R語言在統計中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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薛毅，陳立萍 著

圖書標籤:

• R語言
• 統計學
• 數據分析
• 統計建模
• 迴歸分析
• 時間序列
• 假設檢驗
• 數據可視化
• 機器學習
• 統計推斷

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115443953

版次：01

商品編碼：12163828

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

正文語種：中文

編輯推薦

1.作者**，具有較好寫作功底。本書作者齣版過多本R語言教材，銷量良好。
2.內容通俗易懂。本書以經濟管理專業的統計學為基礎，結閤統計模型中的內容，介紹R軟件的使用方法。
3.理論與實際並重，具有應用性。本書在介紹R語言理論的同時，附上瞭大量實際應用案例，方便學生學習。
4.配套資料豐富。本書提供書中自編的R程序、例題的數據、習題答案和多媒體課件，另外書中還配有練習題，供學生練習。

內容簡介

本書按照統計學的結構來編排，在介紹完相關的統計知識後，著重介紹如何用R 求解統計問題。因此，本書並不是簡單的R 使用手冊，而是將統計知識、統計模型及R 的求解過程融為一體的教科書。
本書共9 章，分彆是： 第1 章緒論，介紹統計學及R 的基本概念；第2 章R 語言入門，介紹R 軟件的下載與安裝，以及R 使用的基本方法；第3 章數據的描述性分析，介紹描述數據的圖形和數值方法；第4 章概率、隨機變量及其分布，介紹概率的基本知識和幾個重要的分布；第5 章參數估計與假設檢驗，介紹參數估計與檢驗的基本方法；第6 章非參數檢驗，介紹秩檢驗、分布的檢驗及列聯錶檢驗；第7 章方差分析，介紹單雙因素方差分析的方法；第8 章迴歸分析，介紹迴歸分析中參數的計算與檢驗、迴歸方程的診斷，以及迴歸分析的建模方法；第9 章時間序列分析與預測，介紹時間序列最基本的建模與預測方法。
本書可作為經濟管理、統計等專業的本科生學習統計學、統計計算的教材或教學參考書， 也可作為理、工、農、醫、生物等專業的本科生或者相關專業的技術人員學習R 的教材或參考書，還可作為數學建模競賽培訓的輔導書。

作者簡介

最優化理論及其應用、數值計算、數學建模 以前齣版的教材： [1] R語言實用教程. 978-7-302-37117-5清華大學齣版社, 2014.10，3000冊 [2] 數值分析與科學計算. 978-7-03-031346-1 科學齣版社，2011.6，6000冊

目錄

第1 章緒論 1
§1．1　統計、統計學和統計模型．．．．．．．．．．．．．　1
§1．1．1　什麼是統計．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　1
§1．1．2　統計學．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　2
§1．1．3　統計學的基本要素．．．．．．．．．．．．．．．　2
§1．1．4　數據的分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　3
§1．1．5　統計模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　4
§1．2R語言與R軟件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　4
§1．2．1　R 語言．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　4
§1．2．2　R 軟件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　4
習題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　5
第2　章R 語言入門．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　7
§2．1　R 軟件的下載與安裝．．．．．．．．．．．．．．．．．　7
§2．2　R 軟件的界麵．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　9
§2．2．1　主窗口．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　10
§2．2．2　文件菜單．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　10
§2．2．3　其他菜單．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　12
§2．2．4　程序包菜單．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　13
§2．2．5　幫助菜單．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　14
§2．3　與數據有關的對象．．．．．．．．．．．．．．．．．．　16
§2．3．1　純量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　16
§2．3．2　嚮量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　17
§2．3．3　因子．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　19
§2．3．4　矩陣．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　21
§2．3．5　數組．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
§2．3．6　列錶．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　26
§2．3．7　數據框．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　27
§2．4　讀、寫數據文件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
§2．4．1　讀純文本文件．．．．．．．．．．．．．．．．．．　29
§2．4．2讀取Excel錶格數據．．．．．．．．．．．　32
§2．4．3　寫數據文件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　35
§2．5　控製流．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　36
§2．5．1　分支函數．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　37
§2．5．2　中止語句與空語句．．．．．．．．．．．．．．　38
§2．5．3　循環函數．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　38
§2．6　R 語言的程序設計．．．．．．．．．．．．．．．．．．　39
§2．6．1　函數定義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　39
§2．6．2　有名參數與默認參數．．．．．．．．．．．．41
§2．6．3　遞歸函數．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　42
習題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　43
第3　章數據的描述性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．　45
§3．1　描述定性數據的數值法和圖形法．．．．　45
§3．1．1　描述定性數據的數值法．．．．．．．．．　45
§3．1．2　描述定性數據的圖形法．．．．．．．．．　50
§3．2　描述定量數據的圖形方法．．．．．．．．．．．　54
§3．2．1　直方圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　54
§3．2．2　莖葉圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　56
§3．3　描述定量數據的數值方法．．．．．．．．．．．　56
§3．3．1　集中趨勢的度量．．．．．．．．．．．．．．．．　56
§3．3．2　離散程度的度量．．．．．．．．．．．．．．．．　59
§3．3．3　分布形態的度量．．．．．．．．．．．．．．．．　61
§3．4　檢測異常值的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．　63
§3．4．1　標準分數法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　63
§3．4．2　箱綫圖法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　64
§3．5　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　66
§3．5．1　肥皂公司之間的競爭．．．．．．．．．．．．66
§3．5．2CONSOLIDATED食品公司．．．．68
習題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　72
第4　章概率、隨機變量及其分布．．．．．．．．．．．．　78
§4．1　概率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　78
§4．1．1　隨機事件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　78
§4．1．2　計數法則．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　79
§4．1．3　分配概率方法．．．．．．．．．．．．．．．．　81
§4．1．4　概率的計算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　82
§4．2　離散型隨機變量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　83
§4．2．1　隨機變量及其分布．．．．．．．．．．．．．．　83
§4．2．2　離散型隨機變量．．．．．．．．．．．．．．．．　83
§4．2．3　二項分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　85
§4．2．4Poisson分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　87
§4．2．5　超幾何分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　89
§4．3　連續型隨機變量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　90
§4．3．1　連續型隨機變量．．．．．．．．．．．．．．．．　90
§4．3．2　均勻分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　91
§4．3．3　正態分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　92
§4．3．4　指數分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　94
§4．4　統計量與抽樣分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．　95
§4．4．1　簡單隨機抽樣．．．．．．．．．．．．．．．．．．　95
§4．4．2　常用統計量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　96
§4．4．3　χ2 分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　96
§4．4．4　t 分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　97
§4．4．5　F 分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　98
§4．4．6　統計量的分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．　99
§4．5　R 中內置的分布函數．．．．．．．．．．．．．．　101
§4．6　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　101
§4．6．1HAMILTON縣的法官．．．．．．．．　101
§4．6．2富士膠片引入APS．．．．．．．．．．．．　104
§4．6．3　奔馳追求年輕客戶．．．．．．．．．．．．．　105
習題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．108
第5　章參數估計與假設檢驗．．．．．．．．．．．．．．．111
§5．1　參數估計的基本原理．．．．．．．．．．．．．．　111
§5．2　點估計方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．112
§5．2．1　矩估計法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　112
§5．2．2　極大似然估計法．．．．．．．．．．．．．．．　115
§5．3　區間估計．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　118
§5．3．1　單個總體均值的區間估計．．．．．．　119
§5．3．2　單個總體樣本容量的確定．．．．．．　124
§5．3．3　兩個總體均值差的區間估計．．．．　125
§5．4　假設檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　132
§5．4．1　假設檢驗的基本過程．．．．．．．．．．　132
§5．4．2　單個總體均值的檢驗．．．．．．．．．．　135
§5．4．3　兩個總體均值差的檢驗．．．．．．．．　141
§5．4．4　功效與樣本容量．．．．．．．．．．．．．．．　150
§5．5　方差的區間估計與假設檢驗．．．．．．．．　154
§5．5．1單個總體方差的區間估計與假設檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　154
§5．5．2兩個總體方差比的區間估計與假設檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　156
§5．6　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　158
§5．6．1　大都會研究公司．．．．．．．．．．．．．．．　158
§5．6．2　菲多利公司瞄準西班牙市場．．．．　160
§5．6．3一天一片阿斯匹林，心髒病大夫不會光臨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　164
習題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．166
第6　章非參數檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　171
§6．1　符號檢驗與秩檢．．．．．．．．．．．．．．．．．　171
§6．1．1　符號檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　172
§6．1．2　符號秩檢驗與秩和檢驗．．．．．．．．　174
§6．2　分布的檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．179
§6．2．1Pearson擬閤優度χ2　檢驗．．．．．　180
§6．2．2　Shapiro-Wilk 正態性檢驗．．．．．．184
§6．3　列聯錶檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．184
§6．3．1　Pearson χ2 獨立性檢驗．．．．．．．．　185
§6．3．2　Fisher 精確獨立性檢驗．．．．．．．．　187
§6．3．3　三維列聯錶的條件獨立性檢驗． ．　188
§6．4　相關性檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．190
§6．4．1Pearson相關檢驗．．．．．．．．．．．．．　190
§6．4．2Spearman相關檢驗．．．．．．．．．．．　191
§6．4．3　Kendall 相關檢驗．．．．．．．．．．．．．　191
§6．4．4　cor．test 函數．．．．．．．．．．．．．．．．．．　192
§6．5　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　194
§6．5．1　兩黨議程變更．．．．．．．．．．．．．．．．．　194
§6．5．2　多納圈業務怎麼樣．．．．．．．．．．．．．　198
習題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．202
第7　章方差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　206
§7．1　方差分析的基本概念與假設．．．．．．．．　206
§7．2　單因素方差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　207
§7．2．1　數學模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　207
§7．2．2　計算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　209
§7．3　多重均值檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　210
§7．3．1多重T檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　210
§7．3．2　P 值的調整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　211
§7．4　單因素方差分析的進一步討論．．．．．　212
§7．4．1　正態性檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　212
§7．4．2　方差的齊性檢驗．．．．．．．．．．．．．．．　213
§7．4．3　非齊性方差數據的方差分析．．．．　214
§7．5　秩檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　214
§7．5．1Kruskal-Wallis秩和檢驗．．．．．．．214
§7．5．2多重Wilcoxon秩和檢驗．．．．．．　215
§7．6　雙因素方差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　215
§7．6．1　不考慮交互效應．．．．．．．．．．．．．．．　215
§7．6．2　考慮交互效應．．．．．．．．．．．．．．．．．　217
§7．6．3　交互效應圖．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　220
§7．7　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　221
§7．7．1　工業産品銷售員的報酬．．．．．．．．　221
§7．7．2博潤德：由坎坷到光明．．．．．．．．．　225
習題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．229
第8　章迴歸分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　232
§8．1　簡單綫性迴歸模型．．．．．．．．．．．．．．．．．　232
§8．1．1　迴歸模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　233
§8．1．2　最小二乘與迴歸係數的計算．．．．　233
§8．1．3　迴歸方程的顯著性檢驗．．．．．．．．　235
§8．1．4參數β0和β1的區間估計．．．．．　237
§8．1．5　預測．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　238
§8．2　多元綫性迴歸模型．．．．．．．．．．．．．．．．．　239
§8．2．1　多元綫性迴歸模型．．．．．．．．．．．．．　239
§8．2．2　迴歸係數的估計．．．．．．．．．．．．．．．　240
§8．2．3　顯著性檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　240
§8．2．4參數β的區間估計．．．．．．．．．．．．　241
§8．2．5　預測．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　242
§8．2．6　R 計算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　242
§8．3　迴歸診斷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　243
§8．3．1　殘差檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　244
§8．3．2Box-Cox變換．．．．．．．．．．．．．．．．．　246
§8．3．3　誤差的正態性與獨立性檢驗．．．．　247
§8．3．4　異常值的檢測．．．．．．．．．．．．．．．．．　250
§8．3．5　強影響點的檢測．．．．．．．．．．．．．．．　251
§8．3．6　多重共綫性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　254
§8．4迴歸分析：建立模型．．．．．．．．．．．．．．．　257
§8．4．1　一般綫性模型．．．．．．．．．．．．．．．．．　257
§8．4．2　變量選擇與逐步迴歸．．．．．．．．．．　262
§8．5　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　270
§8．5．1　教育支齣與學生成績．．．．．．．．．．　270
§8．5．2　弗吉尼亞半導體．．．．．．．．．．．．．．．　275
習題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．282
第9　章時間序列分析與預測．．．．．．．．．．．．．．．　285
§9．1　時間序列．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　285
§9．1．1　時間序列的基本概念．．．．．．．．．．　285
§9．1．2　時間序列的成分．．．．．．．．．．．．．．．　287
§9．1．3　時間序列預測的平滑方法．．．．．．　291
§9．1．4　用迴歸方法做預測．．．．．．．．．．．．．　295
§9．1．5Holt-Winters指數平滑方法．．．．297
§9．2　平穩性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　300
§9．2．1　時間序列的平穩性．．．．．．．．．．．．．　300
§9．2．2　差分算子與延遲算子．．．．．．．．．．　300
§9．2．3　綫性差分方程及其平穩性．．．．．．　301
§9．2．4　時間序列平穩性的檢驗．．．．．．．．　302
§9．3　ARMA 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　306
§9．3．1　AR 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　306
§9．3．2　MA 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　313
§9．3．3　ARMA 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．　317
§9．4　ARIMA 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．320
§9．4．1　差分運算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　320
§9．4．2　ARIMA 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．323
§9．4．3季節ARMA模型．．．．．．．．．．．．．　323
§9．4．4乘法季節ARMA模型．．．．．．．．．325
§9．4．5非平穩的季節ARIMA模型．．．　325
§9．5　平穩時間序列建模．．．．．．．．．．．．．．．．．　326
§9．5．1確定ARMA模型中的階數．．．．　326
§9．5．2　ARMA 模型中的參數估計．．．．．　330
§9．5．3　模型的檢驗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　331
§9．6　時間序列的建模與預測．．．．．．．．．．．．　334
§9．6．1　ARIMA 模型建模．．．．．．．．．．．．．　334
§9．6．2　序列預測．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　338
§9．7　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　340
§9．7．1　DeBourgh 製造公司．．．．．．．．．．．　340
§9．7．2　預測銷售量損失．．．．．．．．．．．．．．．　343
習題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．345
索引．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　349
參考文獻．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．356

《深入淺齣：R語言在現代數據分析中的實踐之道》 內容梗概： 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的R語言學習路徑，重點關注其在數據分析、統計建模、可視化以及機器學習等領域的實際應用。我們不僅僅是羅列函數和語法，而是著力於構建一個完整的 R語言數據分析工作流程，從數據的獲取、清洗、轉換，到探索性數據分析（EDA），再到統計推斷、模型構建與評估，最後呈現生動的數據可視化報告。本書強調理論與實踐的結閤，通過大量真實世界的數據集和案例，引導讀者掌握R語言強大的統計分析能力，培養解決實際數據問題的能力。 本書特色與亮點： 1. 體係化學習路徑，循序漸進： 本書摒棄瞭零散的知識點堆砌，而是精心設計瞭一條從入門到精通的學習路綫。我們從 R 語言的基礎語法和環境搭建開始，逐步深入到數據處理、可視化、統計建模以及機器學習等核心領域。每一章節都建立在前一章節的基礎上，確保讀者能夠理解 R 語言知識體係的內在邏輯，避免“知其然不知其所以然”的睏境。 2. 強調“為什麼”與“如何做”： 在介紹 R 語言的具體用法時，本書不僅僅是告訴讀者“如何使用某個函數”，更重要的是解釋“為什麼在特定場景下需要使用這個函數”以及“這個函數背後的統計原理是什麼”。例如，在講解迴歸分析時，我們會深入探討最小二乘法的原理，以及 R 語言如何優雅地實現這些模型，並提供模型診斷的實用技巧。 3. 豐富且貼近實際的案例研究： 理論知識的學習離不開實踐檢驗。本書包含數十個來自不同領域（如商業、金融、生物統計、社會科學等）的真實數據集和案例。這些案例涵蓋瞭從簡單的數據探索到復雜的統計建模和機器學習預測等多種場景。讀者可以通過親自動手操作，學習如何將 R 語言應用於解決實際問題，例如： 探索性數據分析（EDA）： 如何利用 R 語言的強大可視化工具（如 `ggplot2`）對數據集進行深入探索，發現數據中的模式、異常值和潛在關係，為後續建模提供依據。 統計推斷與假設檢驗： 如何使用 R 語言執行 t 檢驗、卡方檢驗、方差分析（ANOVA）等常用統計檢驗，並理解其背後的統計學意義，從而做齣嚴謹的統計結論。 綫性與非綫性迴歸模型： 如何在 R 語言中構建、評估和解釋綫性迴歸、邏輯迴歸、廣義綫性模型（GLM）等，並學習如何處理多重共綫性、異方差等常見問題。 時間序列分析： 如何利用 R 語言對時間序列數據進行平穩性檢驗、季節性分解、ARIMA 模型構建與預測，例如在金融市場預測或銷售趨勢分析中。 聚類與分類模型： 如何使用 R 語言實現 K-means 聚類、層次聚類等無監督學習方法，以及決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯等監督學習分類算法，並學習模型評估的各種指標。 數據可視化進階： 除瞭基本的圖錶繪製，本書還將介紹如何創建交互式可視化（如使用 `shiny` 包），以及如何製作專業、美觀的統計圖錶，有效地傳達分析結果。 4. 精選 R 語言核心包的深入講解： R 語言的強大之處在於其豐富的第三方包。本書精選瞭最常用、最核心的 R 包，並進行深入講解，包括： 數據處理與操作： `dplyr` 和 `tidyr` 等“tidyverse”係列包，它們提供瞭高效、流暢的數據清洗、轉換和整理方法，是進行數據分析的基石。 數據可視化： `ggplot2` 包，它是 R 語言中最流行、最靈活的可視化工具，本書將詳細介紹其語法和高級技巧，幫助讀者創建齣令人印象深刻的圖錶。 統計建模： `stats` 包（R 內置）、`lme4`（混閤效應模型）、`caret`（模型訓練與評估框架）等，涵蓋瞭從基礎統計模型到復雜機器學習模型的構建。 機器學習： `randomForest`、`e1071`、`xgboost` 等用於實現各種機器學習算法。 5. 注重代碼的規範性與可讀性： 在本書的編寫過程中，我們始終強調 R 代碼的規範性、可讀性和可復現性。讀者不僅能學到如何實現目標，還能學習到如何寫齣清晰、易於維護的代碼，這對於團隊協作和長期項目尤為重要。 6. 培養獨立解決問題的能力： 本書的目標不僅僅是教會讀者使用 R 語言，更是希望能夠激發讀者獨立分析和解決數據問題的能力。通過對案例的深入剖析和方法的講解，讀者能夠掌握通用的數據分析思維框架，並能靈活運用 R 語言來應對未知的數據挑戰。 目標讀者： 統計學愛好者與從業者： 希望係統學習或提升 R 語言在統計分析中的應用能力。 數據分析初學者： 想要掌握一門強大的數據分析工具，並建立紮實的數據分析基礎。 科研人員與學生： 需要利用 R 語言進行數據處理、統計建模和結果展示。 IT 從業者： 對數據科學、機器學習等領域感興趣，並希望通過 R 語言進行實踐。 對商業數據分析、金融建模、生物統計等領域有興趣的讀者。 本書結構安排（示例性，具體章節內容會更細緻）： 第一部分：R 語言基礎與數據處理 第一章：R 語言入門與環境搭建 R 語言簡介與優勢 R 和 RStudio 安裝與配置 RStudio 界麵介紹與基本操作 R 語言的基本數據類型與結構（嚮量、列錶、矩陣、數據框） 變量賦值、運算符與錶達式 第二章：高效的數據讀取與導入 CSV、Excel、文本文件等常見格式數據的導入 數據庫連接與數據讀取（SQL） Web 爬蟲基礎與網頁數據獲取 第三章：數據清洗與轉換的藝術（tidyverse 核心應用） 使用 `dplyr` 進行數據篩選、選擇、排序、分組和匯總 使用 `tidyr` 進行數據重塑（長寬格式轉換） 字符串處理與正則錶達式在數據清洗中的應用 處理缺失值（NA）的方法 數據類型轉換與閤並 第二部分：探索性數據分析與統計可視化 第四章：探索性數據分析（EDA）的流程與技巧 EDA 的目的與重要性 數據摘要統計與分布描述 識彆異常值與離群點 變量之間的關係探索 第五章：使用 `ggplot2` 繪製高質量統計圖錶 `ggplot2` 的基本語法與圖層概念 散點圖、綫圖、柱狀圖、直方圖、箱綫圖等常用圖錶繪製 圖錶的自定義：坐標軸、標簽、顔色、主題等 多變量可視化：分麵、顔色映射、形狀映射 繪製復雜圖錶：熱力圖、小提琴圖、密度圖等 第六章：交互式數據可視化 使用 `plotly` 和 `shiny` 創建交互式圖錶和 Web 應用 第三部分：統計推斷與建模 第七章：概率分布與統計推斷基礎 常用概率分布（正態分布、二項分布、泊鬆分布等）的理解與應用 點估計與區間估計 假設檢驗的基本原理 第八章：單變量與雙變量統計檢驗 t 檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本） 卡方檢驗（擬閤優度、獨立性） 非參數檢驗（Wilcoxon 秩和檢驗等） 第九章：方差分析（ANOVA） 單因素和多因素方差分析 多重比較與事後檢驗 第十章：綫性迴歸模型 簡單綫性迴歸：模型構建、係數解釋、假設檢驗 多重綫性迴歸：變量選擇、模型診斷（殘差分析、共綫性診斷） 模型評估：R 方、調整 R 方、F 檢驗 第十一章：廣義綫性模型（GLM） 邏輯迴歸：分類變量建模與概率預測 泊鬆迴歸：計數數據建模 其他 GLM 模型簡介 第四部分：進階主題與機器學習應用 第十二章：時間序列分析 時間序列數據的特徵與預處理 平穩性檢驗與差分 ARIMA 模型構建與預測 季節性時間序列分析 第十三章：聚類分析 K-means 聚類算法 層次聚類算法 聚類結果的評估與解釋 第十四章：分類模型（入門） 決策樹：模型構建與剪枝 支持嚮量機（SVM）簡介 樸素貝葉斯分類器 第十五章：模型評估與選擇 訓練集、驗證集、測試集的劃分 交叉驗證技術 分類模型評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1 分數、ROC 麯綫） 迴歸模型評估指標（RMSE、MAE） 第五部分：實戰項目與進階探索 第十六章：綜閤項目實戰 結閤前麵知識，完成一個完整的端到端數據分析項目 例如：客戶流失預測、産品銷量預測、市場調研數據分析等 第十七章：R 語言進階話題與資源概覽 R 包的開發與管理 性能優化技巧 R 語言社區資源與進階學習方嚮 本書力求通過清晰的講解、豐富的示例和實戰項目，幫助讀者掌握 R 語言在統計分析中的強大能力，使其能夠自信地應對各種數據挑戰，從數據中挖掘有價值的洞察。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度，遠超齣瞭我對一本入門級教材的預期。當我以為自己已經掌握瞭描述性統計和基礎迴歸分析時，作者巧妙地引入瞭時間序列分析和非參數檢驗等更高級的主題。我印象最深的是關於廣義綫性模型（GLM）那幾章，作者沒有停留在套用公式的層麵，而是深入剖析瞭不同分布假設（如泊鬆分布、二項分布）的內在邏輯，以及在R中如何通過調整`family`參數來實現模型的靈活構建。這種理論與實踐緊密結閤的論述方式，極大地拓寬瞭我對統計建模邊界的認識。以往我對許多復雜的模型隻是“聽說過”，但讀完這些章節後，我開始敢於嘗試在實際工作中應用它們。書中的代碼示例並非教科書式的完美數據，而是模擬瞭真實研究中常見的數據不平衡或異常值情況，並展示瞭如何使用R的強大工具箱進行穩健性檢驗和模型診斷。這本厚重的書，與其說是讀完，不如說是“啃完”瞭，每啃完一章，都感覺自己的統計“內功”又精進瞭一層。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種更側重於實際問題解決而非純學術研究的人來說，這本書在案例的實用性上做得尤為齣色。它沒有拘泥於金融或生物統計等單一領域，而是橫跨瞭市場營銷、社會調查乃至環境科學中的典型問題。例如，書中關於A/B測試數據分析的章節，詳細演示瞭如何用R來計算功效分析、設定樣本量，並用精確的假設檢驗方法來評估不同版本産品錶現的差異，這對於我日常工作中需要進行産品迭代決策來說，具有極高的參考價值。這些案例不僅展示瞭R代碼的執行，更重要的是，它引導讀者思考“為什麼”選擇這個統計方法，以及“如何”嚮非技術背景的同事解釋結果的統計學意義。這種“教你思考”的方法，遠比單純的“教你敲代碼”要高明得多，使得這本書更像是一份實戰手冊，而非冰冷的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的組織結構，體現齣一種嚴謹的邏輯推演，但其語言風格卻保持瞭齣奇的親和力與幽默感，這在技術書籍中是相當難得的品質。作者在引導讀者進入復雜概念時，常常會使用一些生活化的比喻來消解理論的僵硬感，使得學習過程中的挫敗感大大降低。例如，在解釋貝葉斯方法的先驗與後驗更新時，作者使用的類比非常巧妙，讓我對這種看似玄妙的統計範式有瞭直觀的理解。此外，書後的“排錯與優化”附錄，更是體現瞭作者的細心和對學習者痛點的洞察。它收錄瞭大量初學者最常遇到的內存溢齣、計算收斂失敗等問題，並提供瞭針對性的R代碼調試建議。總而言之，這本書成功地在學術的嚴謹性與教學的易懂性之間找到瞭一個絕佳的平衡點，讓我感覺自己不是在“徵服”一門技術，而是在與一位耐心的朋友一起探索統計的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

最讓我感到驚喜的是，這本書在數據可視化方麵的著墨之重，體現瞭作者對現代數據科學理解的深刻性。在數據分析的鏈條中，往往是報告結果的環節，而本書並沒有將圖錶製作視為一個可有可無的附加功能。作者花瞭大量的篇幅來介紹`ggplot2`的“語法”，這種分層構建圖形的理念，徹底顛覆瞭我過去那種簡單調用函數生成“標準圖”的粗放做法。我學會瞭如何通過調整顔色、形狀、主題元素來精確地傳達統計發現背後的故事，而不是僅僅提供一堆冰冷的數字。比如，書中關於多變量散點圖矩陣的定製化展示，以及如何利用`patchwork`或`cowplot`包將多個復雜圖形優雅地整閤到一個頁麵中進行展示，這些技巧都是我在其他泛泛而談的教材中未曾見過的寶貴經驗。這本書讓我明白，一個齣色的統計報告，其視覺呈現的力量是與背後的統計方法論同等重要的。

評分☆☆☆☆☆

這本關於R語言在統計領域應用的著作，著實讓我這個數據分析領域的“新兵”感到如沐春風。最初接觸統計軟件時，常常被那些晦澀難懂的命令和復雜的界麵弄得焦頭爛額，感覺自己像是在迷宮裏打轉。然而，這本書的敘述方式卻充滿瞭引導性，它沒有一上來就拋齣一堆高深的理論，而是從最基礎的數據導入和清洗工作開始，用極其平實的語言勾勒齣整個統計分析的流程圖。我特彆欣賞作者在講解基礎函數時所采取的“小步快跑”策略，每一步操作都配有清晰的案例和運行結果的截圖，這對於我這種需要視覺輔助纔能更好地理解抽象概念的學習者來說，簡直是福音。更重要的是，書中對R語言中一些常見“陷阱”的預警非常到位，比如處理缺失值時的不同策略對最終結果偏差的影響，以及如何利用`tidyverse`包的哲學思想來重構代碼，讓我的代碼風格在不知不覺中變得更加整潔、可讀性大大增強。可以說，這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師在手把手地傳授實戰技巧。