接理論與實踐的統計學教材。之前的學習經曆中，我常常感到理論知識過於晦澀，而實際操作又缺乏指導。這本書的齣現，可以說是我在統計學學習道路上遇到的一個絕佳的“拐點”。它以R語言為切入點，將現代統計學的核心內容進行瞭係統性的梳理，並且在講解過程中，始終圍繞著“如何運用R語言解決實際問題”這一核心。 從數據處理的第一步開始，書中就展現瞭其細緻入微的風格。它詳細講解瞭如何使用R語言進行數據導入、清洗、轉換，包括如何處理缺失值、異常值，如何進行數據閤並與拆分。我曾經在麵對一個復雜的數據集時，感到無從下手，而這本書中提供的R代碼示例，不僅清晰易懂，而且效率極高，讓我能夠快速完成數據預處理，避免瞭後續分析的許多不必要的麻煩。 隨後，書中對描述性統計和數據可視化的講解，更是讓我眼前一亮。它沒有僅僅停留在公式的羅列，而是通過R語言的強大可視化能力，教會我如何繪製齣各種直觀、有力的統計圖，如箱綫圖、散點圖、密度圖等。我至今仍記得，書中關於如何利用散點圖矩陣來探索多個變量之間關係的講解，這讓我能夠在一張圖中洞察變量間的潛在聯係，極大地提升瞭我的數據探索效率。 在推斷性統計方麵，書中對假設檢驗、置信區間、迴歸分析等內容的講解，更是讓我體會到瞭統計學的強大魅力。它不僅僅解釋瞭這些方法的原理，更重要的是，它提供瞭完整的R代碼示例，讓我能夠親手操作，驗證理論，並解決實際問題。我曾經在一次科研項目中，需要分析不同處理組的差異，而書中關於方差分析的講解，讓我能夠快速上手，並且對結果的解讀更加準確。這本書為我打開瞭統計學應用的大門，讓我看到瞭統計學在科研、工程、經濟等各個領域的廣泛應用前景，也極大地增強瞭我學習統計學的信心和動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是一本集大成者，它不僅僅是關於R語言的教程，更是關於如何運用R語言去理解和實踐現代統計方法的寶典。我曾經在接觸統計學時，最大的睏擾就是理論的抽象性和實踐的脫節。很多時候，我能理解公式的含義，但卻不知道如何將其轉化為實際的計算，更不知道如何利用計算結果來解釋現實問題。這本書的齣現，恰恰解決瞭我的這個痛點。 它從最基礎的數據導入和處理開始，就引入瞭R語言的強大功能。我記得書中對數據清洗和轉換的講解，詳細到如何處理缺失值、異常值，如何進行數據類型的轉換，如何進行數據的閤並與拆分。這些操作，在我的實際數據分析過程中，幾乎每天都會用到，而這本書為我提供瞭高效、標準化的解決方案。 隨後，書中對描述性統計和數據可視化的講解，更是讓我眼前一亮。它不僅僅是告訴你如何計算均值、方差，更重要的是，它教會你如何通過R語言繪製齣各種極具信息量的統計圖。我尤其喜歡書中關於如何利用R語言繪製箱綫圖來比較不同分組數據的分布特徵，以及如何利用散點圖來探索兩個變量之間的關係。這些可視化方法，極大地幫助我直觀地理解數據，發現數據中的規律。 在推斷性統計方麵，書中對假設檢驗、置信區間、迴歸分析的講解，更是讓我體會到瞭統計學的強大威力。它不僅解釋瞭這些方法的理論基礎，更重要的是，它提供瞭完整的R代碼示例，讓我能夠親手進行操作，並理解輸齣結果的含義。我曾經在一次實驗設計中，需要分析不同處理組的差異，而書中關於方差分析的講解，讓我能夠快速完成分析，並且對結果的解讀更加準確。這本書為我打開瞭統計學應用的大門，讓我看到瞭統計學在解決實際問題中的巨大價值，也極大地增強瞭我學習統計學的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的像一位經驗豐富的老友，在我迷茫於統計學研究的汪洋大海時，默默遞過來瞭一艘堅實的船。我至今還記得第一次翻開它的情景，厚重而紮實，封麵設計雖然樸素，但卻透露著一股嚴謹的氣息。我當時還在糾結於如何將那些抽象的統計模型更直觀地呈現在論文中，尋找一個能夠真正幫助我實踐的工具。R語言，這個名字我早已耳聞，但總覺得它門檻較高，學習起來會相當耗費時間和精力。而這本書，則巧妙地將R語言與現代統計方法的學習融為一體，仿佛在說：“彆怕，我們一步步來，你會發現原來統計學可以如此有趣且實用。” 序言部分就讓我感受到瞭作者的良苦用心，他們不僅介紹瞭R語言在統計學領域的強大功能，更強調瞭其在解決實際問題中的重要性。我尤其喜歡其中對統計學發展曆程的簡要迴顧，這讓我對學科有瞭更宏觀的認識，也更能理解現代統計方法為何會孕育而生。 接下來的章節，更是讓我愛不釋手。從基礎的數據導入、清洗，到各種可視化圖錶的繪製，每一步都講解得細緻入微，並且配有大量的R代碼示例。我常常會一邊看書，一邊在電腦上敲打代碼，看著屏幕上實時呈現的結果，那種成就感是難以言喻的。尤其是在學習迴歸分析的章節，不僅僅是講解瞭理論，更重要的是通過R語言演示瞭如何進行模型構建、參數估計、假設檢驗，以及如何解讀迴歸係數。我曾經在一次實驗數據分析中遇到瞭模型擬定時的一些難題，反復查閱瞭許多文獻，但始終沒有找到清晰的思路。這本書中對綫性迴歸、廣義綫性模型等內容的講解，給瞭我全新的啓發，讓我能夠更清晰地理解模型的假設條件，並根據實際情況選擇閤適的模型。它並沒有簡單地羅列公式，而是深入淺齣地解釋瞭每一個統計量的意義，以及它在實際應用中代錶什麼。讀這本書，我感覺就像是在一位經驗豐富的導師的指導下進行實踐，每一步都有跡可循，每一個難點都能得到有效的疏解。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠激發思考、引領實踐的統計學入門與進階的寶典。

評分☆☆☆☆☆

作為一個統計學領域的初學者，我曾經在麵對海量的統計學文獻和復雜的統計軟件時感到無所適從。理論知識過於抽象，難以與實踐相結閤；而統計軟件的操作又往往過於繁瑣，學習麯綫陡峭。這本書的齣現，無疑是我學習生涯中的一個重要轉摺點。它以R語言為媒介，將統計學中最核心、最常用的方法進行瞭係統性的講解，並且貫穿瞭大量的實例，讓我能夠真正做到“學以緻用”。 讓我印象最深刻的是，書中在講解描述性統計時，並沒有僅僅停留在對均值、方差等基本統計量的介紹，而是重點強調瞭數據可視化在理解數據特徵方麵的重要性。它通過R語言繪製瞭各種生動形象的統計圖，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，讓我能夠直觀地感受到數據的分布、偏態、離群點以及變量之間的相關性。我曾經在處理一個包含多個變量的數據集時，通過書中介紹的散點圖矩陣，非常迅速地發現瞭變量之間的潛在關係，這比我之前僅僅依靠錶格分析效率高齣瞭許多。 接著，書中在講解推斷性統計時，如假設檢驗和置信區間，更是讓我看到瞭統計學解決實際問題的威力。它不僅僅解釋瞭各種檢驗方法的原理，更重要的是，它詳細演示瞭如何使用R語言來進行這些操作，以及如何正確解讀p值和置信區間。我記得在一次項目中，需要比較兩組數據的平均值是否存在顯著差異，這本書中關於t檢驗的講解，讓我能夠快速完成分析，並且對結果的置信度也大大提高。 讓我感到欣慰的是，書中對一些高級統計方法，如迴歸分析、方差分析，也進行瞭深入淺齣的講解，並且提供瞭完整的R代碼示例。這讓我不再畏懼這些看似復雜的統計工具，而是能夠自信地運用它們來解決更復雜的研究問題。這本書為我打開瞭統計學的大門，讓我看到瞭統計學在科研、商業、社會科學等各個領域的巨大應用潛力，也極大地激發瞭我繼續深入學習統計學的熱情。

評分☆☆☆☆☆

我至今仍然清晰地記得，當我第一次拿到這本書時，它沉甸甸的質感和封麵上“R語言與現代統計方法”的字樣，就給瞭我一種踏實而專業的感受。我是一名在校研究生，在進行科學研究的過程中，常常需要運用到統計學的方法來分析數據，但傳統的統計學理論學習，往往讓我覺得過於抽象，難以與實際操作相結閤。而這本書，恰好彌補瞭這一空白。它將R語言這一強大的統計分析工具，與現代統計方法緊密地結閤在一起，提供瞭一種非常直觀且高效的學習路徑。 我尤其欣賞書中在講解統計學概念時，並不是簡單地羅列公式和定義，而是從實際的應用場景齣發，引齣問題，然後再講解相應的統計方法和R語言的實現。例如，在講解迴歸分析時，它並沒有直接給齣模型方程，而是先從預測房價、分析廣告投入與銷售額關係等生動的例子入手，讓我理解迴歸分析的實際意義，然後再逐步介紹綫性迴歸、多元迴歸等模型。並且，書中提供的R代碼示例，總是非常簡潔、清晰，易於理解和模仿，讓我能夠快速上手，將理論知識轉化為實際操作。 我還記得，在學習數據可視化那一章的時候，書中通過各種精美的圖錶示例，讓我深刻體會到瞭數據可視化的魅力。它不僅僅展示瞭如何繪製基本的柱狀圖、摺綫圖，更深入地介紹瞭如何利用R語言繪製更復雜的統計圖，如箱綫圖、散點圖矩陣、熱力圖等，並且教會我如何根據不同的分析目的來選擇最閤適的圖錶類型，以及如何對圖錶進行美化，使其更具錶現力。這對我撰寫科研論文， Presentation 報告，都提供瞭極大的幫助。 讓我印象最深刻的是，書中在講解一些復雜的統計方法，比如貝葉斯統計、機器學習等內容時，也並沒有迴避，而是以一種循序漸進的方式進行介紹，讓我感受到現代統計學的發展趨勢，並為我後續深入學習打下瞭基礎。這本書不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的良師益友，它不僅傳授我知識，更激發瞭我對統計學的熱愛和探索欲。

評分☆☆☆☆☆

我至今還清晰地記得，拿到這本書的時候，那種期待與一絲忐忑並存的心情。作為一名非統計學專業齣身的學生，我一直在尋找一本能夠真正帶領我入門統計學，並且能夠切實掌握一些實用技能的書籍。傳統的統計學教材，往往過於注重理論推導，對於如何將其應用到實際問題中，往往一帶而過，讓我感到力不從心。而這本書，則完全顛覆瞭我之前的認知。 它從一開始就將R語言的強大功能展現在我麵前，讓我明白，統計學並非是枯燥乏味的數字遊戲，而是一種解決問題的有力工具。書中對數據預處理的講解，讓我不再畏懼那些雜亂無章的數據集。從數據的導入、清洗、缺失值處理，到異常值識彆，每一步都通過具體的R代碼示例，清晰明瞭地展現齣來。我曾經在一次項目分析中，麵對一個龐大的數據集，感到無從下手，直到翻閱這本書，纔發現原來R語言可以如此高效地完成數據整理工作。 隨後，書中對描述性統計和數據可視化的講解，更是讓我眼前一亮。通過繪製各種精美的圖錶，我能夠更直觀地理解數據的分布、趨勢和相關性。我尤其喜歡書中對散點圖、箱綫圖、密度圖等多種可視化方法的詳細介紹，並教會我如何根據不同的數據類型和分析目的來選擇最閤適的圖錶。這不僅大大提升瞭我分析數據的效率，更讓我的分析報告更具說服力。 讓我印象深刻的是，在講解推斷性統計時，書中並沒有僅僅給齣公式和理論，而是將重點放在瞭如何通過R語言進行實際操作，以及如何正確解讀分析結果。例如，在講解假設檢驗時，它不僅介紹瞭各種檢驗的原理，更通過R代碼演示瞭如何進行t檢驗、方差分析等，並詳細解釋瞭p值和置信區間的含義。這讓我不再是被動地接受理論，而是主動地去理解和運用。我曾經在一次實驗設計中，需要比較不同處理組的差異，以往總是需要花費大量時間去查找資料，而這本書則讓我能夠快速上手，並且對結果有瞭更清晰的認識。這本書為我打開瞭統計學的大門，讓我看到瞭統計學在現實世界中的巨大價值。

評分☆☆☆☆☆

R語言學習必備教材，不錯！

評分☆☆☆☆☆

R語言學習必備教材，不錯！

評分☆☆☆☆☆

R語言學習必備教材，不錯！

評分☆☆☆☆☆

R語言學習必備教材，不錯！

評分☆☆☆☆☆

R語言學習必備教材，不錯！

評分☆☆☆☆☆

R語言學習必備教材，不錯！

評分☆☆☆☆☆

R語言學習必備教材，不錯！

評分☆☆☆☆☆

R語言學習必備教材，不錯！

評分☆☆☆☆☆

R語言學習必備教材，不錯！