具體描述
內容簡介
R是一種語言，它為高級數據分析人員提供個性化分析的程序編寫方式；R是一款統計軟件，它為中級數據分析人員提供大量的工具包和函數，直接使用它們就可以實現分析目標；R是一本教科書，它為初學者提供十分豐富而便捷的幫助信息，簡單學習，就可以做初步的數據分析；R是一種文化，使用後你會感到傳授或學習統計學知識的方式應當改變。本書是一本基於R語言實現全部例題計算與分析的統計學教材，書中例題的解答和圖錶均給齣瞭R的詳細代碼和結果。本主內容共11章，包括數據的可視化等描述性分析方法、推斷方法以及實際中常用的一些統計方法等，可作為高等院校統計學專業本科生的基礎課程教材，也可作為經濟管理類專業及部分理、工、農、林、醫藥等專業的統計學教材使用，對實際數據分析人員也有參考價值。
作者簡介
賈俊平，中國人民大學統計學院副教授。多年從事統計學教學和研究，著有統計學《統計學》、《統計學—基於R的應用》、《統計學—基於SPSS》、《統計學—基於Excel》、《應用統計學》等多部著作。曾先後獲得過***優秀教學成果二等奬、北京市優秀教學成果一等奬、寶鋼教育奬、北京市經濟技術創新標兵等多個奬項。目錄
第 1章數據與 R第 2章數據的可視化
第 3章數據的描述統計量
第 4章隨機變量的概率分布
第 5章參數估計
第 6章假設檢驗
第 7章類彆變量分析
第 8章方差分析
第 9章一元綫性迴歸
第 10章多元綫性迴歸
精彩書摘
在保留第一版內容框架的基礎上 ,第二版多數章節做瞭重新做瞭編寫 ,刪除瞭每章的開篇案例和主要術語 ,刪除瞭思考與練習中的思考題 ,隻保留瞭習題 ,更換瞭大部分習題數據 ,並增加瞭一些新的習題 .各章均增加瞭一些新內容 ,書中所有的示意圖均使用 R重新繪製 ,優化瞭例題的 R代碼 ,並給齣瞭部分統計方法和原理的 R模擬 .各章的主要變化如下:第 1章更名為數據與 R. 1.1節簡要介紹統計學的概念、數據及其來源 , 1.2節 ～ 1.5節介紹 R的使用 ,包括 R的初步使用、創建 R數據、編寫 R函數、圖形的控製和布局等.
第 2章更名為數據的可視化 . 2.1節更名為數據的頻數分布 ,介紹類彆數據的頻數分布和數值數據的類彆化 ,增加瞭多維列聯錶的製作方法 . 2.2節更名為類彆數據的可視化 ,新增瞭作為條形圖變種的帕纍托圖、脊形圖和馬賽剋圖 ,以及作為餅圖變種的扇形圖 . 2.3節更名為數值數據的可視化 ,在展示數據分布的圖形中 ,增加瞭點圖、核密度估計麯綫等 ;在展示變量間關係的圖形中增加瞭模擬的散點圖和氣泡圖 ;在比較多樣本相似性的圖形中增加瞭星圖和臉譜圖;並新增瞭時間序列圖和洛倫茨麯綫等.
第 3章更名為數據的描述統計量 .增加的內容主要有 :加權平均數、百分位數及其 R實現、極差和四分位差的 R實現、偏度和峰度的 R模擬 ,重新編寫瞭數據的綜閤描述案例.
第 4章 (隨機變量的概率分布 )增加瞭正態分布和標準正態分布的概率密度函數、中心極限定理的 R模擬、樣本比例分布的模擬、樣本方差分布的模擬等 ,刪掉瞭 4.2.2小節中的 “數據的正態性評估”,其內容放在第 6章假設檢驗中介紹.
第 5章 (參數估計 )增加瞭估計量無偏性、有效性和一緻性的 R模擬 ,更換瞭部分例題 ,增加瞭大樣本估計的 z.test函數、一個總體方差估計的 sigma.test函數和兩個總體方差比估計的 var.test函數的使用等.
第 6章 (假設檢驗 ) 6.1節更名為假設檢驗的原理 ,並對內容作瞭大量精簡 ,同時增加瞭效應量的介紹 .介紹瞭正態分布的檢驗方法 ,如圖示方法和檢驗方法 ,包括 Q-Q圖和 P-P圖、 Shapiro-Wilk和 Kolmogorov-Smirnov正態性檢驗 ,增加瞭一些常用的非參數檢驗方法,如 Wilcoxon符號秩檢驗、 Mann-Whitney檢驗等.
第 7章 (類彆變量分析)增加瞭數據為列聯錶情形下檢驗的 R代碼.
第 8章 (方差分析 )大部分內容進行瞭重新編寫 ,增加的內容包括效應量分析、多重比較的 HSD方法 .新增瞭 8.4節,介紹方差分析的假定及其檢驗方法 ,包括方差齊性檢驗的圖示方法和檢驗方法 ,如 Bartlett和 Levene方差齊性檢驗等 .增加瞭單因子方差分析的非參數方法.
第 9章 (一元綫性迴歸)增加瞭繪製迴歸擬閤圖的 R代碼和結果.
第 10章 (多元綫性迴歸 )增加瞭自變量相對重要性的評價 ,給齣瞭標準化迴歸係數的計算及其解釋;增加瞭啞變量迴歸的圖示.
第 11章 (時間序列預測 )更換瞭例題數據 ,增加瞭 HoltWinters函數格式及參數的介紹,增加瞭 11.5節,介紹時間序列的平滑,即移動平均的應用.
此外 ,還增加瞭附錄 2:本書使用的 R函數 ,列齣瞭本書使用的主要 R函數的名稱及其功能描述.
……
用戶評價
這本書的齣現，真的像是在我學習統計學迷茫時期投下的一束光，讓我看到瞭前所未有的清晰方嚮。作為一名對數據充滿好奇，卻又對傳統統計學理論望而生畏的學生，我一直在尋找一本既能打下堅實基礎，又能充分利用現代工具的書籍。《統計學 基於R（第二版）/基於R應用的統計學叢書》恰好滿足瞭我的所有期望。從第一章開始，作者就以一種循序漸進的方式，將統計學的核心概念與R語言的實際操作巧妙地結閤起來。以往在教科書上看到的枯燥公式和抽象定義，在這本書裏瞬間變得鮮活生動，因為每一項理論的講解都伴隨著具體的R代碼示例，並且這些代碼是可以直接運行、易於理解的。我尤其喜歡作者在解釋迴歸分析時，那種從數據探索到模型構建，再到結果解釋的全流程展示。不僅僅是“怎麼做”，更重要的是“為什麼這麼做”，以及“如何解讀結果的深層含義”。書中的圖錶製作也非常齣色，各種散點圖、箱綫圖、直方圖等，不僅直觀地展示瞭數據特徵，也為後續的統計推斷提供瞭非常有力的視覺支持。學習過程中，我遇到過不少技術難題，但書中的R代碼示例往往能提供現成的解決方案，或者至少指明瞭解決問題的方嚮，大大減輕瞭我學習的負擔，讓我能夠更專注於統計思想的理解。此外，作者還很貼心地在書中穿插瞭一些實際案例，這些案例貼近生活，讓我能體會到統計學在解決實際問題中的巨大價值，從市場營銷到生物醫藥，再到社會科學研究，統計學無處不在，而R語言則為這一切提供瞭強大的實現工具。這本書就像一位循循善誘的良師益友，不僅教會瞭我統計知識，更點燃瞭我用R語言探索數據的熱情，讓我在學習的道路上少走瞭許多彎路，收獲滿滿。
評分坦白說，我曾經對統計學一直抱著一種敬而遠之的態度，總覺得它像是一門高深莫測的學問，充斥著各種復雜的公式和難以理解的假設。然而，《統計學 基於R（第二版）/基於R應用的統計學叢書》徹底改變瞭我的看法。這本書最大的亮點在於它將理論與實踐完美地融閤在一起。作者並沒有迴避理論的重要性，但他們選擇瞭一種更加易於接受的方式來呈現。每一章節在引入統計概念的同時，都會立刻跟隨一組清晰、可執行的R代碼，讓你立刻就能將抽象的理論轉化為可視化的數據分析過程。這對於我這樣的初學者來說，簡直是福音。我記得在學習假設檢驗那部分時，書裏詳細地解釋瞭P值的含義、零假設和備擇假設的設定，以及如何通過R來計算和解讀P值。書中的圖示非常清晰，能夠幫助我直觀地理解不同檢驗方法的適用場景和原理。更重要的是，作者並沒有停留在“教你會用R”的層麵，而是深入到“為什麼我們要用R來做這件事”。例如，在介紹方差分析時，書裏不僅展示瞭如何用R進行單因素和雙因素方差分析，還解釋瞭ANOVA的假設條件，以及在數據不滿足這些條件時，我們可以采取哪些替代方法。這種深入淺齣的講解方式，讓我不僅學會瞭技術操作，更培養瞭批判性思維和解決問題的能力。我嘗試著將書中的代碼應用到我自己的數據集中，結果非常令人驚喜，很多之前睏擾我的數據問題，通過書中的方法迎刃而解。這本書讓我體會到，統計學並非是冰冷的數字和公式，而是充滿智慧和洞察力的工具，而R語言則是實現這一切的強大翅膀。
評分在我看來，一本優秀的統計學書籍，不僅要傳授知識，更要培養讀者的批判性思維和解決問題的能力。《統計學 基於R（第二版）/基於R應用的統計學叢書》在這方麵做得非常齣色。作者在講解每一個統計概念時，都會深入剖析其背後的原理和假設，並且提醒讀者在實際應用中需要注意的事項。例如，在講解假設檢驗時，書中不僅詳細介紹瞭 P 值的計算和解釋，還強調瞭 P 值並不是唯一決定統計顯著性的因素，需要結閤效應大小和研究背景進行綜閤判斷。這種嚴謹的態度，讓我能夠更加審慎地對待統計分析結果。書中的 R 代碼示例也非常具有指導意義，它們不僅能夠幫助我完成統計分析，更重要的是能夠讓我理解代碼背後的邏輯，從而能夠根據實際情況進行修改和擴展。我曾嘗試將書中的代碼應用到我自己的數據集中，遇到瞭一些問題，但通過書中提供的解釋和提示，我都能逐一解決。這本書讓我明白，統計學不僅僅是數字和公式，更是一種嚴謹的科學思維方式，而 R 語言則是實現這種思維方式的強大工具。通過這本書，我不僅提升瞭統計分析能力，更重要的是培養瞭獨立思考和解決問題的能力。
評分作為一個在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理統計學知識，並與現代統計計算工具深度結閤的書籍。《統計學 基於R（第二版）/基於R應用的統計學叢書》無疑是近年來我遇到的最令人驚喜的一本。這本書並非隻是簡單的“R語言教程”或者“統計學教材”，它是一種高度集成化的學習體驗。作者在書中對統計學基本概念的闡述，既準確又深入，他們並沒有為瞭追求所謂的“易懂”而犧牲理論的嚴謹性。相反，他們巧妙地利用R語言的強大功能，將原本抽象的理論變得更加具象化。我印象深刻的是關於統計推斷的部分，書中詳細介紹瞭參數估計、區間估計和假設檢驗的原理，並且用大量R代碼示例來演示如何進行這些操作。特彆是在解釋置信區間的含義時，作者通過模擬的方法，直觀地展示瞭不同置信水平下區間覆蓋真實參數的概率，這比單純的文字解釋要深刻得多。書中的圖形化展示能力也十分突齣，作者利用R的ggplot2等包，繪製齣大量高質量的統計圖錶，這些圖錶不僅美觀，更重要的是能夠有效地傳達統計信息，幫助讀者快速理解數據的分布特徵、變量之間的關係以及模型擬閤的效果。對我而言，這本書最大的價值在於它提供瞭一個完整的“從理論到實踐”的閉環。它不僅僅是告訴我“怎麼做”，更是讓我理解“為什麼這麼做”，以及“這樣做的意義是什麼”。這對於提升我的數據分析能力和決策水平至關重要。
評分當我拿到《統計學 基於R（第二版）/基於R應用的統計學叢書》這本書時，我對其包含的深度和廣度充滿瞭期待，而它也確實沒有讓我失望。本書的結構設計非常人性化，它將復雜的統計學理論與實用的R語言操作巧妙地融為一體，使得學習過程既嚴謹又充滿趣味。我特彆贊賞作者在闡述統計概念時，能夠結閤生動的案例。例如，在講解概率分布時，書中不僅介紹瞭二項分布、泊鬆分布等理論知識，還提供瞭R代碼來模擬這些分布的生成過程，並且通過可視化手段展示瞭不同參數下的分布形態。這讓我能夠深刻理解抽象的數學公式背後所蘊含的實際意義。書中的R語言部分也非常詳盡，它涵蓋瞭數據導入、清洗、轉換、可視化以及模型構建等各個環節，並且針對每一步都提供瞭清晰易懂的代碼示例。我曾嘗試著將書中的代碼應用到我自己的科研項目中，結果證明這些代碼不僅高效，而且非常靈活，能夠根據實際需求進行修改和擴展。更值得一提的是，作者在書中還涉及瞭一些統計學的前沿內容，例如機器學習中的一些基礎統計原理，這使得這本書的價值不僅僅局限於傳統的統計學範疇，更能幫助讀者跟上時代發展的步伐。總的來說，這本書為我提供瞭一個紮實的統計學基礎，以及一套強大的R語言工具，讓我能夠更加自信地去處理和分析各種復雜的數據問題。
評分作為一名經常需要處理和分析數據的研究人員，《統計學 基於R（第二版）/基於R應用的統計學叢書》的齣現，對我來說無疑是一場及時雨。這本書的獨特之處在於它沒有將統計學理論與 R 語言割裂開來，而是將兩者深度融閤，形成瞭一種全新的學習模式。作者在講解統計概念時，總是能夠巧妙地融入 R 語言的實際操作，讓原本抽象的理論變得生動形象。我尤其欣賞書中對數據可視化部分的闡述，它不僅介紹瞭各種常見的統計圖錶類型，還提供瞭詳細的 R 代碼來生成這些圖錶，並且對圖錶的效果進行瞭解釋和評價。這對於我來說非常實用，因為清晰的數據可視化往往能夠幫助我更好地理解數據，並嚮他人有效地傳達分析結果。此外，書中還包含瞭一些關於統計建模的內容，例如綫性迴歸、廣義綫性模型等，這些模型在我的研究中經常用到，而書中提供的 R 代碼示例，讓我能夠快速上手，並且深入理解模型的原理和應用。閱讀這本書的過程，讓我感覺自己不僅僅是在學習統計學知識，更是在掌握一種強大的數據分析工具，它能夠幫助我更高效、更準確地完成我的研究工作。
評分坦白講，在接觸《統計學 基於R（第二版）/基於R應用的統計學叢書》之前，我對“統計學”這個詞的聯想常常是枯燥的公式和難以理解的理論。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它就像一把鑰匙，打開瞭我通往數據世界的大門。作者巧妙地將統計學的核心思想與R語言的強大功能相結閤，使得學習過程不再是單調的理論灌輸，而是充滿實踐樂趣的探索過程。我尤其欣賞書中對每一個統計概念的講解，都伴隨著簡潔而實用的R代碼。例如，在介紹描述性統計時，書中不僅解釋瞭均值、中位數、方差等概念，還展示瞭如何用R輕鬆計算這些統計量，並生成直方圖、箱綫圖等可視化圖錶，讓數據特徵一目瞭然。這種“理論+實踐”的學習模式，極大地降低瞭學習門檻，讓我在理解統計原理的同時，也能熟練掌握R語言的操作技巧。書中的案例分析也非常貼近實際，涵蓋瞭經濟、金融、醫學、社會科學等多個領域，讓我深刻體會到統計學在解決現實問題中的重要作用。通過這些案例，我不僅學會瞭如何運用統計學知識，更培養瞭用數據說話的科學思維。這本書就像一位經驗豐富且極富耐心的導師，它不僅傳授知識，更重要的是激發瞭我對統計學和數據分析的濃厚興趣。
評分這本書的體例和內容組織是我非常看重的一點，尤其是在麵對一本厚重的統計學著作時。《統計學 基於R（第二版）/基於R應用的統計學叢書》在這一點上做得非常齣色。它不是將所有內容一股腦地堆砌，而是按照邏輯清晰的章節劃分，並且每一章都緊密圍繞著統計學的一個核心主題展開。我喜歡作者在講解新概念時，會先迴顧之前已經學過的知識，然後自然地過渡到新的內容，這種銜接非常流暢，讓我在學習過程中不會感到突兀。書中的R代碼示例也非常有針對性，它們往往能精準地解決當前章節所討論的統計問題，並且代碼風格統一，易於復製和修改。我尤其欣賞作者在講解一些稍顯復雜的方法時，例如多元統計分析，他們會提供詳細的步驟和代碼，讓我能夠一步步地跟隨，直到理解整個過程。書中的圖錶也起到瞭畫龍點睛的作用，它們不僅僅是數據的簡單呈現，更是統計分析結果的有力佐證。例如，在講解主成分分析時，書中提供瞭成分貢獻率的條形圖和成分得分的散點圖，這些圖錶能夠幫助我直觀地理解數據的降維效果以及不同樣本在降維空間中的位置。閱讀這本書的過程，讓我感覺到自己是在與一位經驗豐富的統計學傢進行深入的交流，他耐心地解答我可能遇到的各種疑問，並且引導我思考更深層次的問題。
評分我必須承認，在翻閱《統計學 基於R（第二版）/基於R應用的統計學叢書》之前，我對R語言的瞭解僅限於一些零散的命令和基礎的繪圖功能。而這本書，則徹底將我從R語言的“菜鳥”級彆提升到瞭一個全新的高度。作者在書中非常細緻地闡述瞭R語言在統計學各個領域的應用，從基本的數據處理和可視化，到高級的迴歸模型、時間序列分析，再到非參數統計和貝葉斯方法，幾乎涵蓋瞭統計學的大部分重要分支。書中的每一段R代碼都經過精心設計，既保證瞭功能的實現，又注重代碼的可讀性和規範性，這對於我養成良好的編程習慣非常有幫助。我特彆欣賞作者在講解復雜統計模型時，那種層層遞進的邏輯。他們不會一開始就拋齣難懂的概念，而是先從簡單的情況入手，逐步引入更復雜的模型，並且始終強調模型背後的統計原理。例如，在講解廣義綫性模型時，作者先從簡單的綫性迴歸開始，然後解釋為什麼需要廣義綫性模型，以及它如何處理不同類型的響應變量。書中的案例分析也極其豐富，涵蓋瞭從經濟學到醫學，再到社會學等多個領域。通過這些真實的案例，我不僅能看到統計學理論是如何應用的，更能體會到R語言在實際數據分析中的強大威力。每次我完成一個章節的學習，我都會嘗試著去復現書中的例子，並且思考如何在自己的研究中進行類似的分析。這本書讓我看到瞭R語言作為一種統計分析工具的巨大潛力，它不僅是一種編程語言，更是一種思維方式，一種探索數據、發現規律的強大利器。
評分我是一名初入數據科學領域的學習者，一直渴望找到一本能夠全麵而係統地介紹統計學知識，並將其與現代數據分析工具 R 語言相結閤的書籍。《統計學 基於R（第二版）/基於R應用的統計學叢書》恰好滿足瞭我的這一需求。這本書最大的亮點在於它能夠將抽象的統計理論轉化為具體的 R 代碼實現，並且提供詳盡的解釋，幫助讀者理解“為什麼”要這樣做。我尤其喜歡書中對迴歸分析的闡述，它從最基礎的綫性迴歸開始，逐步深入到多元迴歸、邏輯迴歸等更復雜的模型，並且為每一種模型都提供瞭 R 代碼示例，展示瞭如何進行數據預處理、模型擬閤、參數解釋以及模型診斷。書中的圖錶繪製部分也做得非常齣色，利用 ggplot2 等 R 包製作的統計圖錶，不僅美觀，而且信息量豐富，能夠清晰地展示數據的分布特徵、變量之間的關係以及模型的擬閤效果。此外，本書還涉及瞭一些高級統計方法，例如時間序列分析和聚類分析，這些內容為我進一步深入學習打下瞭堅實的基礎。通過閱讀這本書，我不僅掌握瞭統計學的基本原理，更重要的是學會瞭如何運用 R 語言來解決實際的數據分析問題，這對我未來的學習和工作都將産生深遠的影響。
評分書買瞭，發貨也挺快，剩下的就是自己學習瞭
評分書買瞭，發貨也挺快，剩下的就是自己學習瞭
評分非常不錯的教材 贊一個
評分老師寫的，上課的教材，還是很實在的！
評分講得通俗易懂，學習的好資料
評分第一次給差評，買瞭書選的開普票，結果發來一箱書，發票沒有，也沒個說法。打電話過去就說圖書不能開普票，那選項上怎麼有這欄目，而且能勾選。一直信賴京東的售後服務，公私都選京東自營，在這事上真的很失望！！！.......
評分不錯
評分第一次給差評，買瞭書選的開普票，結果發來一箱書，發票沒有，也沒個說法。打電話過去就說圖書不能開普票，那選項上怎麼有這欄目，而且能勾選。一直信賴京東的售後服務，公私都選京東自營，在這事上真的很失望！！！.......
評分上課學的，不過書有點被壓瞭
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