统计学实验：SPSS和R软件应用与实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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费宇 编

图书标签:

• 统计学
• SPSS
• R语言
• 数据分析
• 实验教学
• 案例分析
• 高等教育
• 应用统计
• 统计建模
• 科研方法

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040356298

版次：1

商品编码：11052327

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-07-01

页数：220

内容简介

　　 《统计学实验：SPSS和R软件应用与实例》结合两个国际通用的统计软件SPSS和R来介绍统计学基本理论与方法，内容分为描述统计和推断统计两部分，描述统计的内容包括数据的探索性分析、统计图表的制作和基本统计量的计算等；推断统计部分包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析和抽样调查等。《统计学实验：SPSS和R软件应用与实例》的第一部分简单介绍SPSS和R软件的基本知识，第二部分介绍如何使用SPSS软件来实现以上统计分析，第三部分介绍如何使用R软件来完成有关的统计分析；《统计学实验：SPSS和R软件应用与实例》使用的数据文件都制作成SPSS和R格式的文件提供给读者，方便读者使用。

目录

第1章 SPSS软件简介
1.1 SPSS软件概述
1.2 SPSS软件的基本窗口
1.3 SPSS数据文件的建立
习题1
第2章 数据的描述
2.1 常见统计图的绘制
2.2 描述性统计分析
习题2
第3章 参数估计
3.1 一个正态总体均值的估计
3.2 两个正态总体均值差的估计
3.3 总体比例的估计
3.4 总体比例之差的估计
习题3
第4章 假设检验
4.1 一个正态总体均值的检验——单样本t检验
4.2 两个正态总体均值差的检验——双样本t检验
4.3 两个正态总体方差比的检验-F检验
4.4 非正态总体参数的检验
习题4
第5章 方差分析
5.1 单因素方差分析
5.2 双因素方差分析
习题5
第6章 回归分析
6.1 相关分析
6.2 一元线性回归
6.3 多元线性回归
6.4 虚拟变量回归
6.5 logistic回归
6.6 回归曲线的估计
习题6
第7章 时间序列分析
7.1 时间序列的图形化观察
7.2 指数平滑
7.3 时间序列的Box-Jenkin模型
7.4 时间序列的季节分解
习题7
第8章 抽样调查理论与方法
8.1 简单随机抽样调查方法
8.2 分层抽样方法
8.3 系统抽样方法
8.4 整群抽样方法
习题8
第9章 R软件简介
9.1 R软件的特点
9.2 R软件的安装与运行
9.3 R软件的基本原理
9.4 R软件的帮助
习题9
第10章 数据的描述
10.1 数据的整理
10.2 描述统计分析
习题10
第11章 参数估计
11.1 一个正态总体均值的估计
11.2 两个正态总体均值差的估计
11.3 总体比例的估计
11.4 总体比例之差的估计
习题11
第12章 假设检验
12.1 一个正态总体均值的检验——单样本￡检验
12.2 两个正态总体均值差的检验——双样本t检验
12.3 两个正态总体方差比的检验-F检验
12.4 非正态总体参数的检验
习题12
第13章 方差分析
13.1 单因素方差分析
13.2 双因素方差分析
习题13
第14章 回归分析
14.1 相关分析
14.2 一元线性回归
14.3 多元线性回归
14.4 虚拟变量回归
14.5 logistic回归
14.6 回归曲线的估计
习题14
第15章 时间序列分析
15.1 时间序列的图形化观察
15.2 指数平滑
15.3 Box-Jenkin模型
15.4 时间序列的季节分解
习题15
第16章 抽样调查理论与方法
16.1 简单随机抽样调查方法
16.2 分层抽样方法
16.3 系统抽样方法
16.4 整群抽样方法
习题16
参考文献

《数据世界的探索之旅：从基础概念到高级分析的实践指南》 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动各行各业发展的核心动力。然而，海量数据本身并不能直接带来洞察，它们需要经过科学的收集、严谨的分析和恰当的解读，才能转化为有价值的知识。本书正是应此而生，旨在为读者提供一套系统而全面的数据分析学习路径，从最基础的概念入手，逐步深入到高级的统计模型，并强调在实际应用中的操作与技巧。 一、 数据分析的基石：概念与准备 任何深入的分析都离不开对基本概念的深刻理解。本书将首先为你构建一个坚实的数据分析知识框架。我们将从描述性统计开始，介绍如何使用集中趋势的度量（均值、中位数、众数）来把握数据的典型值，如何运用离散程度的度量（方差、标准差、极差）来理解数据的波动性。同时，我们将学习如何通过频率分布、直方图、箱线图等可视化工具，直观地展示数据的分布特征，从而对数据集有一个初步的认识。 然而，数据的获取与整理是分析过程中至关重要的一环，往往占据分析时间的大部分。因此，本书将重点讲解数据收集的原则与方法，包括抽样调查的设计、问卷设计技巧以及二手数据的获取途径。接着，我们将深入探讨数据清洗与预处理的必要性与具体技术，如缺失值处理（删除、插补）、异常值检测与处理、数据转换（对数变换、标准化、归一化）等。这些步骤的扎实掌握，能够有效避免后续分析的偏差，确保分析结果的可靠性。 二、 推断统计的进阶：模型与检验 在掌握了数据的基本特征后，我们便进入了推断统计的范畴，即如何利用样本数据来推断总体特征。本书将系统介绍参数估计的方法，包括点估计与区间估计，以及置信区间的构建与解读。理解置信区间，能够让我们量化不确定性，更审慎地做出决策。 随后，我们将重点阐述假设检验的原理与流程。从单样本t检验、两样本t检验，到配对样本t检验，本书将详细讲解不同场景下的检验方法，并强调p值的含义、统计功效、第一类与第二类错误等核心概念。我们将通过丰富的实例，演示如何根据研究问题选择合适的假设检验，并正确解读检验结果。 此外，方差分析（ANOVA）作为一种强大的多组均值比较方法，也将得到深入的介绍。我们将从单因素方差分析开始，学习如何判断不同处理组之间是否存在显著差异，进而扩展到多因素方差分析，理解各因素及其交互作用对结果的影响。 三、 关系探索与预测：回归与相关分析 理解变量之间的关系是数据分析的另一核心目标。本书将详尽讲解相关分析，介绍皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等度量方法，并学会如何检验相关性的显著性。通过相关分析，我们可以初步判断变量间是否存在线性或非线性关系，以及关系的强度和方向。 在此基础上，我们将重点深入回归分析。从最简单的一元线性回归开始，我们将学习如何构建回归模型，理解回归系数的含义、拟合优度（R方）以及模型诊断的重要性。随后，我们将进阶到多元线性回归，学习如何同时纳入多个预测变量，处理多重共线性等问题，并学会如何进行变量选择，构建最优的预测模型。 为了处理非线性关系，本书还将介绍逻辑回归。这在处理二分类因变量（如是否购买、是否患病）的问题中至关重要。我们将学习如何构建逻辑回归模型，理解优势比（Odds Ratio）的含义，并将其应用于实际的分类预测问题。 四、 高级分析技术：探索数据深层结构 当数据维度较高或存在潜在的结构时，我们需要借助更高级的技术来挖掘信息。本书将引入主成分分析（PCA）和因子分析，介绍如何通过降维技术，提取数据中的主要信息，简化模型，并减少冗余。我们将学习如何解释主成分或因子，以及它们在数据压缩和特征提取中的应用。 对于非线性的、分组的以及具有复杂结构的数据，聚类分析将提供强大的工具。我们将介绍K-Means聚类、层次聚类等常用方法，学习如何根据数据相似性将样本分组，并应用于市场细分、用户画像等场景。 五、 探索性数据分析与可视化 直观地展示数据是理解数据和沟通结果的关键。本书将贯穿始终地强调数据可视化的重要性，并介绍各种有效的可视化技术。从基础的散点图、折线图、柱状图，到用于展示多变量关系的气泡图、热力图，以及用于探索地理空间数据的地图可视化，我们将学习如何选择最适合数据类型和分析目的的图形。 此外，本书还将专门探讨探索性数据分析（EDA）的策略与技巧。EDA不仅仅是绘制图表，更是一种思维方式，它帮助我们发现数据中的模式、趋势、异常以及变量间的潜在关系，从而为后续的建模提供指导。我们将学习如何系统地进行EDA，提出有价值的研究假设。 六、 实践导向的学习 本书的设计理念始终围绕着“实践”二字。每一章节的理论讲解都将紧密结合实际案例，并通过详细的步骤演示，引导读者动手操作。我们将通过模拟真实世界的数据集，让读者在解决实际问题的过程中，巩固所学知识，提升分析能力。书中提供的案例涵盖了金融、市场营销、生物医学、社会科学等多个领域，力求让读者感受到数据分析在不同学科中的广泛应用价值。 本书的学习者受益 初学者： 建立扎实的统计学基础，掌握数据分析的基本流程和常用工具。 在校学生： 辅助统计学、数据科学、计算机科学、经济学、管理学等专业课程学习，提升学术研究能力。 职场人士： 掌握数据分析技能，在工作中能够更有效地进行数据驱动的决策，提升工作效率和专业竞争力。 研究人员： 拓展分析思路，掌握更先进的统计模型与可视化技术，深化研究成果。 本书旨在成为您在数据世界中探索和发现的可靠伙伴，帮助您掌握将原始数据转化为深刻洞察的力量。通过理论学习与实践操作的结合，您将逐步建立起一套独立解决复杂数据问题的能力体系。

评分☆☆☆☆☆

真正让我感到惊喜的是其内容的广度和深度兼顾得如此到位。许多同类书籍要么过于侧重软件操作的表面化演示，导致理论基础薄弱；要么就是理论推导过于晦涩，让人望而却步。而这本教材却找到了一个黄金分割点。在讲解方差分析（ANOVA）这类经典统计方法时，它不仅展示了如何在软件中点击按钮得出结果，更重要的是，它深入剖析了为什么选择这种检验方法，以及结果的统计学意义到底是什么。例如，在多元回归部分，书中对多重共线性和异方差性的处理，不是简单地提及，而是通过具体的案例数据进行模拟演示，让我们亲眼看到这些问题如何扭曲结果，以及如何利用软件工具进行有效修正。这种“实战演练”的教学模式，使得枯燥的统计概念变得生动、可感知，极大地增强了读者的批判性思维能力，让我们不再是盲目的“按键侠”。

评分☆☆☆☆☆

从软件更新和维护的角度来看，这本书展现了作者团队与时俱进的专业素养。考虑到R语言和SPSS都会不定期进行版本迭代，我原本担心买到的会是过时的操作指南。然而，在阅读过程中，我发现它在很多关键函数和命令的介绍上，都标注了兼容性和可能的版本差异提示，这体现出极高的责任心。特别是对于R语言的部分，它不仅教会了我们如何使用基础包，还引导我们去探索tidyverse生态系统中的强大工具，例如ggplot2在数据可视化上的艺术性展示，简直是令人叹为观止。这本书不仅仅是一本工具手册，更像是一张通往现代数据科学实践的路线图，它教会的不仅仅是“如何操作”，更是“如何思考”数据背后的商业或科学问题，这才是它最核心的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和语言风格，可以说是将学术的严谨性与现代读者的阅读习惯进行了完美的平衡。我向来不太喜欢那种密密麻麻、缺乏留白的专业书籍，但翻开这本教材，视觉上非常舒适。图表的制作精良，色彩搭配得当，关键公式和核心结论都会被巧妙地用方框或加粗字体突出显示，有效减轻了长时间阅读带来的疲劳感。在叙事语气上，它保持了一种鼓励和引导的姿态，即便是处理到复杂的假设检验过程，作者也擅长用类比和生活化的语言去解释其内在逻辑，使得理解的门槛大大降低。这让我在工作之余，可以相对放松地沉浸其中，而不是感觉像在啃一块硬骨头，这一点对于构建学习的内在驱动力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与数据打交道的专业人士，我尤其欣赏这本书在案例选择上的贴近现实。它所引用的数据实例，无论是社会学调查、经济预测还是工程质量控制，都具有很强的代入感。不像某些教材中那些过于理想化或脱离实际的“虚拟数据”，这本书的案例往往带有一些现实世界中常见的数据噪音和不规范性。这无疑是宝贵的经验财富。我记得在进行时间序列分析的章节时，作者没有止步于简单的ARIMA模型，而是引入了更复杂的GARCH模型来处理金融数据中的波动性问题，这对于进阶学习者来说，无疑提供了极佳的进阶跳板。更重要的是，书中对代码和输出结果的解释，总是那么精准且到位，没有丝毫的冗余，每一个统计量、每一个P值，似乎都在与读者进行一场深入的对话。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，它那种简约而不失严谨的风格，很容易吸引到像我这样对数据分析工具有着实际操作需求的学习者。打开扉页，首先注意到的是作者团队在内容组织上的匠心独运。它没有陷入纯粹理论的泥潭，而是巧妙地将统计学的核心概念与实际应用场景紧密结合起来。特别是对于那些初次接触SPSS和R的读者，书中清晰的步骤拆解和丰富的截图注解，简直是黑暗中的指路明灯。我记得有一次在处理一个关于市场调研的回归分析时遇到了瓶颈，正是书中关于模型诊断的那个小节，寥寥数语却点明了问题的关键所在，让我豁然开朗。这种将“知道是什么”和“怎么做”完美融合的叙事方式，极大地提升了学习的效率和乐趣。它更像是一位经验丰富的导师，在你身边耐心指导，而不是一本冷冰冰的教科书，这一点，对于自学者来说价值连城。

评分☆☆☆☆☆

“老头子，别等了。这么冷的天，咱回家吧”

评分☆☆☆☆☆

“老头子，别等了。这么冷的天，咱回家吧”

评分☆☆☆☆☆

他们是我的支点，虽然他们和我生活在不同的时期，他们为生活奔波的时候我还未曾睁眼打量这个世界；而当我正值青春的时候，他们却已经随着年华的河流飘远。

评分☆☆☆☆☆

“老头子，别等了。这么冷的天，咱回家吧”

评分☆☆☆☆☆

他是我的支点，虽然他目光呆滞，表情木然。他就这样静静地笔直地坐在椅子上。寒冷的气温让他裹上了厚厚的棉衣，冷风让他缩紧了脖子。可他的神色丝毫没有改变，就好像一个虔诚的信徒，静默地等待着遥远而神秘的梦。于是他慢慢变成了一棵树，扎根在渺渺的时间里，扎根在茫茫的人潮中。

评分☆☆☆☆☆

他是我的支点，虽然他目光呆滞，表情木然。他就这样静静地笔直地坐在椅子上。寒冷的气温让他裹上了厚厚的棉衣，冷风让他缩紧了脖子。可他的神色丝毫没有改变，就好像一个虔诚的信徒，静默地等待着遥远而神秘的梦。于是他慢慢变成了一棵树，扎根在渺渺的时间里，扎根在茫茫的人潮中。

评分☆☆☆☆☆

价钱合适！东西靠谱！建议购买！

评分☆☆☆☆☆

那一刻我是多么羡慕他，羡慕他沉沉的满满的担子，羡慕他那可以让人心安的肩膀。

评分☆☆☆☆☆

阿基米德曾经说过：“给我一个支点，我可以撑起整个地球。”