具体描述
内容简介
R是一种语言，它为高级数据分析人员提供个性化分析的程序编写方式；R是一款统计软件，它为中级数据分析人员提供大量的工具包和函数，直接使用它们就可以实现分析目标；R是一本教科书，它为初学者提供十分丰富而便捷的帮助信息，简单学习，就可以做初步的数据分析；R是一种文化，使用后你会感到传授或学习统计学知识的方式应当改变。本书是一本基于R语言实现全部例题计算与分析的统计学教材，书中例题的解答和图表均给出了R的详细代码和结果。本主内容共11章，包括数据的可视化等描述性分析方法、推断方法以及实际中常用的一些统计方法等，可作为高等院校统计学专业本科生的基础课程教材，也可作为经济管理类专业及部分理、工、农、林、医药等专业的统计学教材使用，对实际数据分析人员也有参考价值。
作者简介
贾俊平，中国人民大学统计学院副教授。多年从事统计学教学和研究，著有统计学《统计学》、《统计学—基于R的应用》、《统计学—基于SPSS》、《统计学—基于Excel》、《应用统计学》等多部著作。曾先后获得过***优秀教学成果二等奖、北京市优秀教学成果一等奖、宝钢教育奖、北京市经济技术创新标兵等多个奖项。目录
第 1章数据与 R第 2章数据的可视化
第 3章数据的描述统计量
第 4章随机变量的概率分布
第 5章参数估计
第 6章假设检验
第 7章类别变量分析
第 8章方差分析
第 9章一元线性回归
第 10章多元线性回归
精彩书摘
在保留第一版内容框架的基础上 ,第二版多数章节做了重新做了编写 ,删除了每章的开篇案例和主要术语 ,删除了思考与练习中的思考题 ,只保留了习题 ,更换了大部分习题数据 ,并增加了一些新的习题 .各章均增加了一些新内容 ,书中所有的示意图均使用 R重新绘制 ,优化了例题的 R代码 ,并给出了部分统计方法和原理的 R模拟 .各章的主要变化如下:第 1章更名为数据与 R. 1.1节简要介绍统计学的概念、数据及其来源 , 1.2节 ～ 1.5节介绍 R的使用 ,包括 R的初步使用、创建 R数据、编写 R函数、图形的控制和布局等.
第 2章更名为数据的可视化 . 2.1节更名为数据的频数分布 ,介绍类别数据的频数分布和数值数据的类别化 ,增加了多维列联表的制作方法 . 2.2节更名为类别数据的可视化 ,新增了作为条形图变种的帕累托图、脊形图和马赛克图 ,以及作为饼图变种的扇形图 . 2.3节更名为数值数据的可视化 ,在展示数据分布的图形中 ,增加了点图、核密度估计曲线等 ;在展示变量间关系的图形中增加了模拟的散点图和气泡图 ;在比较多样本相似性的图形中增加了星图和脸谱图;并新增了时间序列图和洛伦茨曲线等.
第 3章更名为数据的描述统计量 .增加的内容主要有 :加权平均数、百分位数及其 R实现、极差和四分位差的 R实现、偏度和峰度的 R模拟 ,重新编写了数据的综合描述案例.
第 4章 (随机变量的概率分布 )增加了正态分布和标准正态分布的概率密度函数、中心极限定理的 R模拟、样本比例分布的模拟、样本方差分布的模拟等 ,删掉了 4.2.2小节中的 “数据的正态性评估”,其内容放在第 6章假设检验中介绍.
第 5章 (参数估计 )增加了估计量无偏性、有效性和一致性的 R模拟 ,更换了部分例题 ,增加了大样本估计的 z.test函数、一个总体方差估计的 sigma.test函数和两个总体方差比估计的 var.test函数的使用等.
第 6章 (假设检验 ) 6.1节更名为假设检验的原理 ,并对内容作了大量精简 ,同时增加了效应量的介绍 .介绍了正态分布的检验方法 ,如图示方法和检验方法 ,包括 Q-Q图和 P-P图、 Shapiro-Wilk和 Kolmogorov-Smirnov正态性检验 ,增加了一些常用的非参数检验方法,如 Wilcoxon符号秩检验、 Mann-Whitney检验等.
第 7章 (类别变量分析)增加了数据为列联表情形下检验的 R代码.
第 8章 (方差分析 )大部分内容进行了重新编写 ,增加的内容包括效应量分析、多重比较的 HSD方法 .新增了 8.4节,介绍方差分析的假定及其检验方法 ,包括方差齐性检验的图示方法和检验方法 ,如 Bartlett和 Levene方差齐性检验等 .增加了单因子方差分析的非参数方法.
第 9章 (一元线性回归)增加了绘制回归拟合图的 R代码和结果.
第 10章 (多元线性回归 )增加了自变量相对重要性的评价 ,给出了标准化回归系数的计算及其解释;增加了哑变量回归的图示.
第 11章 (时间序列预测 )更换了例题数据 ,增加了 HoltWinters函数格式及参数的介绍,增加了 11.5节,介绍时间序列的平滑,即移动平均的应用.
此外 ,还增加了附录 2:本书使用的 R函数 ,列出了本书使用的主要 R函数的名称及其功能描述.
……
用户评价
作为一名经常需要处理和分析数据的研究人员，《统计学 基于R（第二版）/基于R应用的统计学丛书》的出现，对我来说无疑是一场及时雨。这本书的独特之处在于它没有将统计学理论与 R 语言割裂开来，而是将两者深度融合，形成了一种全新的学习模式。作者在讲解统计概念时，总是能够巧妙地融入 R 语言的实际操作，让原本抽象的理论变得生动形象。我尤其欣赏书中对数据可视化部分的阐述，它不仅介绍了各种常见的统计图表类型，还提供了详细的 R 代码来生成这些图表，并且对图表的效果进行了解释和评价。这对于我来说非常实用，因为清晰的数据可视化往往能够帮助我更好地理解数据，并向他人有效地传达分析结果。此外，书中还包含了一些关于统计建模的内容，例如线性回归、广义线性模型等，这些模型在我的研究中经常用到，而书中提供的 R 代码示例，让我能够快速上手，并且深入理解模型的原理和应用。阅读这本书的过程，让我感觉自己不仅仅是在学习统计学知识，更是在掌握一种强大的数据分析工具，它能够帮助我更高效、更准确地完成我的研究工作。
评分坦白讲，在接触《统计学 基于R（第二版）/基于R应用的统计学丛书》之前，我对“统计学”这个词的联想常常是枯燥的公式和难以理解的理论。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它就像一把钥匙，打开了我通往数据世界的大门。作者巧妙地将统计学的核心思想与R语言的强大功能相结合，使得学习过程不再是单调的理论灌输，而是充满实践乐趣的探索过程。我尤其欣赏书中对每一个统计概念的讲解，都伴随着简洁而实用的R代码。例如，在介绍描述性统计时，书中不仅解释了均值、中位数、方差等概念，还展示了如何用R轻松计算这些统计量，并生成直方图、箱线图等可视化图表，让数据特征一目了然。这种“理论+实践”的学习模式，极大地降低了学习门槛，让我在理解统计原理的同时，也能熟练掌握R语言的操作技巧。书中的案例分析也非常贴近实际，涵盖了经济、金融、医学、社会科学等多个领域，让我深刻体会到统计学在解决现实问题中的重要作用。通过这些案例，我不仅学会了如何运用统计学知识，更培养了用数据说话的科学思维。这本书就像一位经验丰富且极富耐心的导师，它不仅传授知识，更重要的是激发了我对统计学和数据分析的浓厚兴趣。
评分我是一名初入数据科学领域的学习者，一直渴望找到一本能够全面而系统地介绍统计学知识，并将其与现代数据分析工具 R 语言相结合的书籍。《统计学 基于R（第二版）/基于R应用的统计学丛书》恰好满足了我的这一需求。这本书最大的亮点在于它能够将抽象的统计理论转化为具体的 R 代码实现，并且提供详尽的解释，帮助读者理解“为什么”要这样做。我尤其喜欢书中对回归分析的阐述，它从最基础的线性回归开始，逐步深入到多元回归、逻辑回归等更复杂的模型，并且为每一种模型都提供了 R 代码示例，展示了如何进行数据预处理、模型拟合、参数解释以及模型诊断。书中的图表绘制部分也做得非常出色，利用 ggplot2 等 R 包制作的统计图表，不仅美观，而且信息量丰富，能够清晰地展示数据的分布特征、变量之间的关系以及模型的拟合效果。此外，本书还涉及了一些高级统计方法，例如时间序列分析和聚类分析，这些内容为我进一步深入学习打下了坚实的基础。通过阅读这本书，我不仅掌握了统计学的基本原理，更重要的是学会了如何运用 R 语言来解决实际的数据分析问题，这对我未来的学习和工作都将产生深远的影响。
评分坦白说，我曾经对统计学一直抱着一种敬而远之的态度，总觉得它像是一门高深莫测的学问，充斥着各种复杂的公式和难以理解的假设。然而，《统计学 基于R（第二版）/基于R应用的统计学丛书》彻底改变了我的看法。这本书最大的亮点在于它将理论与实践完美地融合在一起。作者并没有回避理论的重要性，但他们选择了一种更加易于接受的方式来呈现。每一章节在引入统计概念的同时，都会立刻跟随一组清晰、可执行的R代码，让你立刻就能将抽象的理论转化为可视化的数据分析过程。这对于我这样的初学者来说，简直是福音。我记得在学习假设检验那部分时，书里详细地解释了P值的含义、零假设和备择假设的设定，以及如何通过R来计算和解读P值。书中的图示非常清晰，能够帮助我直观地理解不同检验方法的适用场景和原理。更重要的是，作者并没有停留在“教你会用R”的层面，而是深入到“为什么我们要用R来做这件事”。例如，在介绍方差分析时，书里不仅展示了如何用R进行单因素和双因素方差分析，还解释了ANOVA的假设条件，以及在数据不满足这些条件时，我们可以采取哪些替代方法。这种深入浅出的讲解方式，让我不仅学会了技术操作，更培养了批判性思维和解决问题的能力。我尝试着将书中的代码应用到我自己的数据集中，结果非常令人惊喜，很多之前困扰我的数据问题，通过书中的方法迎刃而解。这本书让我体会到，统计学并非是冰冷的数字和公式，而是充满智慧和洞察力的工具，而R语言则是实现这一切的强大翅膀。
评分在我看来，一本优秀的统计学书籍，不仅要传授知识，更要培养读者的批判性思维和解决问题的能力。《统计学 基于R（第二版）/基于R应用的统计学丛书》在这方面做得非常出色。作者在讲解每一个统计概念时，都会深入剖析其背后的原理和假设，并且提醒读者在实际应用中需要注意的事项。例如，在讲解假设检验时，书中不仅详细介绍了 P 值的计算和解释，还强调了 P 值并不是唯一决定统计显著性的因素，需要结合效应大小和研究背景进行综合判断。这种严谨的态度，让我能够更加审慎地对待统计分析结果。书中的 R 代码示例也非常具有指导意义，它们不仅能够帮助我完成统计分析，更重要的是能够让我理解代码背后的逻辑，从而能够根据实际情况进行修改和扩展。我曾尝试将书中的代码应用到我自己的数据集中，遇到了一些问题，但通过书中提供的解释和提示，我都能逐一解决。这本书让我明白，统计学不仅仅是数字和公式，更是一种严谨的科学思维方式，而 R 语言则是实现这种思维方式的强大工具。通过这本书，我不仅提升了统计分析能力，更重要的是培养了独立思考和解决问题的能力。
评分当我拿到《统计学 基于R（第二版）/基于R应用的统计学丛书》这本书时，我对其包含的深度和广度充满了期待，而它也确实没有让我失望。本书的结构设计非常人性化，它将复杂的统计学理论与实用的R语言操作巧妙地融为一体，使得学习过程既严谨又充满趣味。我特别赞赏作者在阐述统计概念时，能够结合生动的案例。例如，在讲解概率分布时，书中不仅介绍了二项分布、泊松分布等理论知识，还提供了R代码来模拟这些分布的生成过程，并且通过可视化手段展示了不同参数下的分布形态。这让我能够深刻理解抽象的数学公式背后所蕴含的实际意义。书中的R语言部分也非常详尽，它涵盖了数据导入、清洗、转换、可视化以及模型构建等各个环节，并且针对每一步都提供了清晰易懂的代码示例。我曾尝试着将书中的代码应用到我自己的科研项目中，结果证明这些代码不仅高效，而且非常灵活，能够根据实际需求进行修改和扩展。更值得一提的是，作者在书中还涉及了一些统计学的前沿内容，例如机器学习中的一些基础统计原理，这使得这本书的价值不仅仅局限于传统的统计学范畴，更能帮助读者跟上时代发展的步伐。总的来说，这本书为我提供了一个扎实的统计学基础，以及一套强大的R语言工具，让我能够更加自信地去处理和分析各种复杂的数据问题。
评分这本书的体例和内容组织是我非常看重的一点，尤其是在面对一本厚重的统计学著作时。《统计学 基于R（第二版）/基于R应用的统计学丛书》在这一点上做得非常出色。它不是将所有内容一股脑地堆砌，而是按照逻辑清晰的章节划分，并且每一章都紧密围绕着统计学的一个核心主题展开。我喜欢作者在讲解新概念时，会先回顾之前已经学过的知识，然后自然地过渡到新的内容，这种衔接非常流畅，让我在学习过程中不会感到突兀。书中的R代码示例也非常有针对性，它们往往能精准地解决当前章节所讨论的统计问题，并且代码风格统一，易于复制和修改。我尤其欣赏作者在讲解一些稍显复杂的方法时，例如多元统计分析，他们会提供详细的步骤和代码，让我能够一步步地跟随，直到理解整个过程。书中的图表也起到了画龙点睛的作用，它们不仅仅是数据的简单呈现，更是统计分析结果的有力佐证。例如，在讲解主成分分析时，书中提供了成分贡献率的条形图和成分得分的散点图，这些图表能够帮助我直观地理解数据的降维效果以及不同样本在降维空间中的位置。阅读这本书的过程，让我感觉到自己是在与一位经验丰富的统计学家进行深入的交流，他耐心地解答我可能遇到的各种疑问，并且引导我思考更深层次的问题。
评分这本书的出现，真的像是在我学习统计学迷茫时期投下的一束光，让我看到了前所未有的清晰方向。作为一名对数据充满好奇，却又对传统统计学理论望而生畏的学生，我一直在寻找一本既能打下坚实基础，又能充分利用现代工具的书籍。《统计学 基于R（第二版）/基于R应用的统计学丛书》恰好满足了我的所有期望。从第一章开始，作者就以一种循序渐进的方式，将统计学的核心概念与R语言的实际操作巧妙地结合起来。以往在教科书上看到的枯燥公式和抽象定义，在这本书里瞬间变得鲜活生动，因为每一项理论的讲解都伴随着具体的R代码示例，并且这些代码是可以直接运行、易于理解的。我尤其喜欢作者在解释回归分析时，那种从数据探索到模型构建，再到结果解释的全流程展示。不仅仅是“怎么做”，更重要的是“为什么这么做”，以及“如何解读结果的深层含义”。书中的图表制作也非常出色，各种散点图、箱线图、直方图等，不仅直观地展示了数据特征，也为后续的统计推断提供了非常有力的视觉支持。学习过程中，我遇到过不少技术难题，但书中的R代码示例往往能提供现成的解决方案，或者至少指明了解决问题的方向，大大减轻了我学习的负担，让我能够更专注于统计思想的理解。此外，作者还很贴心地在书中穿插了一些实际案例，这些案例贴近生活，让我能体会到统计学在解决实际问题中的巨大价值，从市场营销到生物医药，再到社会科学研究，统计学无处不在，而R语言则为这一切提供了强大的实现工具。这本书就像一位循循善诱的良师益友，不仅教会了我统计知识，更点燃了我用R语言探索数据的热情，让我在学习的道路上少走了许多弯路，收获满满。
评分我必须承认，在翻阅《统计学 基于R（第二版）/基于R应用的统计学丛书》之前，我对R语言的了解仅限于一些零散的命令和基础的绘图功能。而这本书，则彻底将我从R语言的“菜鸟”级别提升到了一个全新的高度。作者在书中非常细致地阐述了R语言在统计学各个领域的应用，从基本的数据处理和可视化，到高级的回归模型、时间序列分析，再到非参数统计和贝叶斯方法，几乎涵盖了统计学的大部分重要分支。书中的每一段R代码都经过精心设计，既保证了功能的实现，又注重代码的可读性和规范性，这对于我养成良好的编程习惯非常有帮助。我特别欣赏作者在讲解复杂统计模型时，那种层层递进的逻辑。他们不会一开始就抛出难懂的概念，而是先从简单的情况入手，逐步引入更复杂的模型，并且始终强调模型背后的统计原理。例如，在讲解广义线性模型时，作者先从简单的线性回归开始，然后解释为什么需要广义线性模型，以及它如何处理不同类型的响应变量。书中的案例分析也极其丰富，涵盖了从经济学到医学，再到社会学等多个领域。通过这些真实的案例，我不仅能看到统计学理论是如何应用的，更能体会到R语言在实际数据分析中的强大威力。每次我完成一个章节的学习，我都会尝试着去复现书中的例子，并且思考如何在自己的研究中进行类似的分析。这本书让我看到了R语言作为一种统计分析工具的巨大潜力，它不仅是一种编程语言，更是一种思维方式，一种探索数据、发现规律的强大利器。
评分作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理统计学知识，并与现代统计计算工具深度结合的书籍。《统计学 基于R（第二版）/基于R应用的统计学丛书》无疑是近年来我遇到的最令人惊喜的一本。这本书并非只是简单的“R语言教程”或者“统计学教材”，它是一种高度集成化的学习体验。作者在书中对统计学基本概念的阐述，既准确又深入，他们并没有为了追求所谓的“易懂”而牺牲理论的严谨性。相反，他们巧妙地利用R语言的强大功能，将原本抽象的理论变得更加具象化。我印象深刻的是关于统计推断的部分，书中详细介绍了参数估计、区间估计和假设检验的原理，并且用大量R代码示例来演示如何进行这些操作。特别是在解释置信区间的含义时，作者通过模拟的方法，直观地展示了不同置信水平下区间覆盖真实参数的概率，这比单纯的文字解释要深刻得多。书中的图形化展示能力也十分突出，作者利用R的ggplot2等包，绘制出大量高质量的统计图表，这些图表不仅美观，更重要的是能够有效地传达统计信息，帮助读者快速理解数据的分布特征、变量之间的关系以及模型拟合的效果。对我而言，这本书最大的价值在于它提供了一个完整的“从理论到实践”的闭环。它不仅仅是告诉我“怎么做”，更是让我理解“为什么这么做”，以及“这样做的意义是什么”。这对于提升我的数据分析能力和决策水平至关重要。
评分好书，买来备着，抽时间来看
评分初学实战适用，容易上手
评分老公买的书~我表示看不懂
评分工具书！人大教授推荐！学学看能学懂就好
评分不错。。。。。。。
评分很好
评分别忘了可以下载配套文件
评分很好～
评分上贾老师的课必备书 要抓紧时间学习了
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