R语言在统计中的应用 统计学 统计知识 如何用R 求解统计 R使用手册 统计模型 R的求解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115443953

商品编码：26527505654

丛书名： R语言在统计中的应用

开本：16开

出版时间：2017-04-01

目录

第1 章绪论       1

§1.1 统计、统计学和统计模型............. 1

§1.1.1 什么是统计...................... 1

§1.1.2 统计学.......................... 2

§1.1.3 统计学的基本要素............... 2

§1.1.4 数据的分类...................... 3

§1.1.5 统计模型........................ 4

§1.2R语言与R软件.................... 4

§1.2.1 R 语言.......................... 4

§1.2.2 R 软件.......................... 4

习题....................................... 5

第2 章R 语言入门.......................... 7

§2.1 R 软件的下载与安装................. 7

§2.2 R 软件的界面....................... 9

§2.2.1 主窗口......................... 10

§2.2.2 文件菜单....................... 10

§2.2.3 其他菜单....................... 12

§2.2.4 程序包菜单..................... 13

§2.2.5 帮助菜单....................... 14

§2.3 与数据有关的对象.................. 16

§2.3.1 纯量........................... 16

§2.3.2 向量........................... 17

§2.3.3 因子........................... 19

§2.3.4 矩阵........................... 21

§2.3.5 数组...........................24

§2.3.6 列表........................... 26

§2.3.7 数据框......................... 27

§2.4 读、写数据文件.....................29

§2.4.1 读纯文本文件.................. 29

§2.4.2读取Excel表格数据........... 32

§2.4.3 写数据文件..................... 35

§2.5 控制流............................. 36

§2.5.1 分支函数....................... 37

§2.5.2 中止语句与空语句.............. 38

§2.5.3 循环函数....................... 38

§2.6 R 语言的程序设计.................. 39

§2.6.1 函数定义....................... 39

§2.6.2 有名参数与默认参数............41

§2.6.3 递归函数....................... 42

习题...................................... 43

第3 章数据的描述性分析.................. 45

§3.1 描述定性数据的数值法和图形法.... 45

§3.1.1 描述定性数据的数值法......... 45

§3.1.2 描述定性数据的图形法......... 50

§3.2 描述定量数据的图形方法........... 54

§3.2.1 直方图......................... 54

§3.2.2 茎叶图......................... 56

§3.3 描述定量数据的数值方法........... 56

§3.3.1 集中趋势的度量................ 56

§3.3.2 离散程度的度量................ 59

§3.3.3 分布形态的度量................ 61

§3.4 检测异常值的方法.................. 63

§3.4.1 标准分数法..................... 63

§3.4.2 箱线图法....................... 64

§3.5 案例分析........................... 66

§3.5.1 肥皂公司之间的竞争............66

§3.5.2CONSOLIDATED食品公司....68

习题...................................... 72

第4 章概率、随机变量及其分布............ 78

§4.1 概率............................... 78

§4.1.1 随机事件....................... 78

§4.1.2 计数法则....................... 79

§4.1.3 分配概率方法................ 81

§4.1.4 概率的计算..................... 82

§4.2 离散型随机变量.................... 83

§4.2.1 随机变量及其分布.............. 83

§4.2.2 离散型随机变量................ 83

§4.2.3 二项分布....................... 85

§4.2.4Poisson分布................... 87

§4.2.5 超几何分布..................... 89

§4.3 连续型随机变量.................... 90

§4.3.1 连续型随机变量................ 90

§4.3.2 均匀分布....................... 91

§4.3.3 正态分布....................... 92

§4.3.4 指数分布....................... 94

§4.4 统计量与抽样分布.................. 95

§4.4.1 简单随机抽样.................. 95

§4.4.2 常用统计量..................... 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 统计量的分布.................. 99

§4.5 R 中内置的分布函数.............. 101

§4.6 案例分析.......................... 101

§4.6.1HAMILTON县的法官........ 101

§4.6.2富士胶片引入APS............ 104

§4.6.3 奔驰追求年轻客户............. 105

习题.....................................108

第5 章参数估计与假设检验...............111

§5.1 参数估计的基本原理.............. 111

§5.2 点估计方法........................112

§5.2.1 矩估计法...................... 112

§5.2.2 极大似然估计法............... 115

§5.3 区间估计.......................... 118

§5.3.1 单个总体均值的区间估计...... 119

§5.3.2 单个总体样本容量的确定...... 124

§5.3.3 两个总体均值差的区间估计.... 125

§5.4 假设检验.......................... 132

§5.4.1 假设检验的基本过程.......... 132

§5.4.2 单个总体均值的检验.......... 135

§5.4.3 两个总体均值差的检验........ 141

§5.4.4 功效与样本容量............... 150

§5.5 方差的区间估计与假设检验........ 154

§5.5.1单个总体方差的区间估计与假设检验.......................... 154

§5.5.2两个总体方差比的区间估计与假设检验........................ 156

§5.6 案例分析.......................... 158

§5.6.1 大都会研究公司............... 158

§5.6.2 菲多利公司瞄准西班牙市场.... 160

§5.6.3一天一片阿斯匹林，心脏病大夫不会光临...................... 164

习题.....................................166

第6 章非参数检验........................ 171

§6.1 符号检验与秩检................. 171

§6.1.1 符号检验...................... 172

§6.1.2 符号秩检验与秩和检验........ 174

§6.2 分布的检验........................179

§6.2.1Pearson拟合优度χ2 检验..... 180

§6.2.2 Shapiro-Wilk 正态性检验......184

§6.3 列联表检验........................184

§6.3.1 Pearson χ2 独立性检验........ 185

§6.3.2 Fisher 精que独立性检验........ 187

§6.3.3 三维列联表的条件独立性检验. . 188

§6.4 相关性检验........................190

§6.4.1Pearson相关检验............. 190

§6.4.2Spearman相关检验........... 191

§6.4.3 Kendall 相关检验............. 191

§6.4.4 cor.test 函数.................. 192

§6.5 案例分析.......................... 194

§6.5.1 两党议程变更................. 194

§6.5.2 多纳圈业务怎么样............. 198

习题.....................................202

第7 章方差分析.......................... 206

§7.1 方差分析的基本概念与假设........ 206

§7.2 单因素方差分析................... 207

§7.2.1 数学模型...................... 207

§7.2.2 计算.......................... 209

§7.3 多重均值检验..................... 210

§7.3.1多重T检验................... 210

§7.3.2 P 值的调整................... 211

§7.4 单因素方差分析的进一步讨论..... 212

§7.4.1 正态性检验................... 212

§7.4.2 方差的齐性检验............... 213

§7.4.3 非齐性方差数据的方差分析.... 214

§7.5 秩检验............................ 214

§7.5.1Kruskal-Wallis秩和检验.......214

§7.5.2多重Wilcoxon秩和检验...... 215

§7.6 双因素方差分析................... 215

§7.6.1 不考虑交互效应............... 215

§7.6.2 考虑交互效应................. 217

§7.6.3 交互效应图................... 220

§7.7 案例分析.......................... 221

§7.7.1 工业产品销售员的报酬........ 221

§7.7.2博润德:由坎坷到光明......... 225

习题.....................................229

第8 章回归分析.......................... 232

§8.1 简单线性回归模型................. 232

§8.1.1 回归模型...................... 233

§8.1.2 zui小二乘与回归系数的计算.... 233

§8.1.3 回归方程的显著性检验........ 235

§8.1.4参数β0和β1的区间估计..... 237

§8.1.5 预测.......................... 238

§8.2 多元线性回归模型................. 239

§8.2.1 多元线性回归模型............. 239

§8.2.2 回归系数的估计............... 240

§8.2.3 显著性检验................... 240

§8.2.4参数β的区间估计............ 241

§8.2.5 预测.......................... 242

§8.2.6 R 计算........................ 242

§8.3 回归诊断.......................... 243

§8.3.1 残差检验...................... 244

§8.3.2Box-Cox变换................. 246

§8.3.3 误差的正态性与独立性检验.... 247

§8.3.4 异常值的检测................. 250

§8.3.5 强影响点的检测............... 251

§8.3.6 多重共线性................... 254

§8.4回归分析:建立模型............... 257

§8.4.1 一般线性模型................. 257

§8.4.2 变量选择与逐步回归.......... 262

§8.5 案例分析.......................... 270

§8.5.1 教育支出与学生成绩.......... 270

§8.5.2 弗吉尼亚半导体............... 275

习题.....................................282

第9 章时间序列分析与预测............... 285

§9.1 时间序列.......................... 285

§9.1.1 时间序列的基本概念.......... 285

§9.1.2 时间序列的成分............... 287

§9.1.3 时间序列预测的平滑方法...... 291

§9.1.4 用回归方法做预测............. 295

§9.1.5Holt-Winters指数平滑方法....297

§9.2 平稳性............................ 300

§9.2.1 时间序列的平稳性............. 300

......................

R语言在统计中的应用

 

《R语言在统计学中的实践指南》 引言 在当今数据驱动的时代，统计学的重要性日益凸显。无论是学术研究、商业分析，还是科学探索，对数据的深入理解和分析都是不可或缺的。而R语言，作为一款功能强大、免费开源的统计计算与图形展示软件，凭借其丰富的统计分析包和灵活的编程能力，已成为统计学领域最受欢迎的工具之一。本书旨在为读者提供一个全面而深入的R语言在统计学应用的学习路径，帮助您掌握运用R语言进行各种统计分析的方法，从而更有效地解决实际问题。 本书并非一本泛泛而谈的R语言教程，更不是一本仅列举函数和语法的“手册”。我们聚焦于R语言在统计学核心概念和应用场景中的实际运用，力求通过理论与实践相结合的方式，让读者真正理解统计学原理，并能熟练地将其转化为R语言代码，实现对数据的探索、建模与解释。我们相信，掌握R语言不仅是学习一项技术，更是提升分析思维和解决问题能力的重要途径。 本书结构与内容概览 本书的编写遵循逻辑递进的原则，从基础概念出发，逐步深入到复杂的统计模型和应用。我们将统计学知识与R语言的实现紧密结合，确保读者在学习R语言功能的同时，也能够巩固和深化统计学理论。 第一部分：R语言基础与数据处理 在正式进入统计分析之前，扎实掌握R语言的基础知识至关重要。本部分将带领您： R环境的安装与配置： 详细介绍R和RStudio的安装步骤，以及如何进行基本配置，为后续的学习打下基础。 R语言数据类型与结构： 深入理解向量、列表、矩阵、数组、数据框等R语言的核心数据结构，并学习如何创建、访问和操作它们。 数据输入与输出： 掌握从各种文件格式（CSV, Excel, TXT等）导入数据到R，以及将R中的数据导出到文件的技巧，为实际数据分析做好准备。 数据清洗与预处理： 这是统计分析中最耗时也最关键的环节。我们将重点讲解缺失值处理（识别、填充、删除）、异常值检测与处理、数据类型转换、变量重编码、合并与拆分数据集等实用技术，确保您能够构建干净、一致的数据集。 数据探索性分析（EDA）： 学习使用R进行初步的数据探索，包括描述性统计量的计算（均值、中位数、标准差、方差、分位数等）、频率分布、分组统计等。同时，我们将介绍如何利用R绘制各种图表，如直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等，直观地展现数据的分布特征、变量间的关系以及潜在的模式。 第二部分：核心统计推断与检验 在完成数据准备后，我们将进入统计推断的核心领域。本部分将聚焦于如何利用R语言进行假设检验和参数估计。 概率分布： 介绍R中常见的概率分布，如正态分布、t分布、卡方分布、F分布、二项分布、泊松分布等，并学习如何计算它们的概率密度函数、累积分布函数以及进行随机抽样。理解这些分布是进行统计推断的基础。 参数估计： 学习点估计和区间估计的概念，并使用R语言计算样本均值、样本比例等统计量的置信区间，以及如何解释置信区间的含义。 假设检验基础： 详细介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设与备择假设、选择检验统计量、计算p值、做出统计决策等。 常见统计检验的R实现： t检验： 单样本t检验、配对t检验、独立双样本t检验，用于比较均值是否存在显著差异。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析、多因素方差分析，用于比较多个组的均值。 卡方检验： 拟合优度检验、独立性检验（列联表分析），用于分析分类变量之间的关系。 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设时（如正态性），我们将介绍Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等非参数方法。 多重比较： 在进行多次假设检验时，如何控制整体的I类错误率，将介绍Bonferroni校正、Tukey's HSD等方法。 第三部分：回归分析模型 回归分析是统计学中应用最广泛的建模技术之一，用于探索一个或多个自变量与一个因变量之间的关系。本部分将深入讲解各种回归模型及其在R语言中的实现。 简单线性回归： 介绍线性回归的基本原理，包括拟合直线、最小二乘法、回归系数的解释、模型假设（线性、独立性、同方差性、正态性）。学习如何使用R进行简单线性回归分析，并解释回归输出结果，包括R平方、F检验、t检验等。 多重线性回归： 扩展到包含多个自变量的回归模型，学习如何选择和构建模型，处理多重共线性问题，进行变量选择（逐步回归、向后剔除、向前选择），以及解释交互项和控制变量的影响。 模型诊断与改进： 重点讲解如何通过残差分析、影响点分析（Cook's distance, DFFITS等）来评估回归模型的拟合优度、检验模型假设，并学习如何处理异方差性、非线性关系等问题。 广义线性模型（GLM）： 介绍GLM的框架，包括连接函数和指数族分布，使模型能够处理非正态分布的因变量。 逻辑回归： 用于二分类因变量的预测，学习如何解释回归系数（Odds Ratio）以及评估模型性能（AUC, Gini系数等）。 泊松回归： 用于计数型因变量的建模。 非线性回归： 当变量间的关系不适合用线性模型描述时，我们将介绍如何拟合非线性回归模型。 混合效应模型（简要介绍）： 针对具有层次结构或重复测量数据的建模需求，对混合效应模型进行初步介绍。 第四部分：时间序列分析 时间序列数据在金融、经济、天气预报等领域具有广泛应用。本部分将介绍时间序列分析的基本概念和常用模型。 时间序列的识别与预处理： 学习如何识别时间序列的趋势、季节性和周期性，进行平稳化处理（差分、对数变换等）。 自相关与偏自相关分析： 理解ACF和PACF图在识别模型阶数中的作用。 ARIMA模型： 详细介绍ARIMA（自回归滑动平均模型）模型的原理、建模步骤（识别、估计、诊断）、以及在R中的实现。 季节性ARIMA模型： 扩展到SARIMA模型，处理具有季节性成分的时间序列。 模型评估与预测： 学习如何评估时间序列模型的预测性能，并进行未来值的预测。 第五部分：聚类与分类 聚类分析： 层次聚类： 介绍凝聚型和分裂型层次聚类方法，学习如何绘制树状图（Dendrogram）并解释其含义，以及如何选择合适的聚类数量。 划分聚类（K-means）： 介绍K-means算法的原理，学习如何选择K值，以及在R中实现K-means聚类。 聚类结果的评估： 介绍如何评估聚类效果。 分类模型（机器学习入门）： 决策树： 介绍决策树的构建原理，学习如何使用R绘制和解释决策树，并进行预测。 K近邻（KNN）： 介绍KNN算法的基本思想，学习如何进行参数选择和预测。 朴素贝叶斯： 介绍贝叶斯定理在分类中的应用。 第六部分：数据可视化与报告 统计分析的最终目的是为了沟通和决策。强大的可视化能力和清晰的报告能够有效地传达分析结果。 高级数据可视化： ggplot2包： 深入讲解R中最受欢迎且功能强大的可视化包ggplot2，学习其“语法-图形”的理念，掌握绘制各种复杂、美观且信息量丰富的图表，如组合图、热力图、地理空间图等。 交互式可视化： 简要介绍如何使用Shiny等工具创建交互式数据可视化应用，让分析结果更具动态性和用户友好性。 统计报告生成： 学习使用R Markdown等工具，将代码、分析结果、图表和文字有机结合，生成专业、可重复的统计报告（PDF, HTML, Word等）。 第七部分：R语言在特定统计领域的应用示例 为了让读者更好地理解R语言的实际应用，本部分将提供一些在不同统计领域中的具体案例分析。这些案例可能涉及： 市场调研数据分析： 问卷数据分析、用户行为分析。 金融数据分析： 股票价格预测、风险评估。 生物统计学应用： 临床试验数据分析。 社会科学研究： 调查数据分析、模型构建。 学习方法与建议 本书的编写过程中，我们始终强调“动手实践”。我们鼓励读者在阅读每一章时，都跟着代码示例进行操作，尝试修改参数，探索不同的可视化方式。 R语言的学习是一个循序渐进的过程，关键在于多练、多思。 课后练习： 每章末尾都附有精心设计的练习题，旨在巩固所学知识，并引导读者思考如何将所学应用于实际问题。 真实数据集： 我们尽可能使用来自真实世界的数据集进行示例讲解，让学习过程更具代入感。 参考资料： 在书中，我们也会适时地引用重要的R包文档和统计学经典著作，为希望深入研究的读者提供参考。 谁适合阅读本书？ 统计学初学者： 希望学习如何用R语言进行统计分析的学生或研究人员。 R语言使用者： 已经掌握R语言基础，但希望系统学习其统计分析能力的开发者或数据分析师。 跨学科研究者： 需要利用统计学方法解决各自领域问题的科研工作者。 对数据分析感兴趣的任何人： 希望掌握一种强大工具来理解和分析数据的人士。 结语 掌握R语言在统计学中的应用，将极大地提升您处理和分析数据的能力，帮助您在科研、工作和个人发展中获得更广阔的空间。本书正是为此而生。我们期待通过本书，您能够构建起坚实的R语言统计分析技能体系，自信地运用R语言去探索数据的奥秘，解决现实中的挑战。让我们一同踏上这场精彩的R语言统计探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的兴趣点在于它对“统计知识”的定位和深度。市面上很多R语言教程往往侧重于代码技巧的堆砌，对背后的统计学意义一带而过，这对于追求严谨性的学习者来说是远远不够的。我更倾向于那种在介绍完一个统计方法（比如方差分析或主成分分析）后，能立刻无缝衔接到R语言实现过程的教材。这种“先知其所以然，再知其所以然”的结构，能够确保我对统计概念的理解是扎实的，而不是盲目地复制粘贴代码。特别期待看到书中关于“统计模型”部分的讲解，它是否能涵盖更复杂的模型构建和模型选择的策略？例如，在面对多重共线性或异方差等常见问题时，R是如何提供诊断工具和修正方法的？如果这本书能够提供一套清晰的统计思维框架，让我不仅能解决眼前的具体问题，还能触类旁通，那么它的价值就超越了一本简单的参考书，而成为一本提升我分析素养的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚接触统计建模的新手，我目前最大的困惑在于那些晦涩难懂的数学公式在实际操作中如何转化成可执行的步骤。我阅读了一些纯理论的统计学书籍，虽然概念理解得差不多，但一到实际操作就两眼一抹黑，不知道该用哪个R函数，参数的含义又是什么。因此，我非常看重这本书中“R使用手册”和“如何用R 求解统计”这部分内容的实用性和易读性。我希望作者能用一种极其口语化、循序渐进的方式来讲解，就好比身边有一位经验丰富的导师在手把手地教导。具体来说，我希望看到大量的截图和代码块注释，详细解释每一个参数的输入方式和输出结果的解读。如果它能覆盖从数据清洗、预处理到最终报告撰写（包括图表美化）的全流程，那无疑将大大减轻我的学习负担。如果这本书能成功地架起理论知识与R编程之间的桥梁，让我能够自信地拿起任何一个统计问题，都能在R中找到对应的解决方案，那么它就具备了极高的价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有一定R基础，但统计模型应用能力相对薄弱的从业者。我现在的瓶颈在于，虽然我可以跑出各种拟合优度指标，但我往往不确定这些指标的实际业务含义是什么，以及如何向非技术背景的同事解释我的模型结果。因此，这本书如果能提供“统计应用”层面的深度见解，将对我至关重要。我希望它不仅仅停留在技术层面，而是能深入探讨不同统计方法在不同行业场景下的适用边界和优劣势比较。比如，在金融风险预测中，是逻辑回归更稳定还是梯度提升树更具优势？R语言在这两种场景下的模型部署和监控有什么最佳实践？如果书中能在统计理论的严谨性基础上，增加对“结果解释性”和“模型可靠性”的强调，并提供相应的R代码示例来演示如何量化这种解释性，那这本书的实用价值将实现质的飞跃，真正帮助我把统计能力转化为可量化的商业洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题组合——“R语言”、“统计应用”、“R使用手册”——让我联想到它可能是一本集大成者。我特别关注它在处理复杂数据结构和执行高级统计分析时的表现。例如，在当今大数据背景下，如何利用R的高性能计算包（如`data.table`或并行计算）来加速大规模统计模型的拟合？书中是否有专门章节探讨这些效率优化的问题？再者，现代统计学越来越依赖于模拟和重采样方法，比如Bootstrap或MCMC。我期待书中能详细介绍如何利用R语言实现这些先进的统计推断技术，并提供详尽的代码示例，而非仅仅是概念性的介绍。如果这本书能够覆盖到这些前沿且实用的领域，证明其内容与时俱进，并且能够有效地指导读者利用R语言的强大功能去解决当前统计分析中最具挑战性的难题，那么它绝对是统计学习者书架上不可或缺的一本权威指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名和内容介绍让我对它充满了期待，尤其是它强调了“R语言在统计中的应用”，这正是我目前急需掌握的技能。我一直觉得统计学本身固然重要，但如何将理论知识落地到实际操作中，尤其是在数据分析领域占据主导地位的R语言环境下，才是衡量一个统计学习者水平的关键。我希望这本书能提供一套系统且详尽的指南，不仅仅是罗列一些代码片段，而是能够深入讲解每一步操作背后的统计学原理。例如，在处理回归分析时，我期望作者能清晰地阐述如何选择合适的模型，如何诊断模型假设，以及如何用R代码高效地完成假设检验和结果的可视化。如果书中能包含大量贴近实际科研或商业场景的案例，并对这些案例进行深度剖析，那就太棒了。我尤其关注书中关于高级统计模型的介绍，比如时间序列分析或者非参数统计，看它是否能提供超越基础教程的深度，真正帮助我从“会用R”迈向“精通R进行统计分析”。如果这本书能做到理论与实践的完美结合，我想它将是我统计学习旅程中不可或缺的工具书。