R语言统计学基础/数量经济学系列丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吕小康 著

图书标签:

• R语言
• 统计学
• 数量经济学
• 数据分析
• 回归分析
• 时间序列
• 计量经济学
• 经济统计
• 统计建模
• R数据科学

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302455929

版次：1

商品编码：12149378

包装：平装

丛书名： 数量经济学系列丛书

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：341

字数：546000

正文语种：中文

编辑推荐

　　本书贯彻统计思想重于统计计算的基本教学理念，以实证数据处理为中心阐述基本统计内容，重视统计数据和统计结果的可视化呈现，强调统计结果的合理表达。

内容简介

　　本书借鉴西方主流统计教材的模式, 图例丰富, 讲解清晰, 使用实际数据进行统计分析, 尤其注重对统计思维和软件技能的培养, 是基于开源软件的新一代概率统计教材。 本书可供研究型大学的经济学、社会学、心理学、政治学、管理学、教育学、医学、药学、生物学等专业作为本科阶段的统计入门教材及软件操作教程, 也可供相关专业高年级本科生或研究生作为普通统计学教材之外的辅导教材, 同时还可作为一本数据分析与R语言操作的入门教程。

内页插图

目录

第1 章概率基础. . . . . . . . .1
1.1 基础知识回顾. . . . 1
1.1.1 基本术语与符号表达 .. . . . 1
1.1.2 基本计数原理与技巧 .. . . . 2
1.2 概率的计算方式与公理化定义. . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4
1.2.1 古典概率. . . . 4
1.2.2 经验概率. . . . 7
1.2.3 主观概率. . . . 8
1.2.4 几何概率. . . . 8
1.2.5 概率的公理化定义 .. . . . . 12
1.3 条件概率、独立性与贝叶斯公式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3.1 条件概率. . . 13
1.3.2 事件的独立性. . . 15
1.3.3 全概公式与贝叶斯公式 ..18
1.4 本章习题. . . . . . . . 21
第2 章随机变量. . . . . . . 23
2.1 随机变量及其分布函数. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . .23
2.1.1 随机变量的定义与类型 ..23
2.1.2 随机变量的分布函数 .. . . 24
2.1.3 离散型随机变量的概率分布列. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.1.4 连续型随机变量的概率密度函数. . . . . .. . . . . .. . . . . . . . . . . . 28
2.2 随机变量的期望与方差. . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . .30
2.2.1 期望的定义. 30
2.2.2 方差的定义. 32
2.2.3 期望的性质. 33
2.2.4 方差的性质. 35
2.3 常用离散型随机变量 .. . . . . . 37
2.3.1 二项分布. . . 37
2.3.2 泊松分布. . . 39
IV R 语言统计学基础
2.3.3 几何分布与负二项分布 ..42
2.3.4 超几何分布. 45
2.4 常用连续型随机变量. . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
2.4.1 均匀分布. . . 46
2.4.2 指数分布. . . 47
2.4.3 正态分布. . . 49
2.5 随机变量函数的分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
2.5.1 离散型随机变量的情形 ..55
2.5.2 连续型随机变量的情形 ..56
2.6 分布的其他特征数. . 58
2.6.1 k 阶矩. . . . . .58
2.6.2 变异系数. . . 59
2.6.3 分位数. . . . . 59
2.6.4 偏度系数. . . 60
2.6.5 峰度系数. . . 60
2.7 多维随机变量初步. . 61
2.7.1 多维随机变量的基本概念. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .61
2.7.2 随机变量的独立性 .. . . . . 63
2.7.3 条件分布. . . 64
2.7.4 协方差与线性相关系数 ..66
2.8 大数定律与中心极限定理. . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
2.8.1 大数定律. . . 70
2.8.2 中心极限定理. . . 71
2.9 本章习题. . . . . . . . 75
第3 章描述统计. . . . . . . 80
3.1 数据的基本类型.80
3.1.1 实验数据与观测数据 .. . . 80
3.1.2 定性数据与定量数据 .. . . 81
3.1.3 截面数据、时间序列数据与面板数据. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .82
3.1.4 定类、定序、定距与定比数据. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.2 数据的图表呈现.84
3.2.1 数据的表格呈现. 84
3.2.2 数据的图形呈现. 88
3.3 数据的数字描述.92
3.3.1 集中趋势描述. . . 92
3.3.2 离散趋势描述. . . 94
3.3.3 相对位置描述. . . 97
3.3.4 分布形状描述. . 101
3.4 本章习题. . . . . . .103
第4 章抽样分布. . . . . . 106
4.1 再论总体与样本. . . .106
4.1.1 作为数学抽象的统计总体. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
4.1.2 样本的二重性. . 107
4.1.3 简单随机样本的产生方式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.1.4 样本统计量. . . . 110
4.2 抽样分布的基本思想. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
4.2.1 作为反事实框架的抽样分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
4.2.2 三大抽样分布. . 118
4.2.3 抽样分布的重要定理 .. .121
4.3 常用统计量的抽样分布及其应用条件. . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . 124
4.3.1 单样本均值的抽样分布. . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .124
4.3.2 独立双样本均值差的抽样分布. . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
4.3.3 样本比例的抽样分布 .. .127
4.3.4 样本方差的抽样分布 .. .128
4.4 本章习题. . . . . . .130
第5 章参数估计. . . . . . 135
5.1 点估计. . . . . . . . . 135
5.1.1 点估计的基本含义 .. . . .135
5.1.2 矩估计. . . . 136
5.1.3 最大似然估计. . 136
5.1.4 点估计量的评价标准 .. .138
5.2 区间估计. . . . . . .139
5.2.1 区间估计的基本思想 .. .140
5.2.2 对称型分布的置信区间构造. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
5.3 正态总体前提下的常用双侧置信区间. . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
5.3.1 总体均值的置信区间 .. .143
5.3.2 总体比例的置信区间 .. .148
5.3.3 总体方差的置信区间 .. .151
5.4 置信区间的相关问题 .. . . . . 152
5.4.1 误差界限与样本容量 .. .152
5.4.2 单侧置信区间. . 153
5.4.3 估计的稳健性. . 156
5.5 自助法置信区间. . . .157
5.5.1 自助法的基本思想 .. . . .157
5.5.2 自助法置信区间的类型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .165
5.6 本章习题. . . . . . .169
VI R 语言统计学基础
第6 章假设检验. . . . . . 174
6.1 假设检验的基本思想. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
6.1.1 小概率事件原理 .. . . . . . 174
6.1.2 参数检验与非参数检验. . . . . . . . .. .. . . . . . . . . . . . . . . . .175
6.1.3 原假设、备择假设与零分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
6.1.4 两类错误与原假设显著性检验. . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . 177
6.1.5 p 值、检验统计量与拒绝域. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
6.1.6 置信区间与显著性检验的关系. . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
6.1.7 正确理解显著性检验的结果. . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . 182
6.2 正态总体假定下的常用显著性检验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
6.2.1 总体均值的显著性检验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .184
6.2.2 总体比例的显著性检验. . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . .194
6.2.3 总体方差的显著性检验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .202
6.3 统计功效与效应量. 206
6.3.1 统计功效. . 206
6.3.2 效应量. . . . 209
6.3.3 统计功效、效应量、样本容量与显著性水平的关系. . . . . . . . . . 215
6.4 随机化检验. . . . 218
6.4.1 随机化实验与随机抽样的不同. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
6.4.2 随机化分布的基本思想. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .219
6.4.3 均值差的随机化检验 .. .223
6.5 类型变量的显著性检验 .. . 228
6.5.1 ?2 拟合优度检验 .. . . . . 228
6.5.2 ?2 独立性检验. 231
6.5.3 ?2 同质性检验. 237
6.5.4 类型变量的关联性度量与效应量. .. . . . . . . . . . . . . . . 239
6.6 非参数检验. . . . 242
6.6.1 正态性检验. . . . 242
6.6.2 单总体分位数的符号检验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
6.6.3 单总体中位数的符号秩检验. . . .. . . . . . . . . . . . . . . . 248
6.6.4 双独立总体的中位数秩和检验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
6.7 本章习题. . . . . . .255
第7 章线性模型. . . . . . 261
7.1 相关与回归. . . . 261
7.1.1 线性相关性. . . . 261
7.1.2 等级相关性. . . . 264
7.1.3 回归的基础知识 .. . . . . . 268
7.2 一元线性回归. . 272
目录VII
7.2.1 一元线性回归的基本形式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272
7.2.2 一元线性回归的基本假定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
7.2.3 一元线性回归的拟合优度. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279
7.2.4 一元线性回归的假设检验. . .. . . . . . . . . . . . . . . . 282
7.2.5 基于回归方程的估计和预测. . . . . . . . . . . . . . . . . 286
7.3 多元线性回归. . 291
7.3.1 多元线性回归的基本形式. . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . 291
7.3.2 多元线性回归的基本假定. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292
7.3.3 多元线性回归的参数估计与假设检验. . . . . . . . . . . . . . . 292
7.3.4 虚拟变量回归. . 296
7.4 回归诊断简介. . 297
7.4.1 回归诊断的意义 .. . . . . . 298
7.4.2 回归诊断的内容 .. . . . . . 300
7.5 单因子方差分析. . . .304
7.5.1 方差分析的基础术语 .. .304
7.5.2 基本假定与检验形式 .. .305
7.5.3 方差分析表及效应量 .. .307
7.5.4 方差分析的基本流程 .. .308
7.5.5 多重比较. . 312
7.6 双因子方差分析. . . .316
7.6.1 双因子方差分析的基本思想. . . .. . . . . . . . . . . . . . . 316
7.6.2 双因子方差分析的检验形式、方差分析表与效应量. . . . . . . . 318
7.6.3 双因子方差分析的基本流程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320
7.6.4 方差分析的随机化检验. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .328
7.7 本章习题. . . . . . .332

《R语言统计学基础/数量经济学系列丛书》 前言 在当今数据驱动的时代，掌握统计学工具和量化分析方法已成为跨越学科界限的关键能力。无论是经济学、金融学、社会学，还是生物学、医学、工程学，数据无处不在，对数据的理解和运用能力直接决定了研究的深度和创新的广度。而R语言，以其强大的统计计算能力、丰富的可视化选项、活跃的社区支持以及免费开源的特性，已迅速成为学术界和工业界进行数据分析的首选语言。 本丛书旨在为读者构建一个扎实的R语言统计学基础，并在此基础上深入探索数量经济学的核心方法与应用。我们相信，理论与实践的结合是掌握复杂知识的最佳途径。因此，本丛书不仅会详细阐述统计学和数量经济学的理论概念，更会通过大量的R语言代码示例，引导读者亲手实践，从数据处理、模型构建到结果解读，全方位掌握量化分析的全过程。 本书的目标读者包括但不限于： 经济学及相关专业学生： 希望系统学习计量经济学、时间序列分析、面板数据分析等核心课程，并熟练掌握R语言实现。 统计学及数据科学领域的初学者： 寻求一个循序渐进的学习路径，了解统计学的基本原理，并学会使用R进行实际数据分析。 科研工作者： 无论您身处哪个学科，只要需要进行数据分析和建模，本丛书都能为您提供坚实的理论基础和实用的R语言工具。 对数据分析和量化投资感兴趣的从业者： 希望提升自己的数据处理、建模和预测能力，从而在工作中取得更好的成绩。 本丛书内容涵盖从基础统计概念到高级计量经济学模型的广泛主题，力求全面、深入且易于理解。我们将循序渐进，确保每一位读者都能在掌握基本概念后，逐步攻克更复杂的分析技术。 第一部分：R语言统计学基础 数据分析的旅程始于对数据的理解和初步探索。本部分将带领读者走进R语言的世界，建立扎实的统计学基础。 第一章：R语言入门与数据处理 R与RStudio的安装与配置： 详细介绍如何在不同操作系统上安装R和RStudio，并进行基本的环境配置，确保读者能够顺利开始R的学习。 R的基本语法与数据类型： 讲解R中的变量、基本运算符、逻辑运算、函数调用等核心语法，以及向量、列表、矩阵、数据框等重要数据结构。 数据导入与导出： 学习如何从各种来源（如CSV、Excel、文本文件、数据库）导入数据到R，以及如何将R中的数据导出为可用的格式。 数据清洗与预处理： 讲解如何处理缺失值、异常值，进行数据类型转换，字符串操作，以及如何使用dplyr等包进行高效的数据转换和筛选。 数据可视化基础： 介绍使用base R图形系统和ggplot2包创建基本图形，如散点图、折线图、柱状图、箱线图等，用于初步探索数据特征。 第二章：描述性统计与推断性统计基础 描述性统计量： 学习计算和理解均值、中位数、众数、方差、标准差、分位数、偏度、峰度等，用于概括数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 概率分布： 介绍常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布、F分布等，并讲解如何在R中进行模拟和计算。 参数估计： 讲解点估计和区间估计的概念，包括如何计算均值、比例的置信区间。 假设检验： 学习假设检验的基本框架，包括零假设、备择假设、p值、显著性水平等。详细讲解t检验（单样本、独立样本、配对样本）、卡方检验（拟合优度、独立性）、F检验等常用检验方法。 第三章：相关性与回归分析基础 相关性分析： 学习计算和解释Pearson、Spearman等相关系数，理解变量之间的线性关系强度和方向。 简单线性回归： 深入讲解简单线性回归模型，包括模型假设、最小二乘法估计、回归系数的解释、模型拟合优度（R方）的评估。 多重线性回归： 扩展到多重线性回归，学习如何处理多个预测变量，解释回归系数的含义，处理多重共线性问题。 回归诊断： 学习如何通过残差图、QQ图等诊断回归模型是否存在异方差、非线性、异常点等问题，并介绍常见的处理方法。 第四章：分类数据分析与方差分析 比例与计数数据分析： 学习如何处理比例数据，如比例的区间估计和假设检验。 列联表分析： 讲解如何构建和分析列联表，以及使用卡方检验（如麦克尼马尔检验）分析分类变量之间的关系。 逻辑回归： 介绍逻辑回归模型，用于预测二分类结果，学习模型参数的解释（如Odds Ratio）和模型评估。 方差分析（ANOVA）： 讲解单因素方差分析，用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。学习F检验的原理和结果解读。 第二部分：数量经济学核心方法 在掌握了R语言统计学的基础之后，本部分将聚焦于数量经济学中的关键理论和方法，并展示如何在R中高效实现。 第五章：时间序列分析基础 时间序列数据的特点与预处理： 介绍时间序列数据的自相关性、平稳性等特殊性质，讲解如何进行时间序列的平稳性检验（ADF检验、PP检验）。 平稳时间序列模型： 学习AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）模型的概念、识别和估计。 非平稳时间序列模型： 讲解差分、单位根过程，以及ARIMA（自回归积分移动平均）模型的建模和预测。 季节性时间序列模型： 介绍SARIMA模型，用于处理具有季节性模式的时间序列数据。 模型诊断与选择： 学习如何评估时间序列模型的拟合优度，如AIC、BIC准则，以及残差的白噪声检验。 第六章：面板数据分析 面板数据的结构与优点： 介绍面板数据（纵向数据）的构成，以及相较于横截面数据和时间序列数据的优势。 面板数据模型： 讲解固定效应模型（Fixed Effects）和随机效应模型（Random Effects）的理论基础、估计方法（如最小二乘法、广义最小二乘法）和适用条件。 模型选择与诊断： 学习如何进行固定效应与随机效应模型的选择（如Hausman检验），以及模型假设的检验。 面板数据模型的扩展： 简要介绍动态面板模型、二元选择面板模型等更高级的主题。 第七章：计量经济学模型与检验 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 讲解内生性问题及其来源，介绍工具变量法的基本思想、识别条件和估计方法（如两阶段最小二乘法）。 联立方程模型（Simultaneous Equation Models）： 介绍经济系统中方程之间的相互依赖关系，以及联立方程模型的估计方法（如间接最小二乘法、三阶段最小二乘法）。 异方差与自相关： 深入讲解异方差（Heteroskedasticity）和自相关（Autocorrelation）对OLS估计量和推断的影响，以及如何进行检验（如Breusch-Pagan检验、Durbin-Watson检验）和修正（如异方差一致标准误、Cochrane-Orcutt方法）。 结构突变检验： 学习如何检验模型参数是否随时间发生改变，如Chow检验。 第八章：高级计量经济学主题（选讲） 非线性回归模型： 介绍如多项式回归、指数回归等非线性关系的建模方法。 离散选择模型： 讲解Logit模型、Probit模型用于分析离散结果变量（如是否购买、是否违约）。 因果推断方法： 简要介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等方法，用于估计处理效应，处理混杂因素的影响。 VAR模型与协整： 进一步探讨多变量时间序列模型，如向量自回归（VAR）模型，以及变量之间的长期均衡关系——协整。 第九章：R语言在数量经济学中的高级应用 面向对象的编程思想在R中的应用： 介绍S3, S4类系统，帮助读者构建更清晰、更可复用的代码。 Shiny应用开发： 学习使用Shiny包创建交互式Web应用，将量化分析成果直观地展示给更广泛的受众。 大数据处理与高效计算： 探讨使用parallel包、data.table包等技术加速R代码的运行，处理大规模数据集。 模拟与蒙特卡洛方法： 学习使用R进行模拟实验，探索复杂模型的行为，进行蒙特卡洛估计。 结语 《R语言统计学基础/数量经济学系列丛书》是一本理论与实践并重、由浅入深的参考书。我们力求以清晰的语言、严谨的逻辑、丰富的案例，帮助读者构建坚实的统计学和数量经济学知识体系，并熟练运用R语言这一强大的工具，在学术研究、数据分析和决策制定等领域取得卓越成就。 阅读本书，您将不仅学会“是什么”，更能理解“为什么”和“怎么做”。我们鼓励读者在阅读过程中，积极动手实践书中的代码，尝试修改参数，分析自己的数据，从而将理论知识内化为实实在在的能力。 愿本书成为您在数据科学与数量经济学领域探索之旅中的得力助手！

评分☆☆☆☆☆

在我过去的学习生涯中，虽然接触过一些统计学教材，但总觉得它们要么过于理论化，要么就是太注重软件操作而忽略了背后的统计思想。而这套《R语言统计学基础/数量经济学系列丛书》却在理论和实践之间找到了一个完美的平衡点。它没有回避复杂的统计学概念，但同时又将这些概念与R语言的应用巧妙地结合在一起。例如，在讲解假设检验时，作者不仅详细解释了p值、功效等概念，还用R语言展示了如何进行t检验、F检验等，并对检验结果进行解读。更让我印象深刻的是，书中对一些经济学中特有的统计问题，如时间序列数据的平稳性检验、单位根检验等，都进行了深入的讲解和R语言实现演示。这些内容对于我从事金融数据分析非常有帮助，让我能够更准确地评估和预测金融市场的动态。此外，书中还包含了一些关于数据可视化和报告生成的章节，这对于我将分析结果有效地传达给非专业人士至关重要。总而言之，这本书是一部集理论深度、实践操作和应用价值于一体的优秀著作，对于任何想要在经济学领域进行数据分析的人来说，都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有几年工作经验的经济分析师，我一直希望能够提升自己在数据分析方面的技能，尤其是在处理复杂的经济数据时，如何更有效地运用统计工具。这套《R语言统计学基础/数量经济学系列丛书》对我来说，简直是一场及时雨。我过去主要依赖一些Excel或SPSS等软件进行基础的数据分析，但面对越来越庞大的数据集和更精细的研究需求，我意识到需要掌握更强大的工具。R语言的灵活性和丰富的库资源正是我想寻找的。这本书从零开始，系统地介绍了R语言的基础操作，包括数据导入、清洗、整理等，这些都是进行任何分析的前提。然后，它循序渐进地引入了各种统计分析方法，从描述性统计到推断性统计，再到各种回归模型，并且都提供了详细的R语言实现代码和案例。最重要的是，书中很多案例都贴近实际的经济工作场景，比如分析通货膨胀、失业率、GDP增长等宏观经济指标，或者进行市场需求预测、风险评估等微观经济应用。这使得我能够将书中的知识直接应用到我的日常工作中，解决实际问题，并为我的公司提供更具洞察力的分析报告。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的经济学博士生，主要研究方向是宏观经济波动。在我的研究中，数据分析是不可或缺的一环，而R语言也逐渐成为了我主要的分析工具。然而，对于一些更深入的计量经济学模型，我一直感觉缺乏一本能够系统性地讲解其R语言实现的教材。这套《R语言统计学基础/数量经济学系列丛书》的出现，无疑填补了这一空白。它不仅仅是简单地介绍R语言的语法，更侧重于将前沿的计量经济学模型，如VAR、VECM、GARCH等，如何在R语言中实现进行详尽的阐述。书中对每个模型的理论基础、假设条件、估计方法都有清晰的介绍，然后逐一展示如何在R语言中通过特定的包和函数进行操作。例如，在讲解VAR模型时，作者不仅给出了如何估计模型、如何进行格兰杰因果检验，还详细演示了脉冲响应函数和方差分解的绘制，这些都是宏观经济学研究中分析冲击效应的重要工具。此外，书中还涉及了非参数统计、贝叶斯方法在经济学中的应用，这些内容都让我受益匪浅，拓宽了我的研究思路。这本书的价值在于，它不仅仅是一本工具书，更是一本能够启发研究思路，指导前沿探索的学术著作。

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对于很多初学者来说，统计学理论和R语言的结合常常是学习过程中的一大障碍。我就是其中之一，花了很长时间试图理解抽象的统计概念，但苦于找不到合适的工具去验证和实践。直到我接触到这套《R语言统计学基础/数量经济学系列丛书》，才真正找到了学习的“感觉”。这本书的语言非常平实易懂，作者善于用形象的比喻和直观的图示来解释复杂的统计学原理。更重要的是，每讲解一个概念，都会紧接着提供相应的R语言代码示例，并且这些示例都是精心设计的，能够清晰地展示该概念是如何在实际数据中体现的。例如，在讲解概率分布时，书中不仅解释了不同分布的特性，还用R语言绘制了各种概率密度函数和累积分布函数图，让我直观地感受到了这些分布的差异。在学习回归分析时，书中还演示了如何用R语言生成模拟数据来理解模型假设的重要性。这种“边学理论，边上代码”的学习模式，极大地降低了学习门槛，也增强了我的学习兴趣和信心。我发现，学习统计学不再是一件枯燥的事情，而是可以充满探索和发现的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚踏入经济学研究领域的学生，我一直为如何将理论知识转化为实际的数据分析而苦恼。在学习过程中，我接触到了不少统计学书籍，但总感觉要么过于理论化，晦涩难懂，要么就是操作性太强，缺乏理论深度。直到我偶然间发现了这套《R语言统计学基础/数量经济学系列丛书》，它像是为我量身打造的，彻底解决了我的燃眉之急。这本书并非仅仅罗列R语言的各种命令和函数，而是将统计学的核心概念，诸如回归分析、时间序列、面板数据等，与R语言的实现紧密结合。书中大量的案例都来源于实际的经济学研究，我能够清晰地看到每一步操作是如何服务于经济学问题的解答的。例如，在讲解OLS回归时，作者不仅详细介绍了系数估计、假设检验等基础知识，还深入剖析了多重共线性、异方差等可能出现的问题，并提供了R语言中对应的诊断方法和解决策略。更让我惊喜的是，书中还包含了不少进阶内容，如一些经典的计量经济学模型在R语言中的实现，这让我能够直接上手运用到我的毕业论文中。这种理论与实践的完美结合，使得我能够更深入地理解统计学原理，并将其高效地应用于数据分析，极大地提升了我的研究效率和自信心。