高等院校研究生用书·复杂数据统计方法：基于R的应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴喜之 著

图书标签:

• 统计学
• R语言
• 数据分析
• 研究生教材
• 复杂数据
• 多元统计
• 回归分析
• 机器学习
• 高等教育
• 应用统计

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300181417

版次：2

商品编码：11327884

包装：平装

丛书名： 高等院校研究生用书

开本：16开

出版时间：2013-09-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　第一版面世以来，得到了广大读者的支持和鼓励。第二版根据需要做了一些修正、改动及增补，在第七章补充了Granger因果检验，增加了非线性时间序列一节。《高等院校研究生用书·复杂数据统计方法：基于R的应用（第2版）》特点：（1）以数据为导向；（2）介绍新的方法（附有传统方法回顾）；（3）提供R软件入门及全部例子计算的R代码及数据的网址；（4）各章独立。本书读者对象包括统计学、应用统计学、经济学、数学、应用数学、精算、环境、计量经济学、生物医学等专业的本科生、硕士及博士生，各领域的教师和实际工作者。

作者简介

　　吴喜之，北京大学数学力学系本科，美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学以及南开大学、北京大学等多所著名学府执教。

目录

第一章 引言
1.1 作为科学的统计
1.2 数据分析的实践
1.3 数据的形式以及可能用到的模型
1.3.1 横截面数据：因变量为实轴上的数量变量
1.3.2 横截面数据：因变量为分类（定性）变量或者频数
1.3.3纵向数据，多水平数据，面板数据，重复观测数据
1.3.4 多元数据各变量之间的关系：多元分析
1.3.5 路径模型/结构方程模型
1.3.6 多元时间序列数据
1.4 R 软件入门
1.4.1 简介
1.4.2 动手
第二章 横截面数据： 因变量为实数轴上的数量变量
2.1 简单回归回顾
2.1.1 对例2.1数据的简单拟合
2.1.2 对例2.1数据的进一步分析
2.1.3 对简单线性回归的一些讨论
2.1.4 损失函数及分位数回归简介
2.2 简单线性模型不易处理的横截面数据
2.2.1 标准线性回归中的指数变换
2.2.2 生存分析数据的Cox回归模型
2.2.3 数据出现多重共线性情况：岭回归，lasso回归，适应性lasso回归， 偏最小二乘回归
2.2.4 无法做任何假定的数据：机器学习回归方法
2.2.5 决策树回归（回归树）
2.2.6 Boosting回归
2.2.7 Bagging 回归
2.2.8 随机森林回归
2.2.9 人工神经网络回归
2.2.10 支持向量机回归
2.2.11 几种回归方法五折交叉验证结果
2.2.12 方法的稳定性及过拟合
第三章 横截面数据：因变量为分类变量及因变量为频数（计数）变量的情况
3.1经典logistic回归，probit回归和仅适用于数量自变量的判别分析回顾
3.1.1 Logistic回归和probit回归
3.1.2 广义线性模型简介
3.1.3 经典判别分析
3.2 因变量为分类变量， 自变量含有分类变量： 机器学习分类方法
3.2.1 决策树分类（分类树）
3.2.2 Adaboost分类
3.2.3 Bagging 分类
3.2.4 随机森林分类
3.2.5 支持向量机分类
3.2.6 最近邻方法分类
3.2.7 分类方法五折交叉验证结果
3.3因变量为频数（计数）的情况
3.3.1 经典的Poisson对数线性模型回顾
3.3.2 使用Poisson对数线性模型时的散布问题
3.3.3 零膨胀计数数据的Poisson回归
3.3.4 机器学习的算法模型拟合计数数据
3.3.5 关于模型驱动还是数据驱动的简单讨论
3.3.5 多项logit模型及多项分布对数线性模型回顾
第四章 纵向数据（多水平数据，面板数据）
4.1 纵向数据： 线性随机效应混合模型
4.2 纵向数据： 广义线性随机效应混合模型
4.3 纵向数据： 决策树及随机效应模型
4.4 纵向数据： 纵向生存数据
4.4.1 Cox 随机效应混合模型
4.4.2 分步联合建模
§4.5 计量经济学家的视角： 面板数据
第五章 多元分析
5.1 实数轴上的数据： 经典多元分析内容回顾
5.1.1 主成分分析及因子分析
5.1.2 分层聚类及k均值聚类
5.1.3 典型相关分析
5.1.4 对应分析
5.2 非经典多元数据分析： 可视化
5.2.1 主成分分析
5.2.2 对应分析
5.2.3 多重对应分析
5.2.4 多重因子分析
5.2.5 分层多重因子分析
5.2.6 基于主成分分析的聚类
5.3 多元数据的关联规则分析
第六章 路径建模（结构方程建模）数据的PLS分析
6.1 路径模型概述
6.1.1 路径模型
6.1.2 路径模型的两种主要方法
6.2 PLS 方法：顾客满意度的例子
6.3 协方差方法简介
6.4 结构方程模型的一些问题
第七章 多元时间序列数据
7.1 时间序列的基本概念及单变量时间序列方法回顾
7.1.1 时间序列的一些定义和基本概念
7.1.2 常用的一元时间序列方法
7.2 单位根，协整检验及Granger因果检验
7.2.1 概述
7.2.2 单位根检验
7.2.3 协整检验
7.2.4 Granger因果检验
7.3 VAR 模型，VARX 模型与状态空间模型
7.3.1 VAR模型的拟合与预测
7.3.2 VARX模型的拟合与预测
7.3.3 状态空间模型的拟合与预测
7.3.4模型的比较
7.4 非线性时间序列
7.4.1 引言
7.4.2 线性AR模型
7.4.3 自门限自回归模型（SETAR）
7.4.4 Logistic平滑过渡自回归模型（LSTAR）
7.4.5 神经网络模型
7.4.6可加AR模型
7.4.7 模型的比较
7.4.8 门限协整
附录练习：熟练使用R 软件
参考文献

精彩书摘

什么是复杂数据?没有人能够确切定义.本书将通常统计基本教科书中的例子所代表的数据称为简单数据,例如通常最小二乘线性回归所能够完满处理的独立同正态分布数据、用标准多元分析方法能够处理的服从多元正态分布的数据等.其他本科教科书中能够相对完满处理的数据应该不算复杂数据.显然,现实世界中遇到的绝大多数数据都不是标准教科书中所介绍的方法能够完满处理的,因此都应该被认为是复杂数据.按照这个含义,绝大多数真实数据是复杂数据.
对于一个实际工作者来说,拿到一个真实数据以后,很可能需要查阅不少文献来寻找适合这个数据的几种可能模型(假定知道用什么模型可能解决问题),再翻阅若干种软件手册来查阅这些文献所使用软件的计算方法(假定购买了这些软件).造成这种情况的原因是,多数统计教科书是以模型或方法为导向的,内容也多是按照数学思维展开的.
以模型或方法为导向的教科书通常以介绍某种数学模型和方法为主,同时说明这种模型适用于满足某些数学假定的数据,最后说明该模型对于这些满足假定的数据拟合的优越性.实际上,任何一种真实数据是否满足某种数学假定几乎无法证明,每一类数据都可能有不止一种现成的统计方法来处理,还有无数的未知方法等待人们去开发.以模型或方法为主导的方式往往让读者忽略了其他有关的方法,而那些被忽略的方法在某种意义下很可能更有效,或者更优越.

笔者认为, 现在需要一本具有以下特点的书:
用实际数据做案例.
. – 介绍的数据种类尽可能广泛;

– 这些数据必须是真实的;

– 这些数据必须不是简单平凡的教科书例子;

– 每个数据都有理论及应用方面的背景;

– 所有数据都能从网上下载.


对每种数据都介绍可能的方法.
. – 这些方法尽可能新;

– 对各种方法进行比较;

– 所有方法必须有计算支持.


全书使用一种软件.
. – 该软件必须是免费的, 可以从网上下载的;

– 该软件必须能够包含尽可能多的最新统计方法;

– 该软件必须不断更新;

– 书中所有结论都可以通过运行该软件程序而得出, 并给出所有代码. 篇幅不能太大.


. 必须由浅入深, 对经典知识和模型进行必要的回顾.

. 不能有太多数学公式, 但至少必须让读者能直观理解各种方法的含义.

. 其宗旨是训练动手的能力, 而不是面面俱到地告诉人们所有细节.

. 不仅提供各种方法, 而且提醒人们使用各种方法存在的风险.
.



本书以数据形式为导向,对应不同的数据形式介绍可能使用的一些方法.首先引入某些感兴趣类型的数据,再介绍并且对比可能适合这些数据的一些统计方法.这些统计方法可能属于许多不同的模型,属于不同的统计方向,但只要适用于同一类数据,我们就尽量将它们都予以介绍.笔者觉得这种以数据为主导的学习方式有助于理解统计作为数据科学的本质,有助于实际工作者通过数据学习多种统计方法的应用.我们列举了可能用于同类数据的若干方法,希望对创造新的数据分析方法有所启发并促使进一步探索,同时也让读者免受查阅大量不同文献之苦.本书不可能介绍所有的方法,大量新方法在你阅读本书的时候正在诞生.
本书所有的分析都通过免费的自由软件R来实现.读者可以毫不困难地
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重复本书所有的计算.R网站①拥有世界各地统计学家贡献的大量最新软件包(package),这些软件包以飞快的速度增加和更新,已从2009年年底的大约1000个增加到2012年8月底的4009个，仅2012年8月就增加了449个.它们代表了统计学家创造的崭新的统计方法.这些软件包的代码都是公开的②.与此相对比,所有商业软件远没有如此多的资源,也不会更新得如此之快,而且商业软件的代码都是保密的昂贵“黑匣子”.在发达国家,不能想象一个统计专业的研究生不会使用R软件.那里很多学校都开设了R软件的课程.今天,任何一个统计学家想要介绍和推广其创造的统计方法,都必须提供相应的计算程序,而发表该程序的最佳地点就是R网站.由于方法和代码是公开的,这些方法很容易引起有关学者的关注,这些关注对研究相应方法形成群体效应,推动其发展.不会编程的统计学家在今天是很难生存的.
在学校讲授任何一种商业软件都是为该公司做义务广告,如果没有相关软件公司的资助,就没有学校愿意花钱讲授商业软件.在教学中使用盗版软件是违法行为,绝对不应该或明或暗地鼓励师生使用盗版商业软件.
对R软件编程的熟悉还有助于学习其他快速计算的语言,比如C++和FORTRAN,这对于应对因快速处理庞大的数据集而面临的巨大的计算量有所裨益.
本书首先通过一些简单的统计和数学内容介绍R软件的基本知识,然后介绍数据分析的一些基本逻辑和常识.本书的主体则是根据不同数据形式介绍相应的方法.本书以数据为主导,各章都是完全独立的.有一些统计基本知识的读者可以选读本书的任何一个完整的部分.虽然本书介绍的方法涉及应用统计的各个方面,但不可能介绍所有的数学和统计细节,否则将会是一部巨型的百科全书.笔者尽量用文字和少量数学公式对各种方法的原理予以直观介绍,并且引导读者做进一步的阅读.
由于本书没有按照数学模型的分类来编排,因此对各种方法的介绍不可能满足数学上的系统、整洁和完美的要求,但这正是对现实数据和现实世界的反映.如果现实数据都像标准教科书例子那样“规范”,统计就没有存在和发展的必要了.本书试图让读者理解世界是复杂的,数据形式是多种多样的.必须有超越书本、超越所谓权威的智慧和勇气,才能充满自信地面对世界上出现的各
①网址:http://www.r-project.org/.

②除了极个别并非秘密的子程序之外,因为它们很费时间,用机器代码实行.


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种挑战.
由于统计正以前所未有的速度发展,R网站及其各个软件包也在不断更新,因此,笔者希望读者通过对本书的学习,学会如何通过R不断学习新的知识和方法.“授人以鱼不如授之以渔”,成功的教师不是像百科全书那样告诉学生一些现成的知识,而是让学生产生疑问和兴趣,以促进其做进一步的探索.
本书所有的数据例子都可以在网上找到并且下载.这些例子背后都有一些理论和应用的故事.笔者并没有刻意挑选例子所在的领域,这没有关系.你学会了一加一等于二,也就学会了一个苹果加一个苹果等于两个苹果,或一个梨加一个梨等于两个梨这样的计算.那个把作为科学的统计按照工种来划分(诸如工业统计,农业统计,劳动统计)的时代早已一去不复返了.统计是为各个领域服务的,我们想要得到的是到任何领域都能施展的能力,而不是有限的行业培训.如果你能够处理具有挑战性的数据,那么无论该数据来自何领域,你的感觉都会很好.
虽然本书冠以“复杂数据统计方法”之名,但对处理“非复杂”数据的方法都有较完整的回顾,并给出了相应的运算程序,只不过没有像标准教科书那样详细地解释细节而已.
本书的适用范围很广,其内容曾经在中国人民大学、首都经贸大学、中央财经大学、西南财经大学、云南财经大学、四川大学、哈尔滨理工大学、新疆财经大学、中山大学讲授过，对象包括数学、应用数学、统计、精算、经济、旅游、环境等专业的本科生以及数学、应用数学、统计、计量经济学、生物医学、经济学等专业的硕士和博士研究生.作为成绩评定,给每个学生分配两个国外网站上的实际数据,并且要求他们在学期末将他们分析处理这些数据的结果形成报告.这些数据如何处理,没有标准答案,甚至有些必要的方法还超出了授课的范围,需要学生做进一步探索和学习.笔者认为,应用统计硕士所学的内容应该包括本书的大部分内容.希望本书对于各个领域的教师以及实际工作者都有参考价值.第一版面世以来, 得到了广大读者的支持和鼓励. 第二版根据需要做了一些修正、改动及增补. 各个部分或多或少都有所改动. 在第七章补充了Granger因果检验,
增加了非线性时间序列一节. 第二版的排版是笔者通过LaTeX软件实现的.

在任何国家及任何制度下都能够生存和发展的知识和能力,就是科学,是人们在生命的历程中应该获得的.
吴喜之

前言/序言

《复杂数据统计方法：基于R的应用》（第2版） 图书简介 在当今信息爆炸的时代，数据以其前所未有的规模、维度和复杂性呈现在我们面前。从海量文本、高维基因组学、复杂的社交网络到动态的金融时间序列，传统统计方法在处理这些“复杂数据”时常常显得力不从心。如何有效地组织、分析和解释这些数据，从中提取有价值的信息和洞察，已成为科学研究、工程实践以及商业决策中至关重要的挑战。 本书正是应运而生，旨在为高等院校的研究生提供一套系统、深入且极具实践性的复杂数据统计方法学习指南。本书第二版在前一版的基础上，根据学科发展的最新动态和读者反馈，进行了全面更新和内容拓展，特别强化了计算统计的理念和R语言在实际操作中的应用，力求帮助读者掌握分析各类复杂数据的核心理论、关键技术以及实际操作技巧。 本书的定位与目标读者 本书主要面向统计学、数据科学、计算机科学、生物信息学、医学统计、经济学、社会学、心理学等多个学科的高年级本科生和研究生。同时，也适用于在相关领域从事研究和开发的科研人员、数据分析师及技术从业者。无论您是统计学专业的学生，希望深化对现代统计方法的理解；还是跨学科领域的研究者，需要掌握处理复杂数据以解决实际问题的能力；亦或是希望提升数据分析技能的从业者，本书都将是您不可多得的参考。 本书的核心内容与特色 本书最大的特色在于其理论与实践的高度融合。我们不仅深入浅出地讲解了各种复杂数据统计方法背后的统计学原理、数学基础，更强调了如何将这些方法高效地应用于实际数据分析中。为此，我们选择功能强大、应用广泛的R语言作为主要的实现工具。R语言拥有庞大的统计计算和图形展示生态系统，能够轻松应对本书所涉及的各种复杂数据分析任务。 本书内容涵盖了以下几个主要方面，并根据复杂数据特征进行了分类和组织： 第一部分：复杂数据概述与R语言基础 在正式进入复杂的统计方法之前，本书首先会带领读者认识什么是“复杂数据”，其典型特征（如高维性、非线性、异质性、结构性、动态性等）以及它们在不同学科领域中的表现形式。同时，为确保所有读者都能无障碍地进行后续的学习，本书提供了R语言的基础教程，包括数据类型、基本操作、数据结构、函数编写、包的使用以及R语言的数据可视化基础。这一部分旨在为读者打下坚实的R语言编程基础，为后续的复杂数据分析做好准备。 第二部分：处理高维数据的方法 随着科技的进步，数据维度爆炸式增长，例如基因芯片数据、高分辨率图像数据、高维回归模型等。如何在高维环境中进行有效的统计推断和建模是关键。本部分将重点介绍： 降维技术： 包括主成分分析（PCA）、因子分析、独立成分分析（ICA）等线性与非线性降维方法，以及流形学习（如t-SNE, UMAP）在可视化和模式识别中的应用。 正则化方法： LASSO、Ridge、Elastic Net等，它们在特征选择和模型压缩方面扮演着至关重要的角色，尤其是在模型过拟合风险较高的高维场景下。 高维数据中的假设检验与区间估计： 讨论在高维情况下传统的统计推断方法面临的挑战，以及如何进行多重检验校正（如Bonferroni, FDR），保证推断的可靠性。 第三部分：建模非线性关系与非参数方法 许多现实世界的数据呈现复杂的非线性关系，无法用简单的线性模型来描述。本部分将深入探讨： 广义线性模型（GLM）： 扩展了线性模型，能够处理响应变量服从不同分布的情况，如二项分布、泊松分布等，广泛应用于分类和计数数据分析。 混合效应模型： 用于处理具有层次结构或分组结构的数据，如重复测量数据、面板数据，能够有效控制组间和组内变异。 非参数回归： 包括核平滑、样条回归、局部加权回归（LOESS）等，它们不依赖于预设的函数形式，能够灵活地拟合数据中的非线性趋势。 广义可加模型（GAM）： 将非参数平滑函数引入到线性模型框架中，能够灵活地建模多个变量与响应变量之间的非线性关系。 第四部分：聚类与分类分析 从大规模数据中发现隐藏的模式和群体是数据分析的重要目标。本部分将详细讲解： 聚类分析： 介绍层次聚类、划分聚类（如K-means）、密度聚类（如DBSCAN）等不同类型的聚类算法，并讨论如何评估聚类结果。 分类方法： 包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（GBDT）等，这些方法在构建预测模型、识别数据中的类别信息方面发挥着核心作用。 贝叶斯分类： Naive Bayes等，介绍其概率建模思想和应用。 第五部分：时间序列与空间数据分析 许多复杂数据具有时间依赖性或空间关联性。本部分将关注： 时间序列分析： ARIMA模型、状态空间模型、GARCH模型等，用于分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性以及进行预测。 空间统计： 空间自相关、克里金插值、地理加权回归（GWR）等，用于处理和分析具有空间位置信息的数据。 第六部分：现代统计学习方法 随着计算能力的提升，越来越多的“黑箱”模型在复杂数据分析中取得了巨大成功。本部分将介绍： 集成学习： 随机森林、Bagging、Boosting等，它们通过组合多个学习器来提高预测精度和鲁棒性。 深度学习基础： 简要介绍神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在图像、文本和序列数据分析中的基本概念和应用。 模型评估与选择： 交叉验证、自助法（Bootstrap）等重采样技术，以及AIC、BIC、调整R方等模型选择标准，确保模型具有良好的泛化能力。 第七部分：可视化与报告 强大的可视化是理解复杂数据和展示分析结果的关键。本书将介绍使用R语言的ggplot2等工具进行探索性数据分析（EDA）的可视化，以及如何绘制高质量的统计图表来清晰地传达分析结果。同时，也会讨论如何撰写规范的统计分析报告。 本书的实践性特点 本书的另一大亮点是其极强的实践性。每一章都紧密结合R语言的代码实现。我们提供了大量精选的、来自不同领域的实际数据集，并在此基础上演示了如何应用所介绍的统计方法进行分析。读者可以通过运行代码，亲身体验数据分析的全过程，加深对理论知识的理解，并掌握解决实际问题的能力。书中的代码示例清晰、注释详尽，能够直接用于教学和科研实践。 理论深度与计算效率的平衡 我们力求在理论深度和计算效率之间取得良好的平衡。对于核心概念，本书会深入剖析其统计学原理和数学推导；对于计算密集型的算法，则会介绍其高效的实现方式和相关的R包。本书不会回避复杂的数学公式，但会以清晰易懂的方式呈现，并强调其在统计推断和模型构建中的作用。 总结 《复杂数据统计方法：基于R的应用》（第2版）是一本面向高等院校研究生和相关领域从业者的全面、深入且极具实践性的参考书。它不仅系统地介绍了处理各类复杂数据所需的统计理论和方法，更通过R语言的强大支持，将这些理论转化为可操作的实践技能。本书旨在帮助读者掌握驾驭海量、多维、非结构化数据的能力，在各自的研究和工作领域中取得更大的成就。无论您是希望构建更准确的预测模型，还是希望发现数据中隐藏的深层规律，亦或是需要将复杂的统计概念应用于实际问题，本书都将是您宝贵的知识宝库和得力的实践助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是统计学学习道路上的一个里程碑，虽然我手头上暂时没有这本书，但光听周围的同事和朋友提起，我就能感受到它在学术圈中的地位。我最近在处理一个涉及大量非正态分布数据的项目，尝试了市面上好几本主流的统计软件操作指南，但总觉得要么是理论讲解得过于艰深晦涩，让人抓不住重点，要么就是操作步骤过于简化，缺乏对背后统计学原理的深入剖析。我听说这本被誉为“复杂数据统计方法”的教材，恰好弥补了这一空白。据说它在讲解如何运用R语言进行高级统计建模时，非常注重从实际应用场景出发，循序渐进地引导读者理解每一步选择背后的逻辑。特别是在处理缺失值、异常值这些在真实科研数据中无法避免的问题时，它提供的解决方案想必是兼顾了统计严谨性和实际操作可行性的。我非常期待能尽快接触到这本书，相信它能成为我今后数据分析工作中的“定海神针”，彻底革新我对复杂数据处理的固有思维模式。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我过去在学习统计软件应用时，常常感到理论和实践之间存在一道巨大的鸿沟。很多教授的课程专注于证明定理，却很少提及在实际软件中，一个微小的输入错误是如何导致完全错误的结果，或者如何有效地对模型输出结果进行诊断和可视化。我对这本教材的“应用”二字抱有极高的期望。我期待它能教会我如何利用R强大的可视化包（比如ggplot2的深层用法）来清晰地展示复杂模型的假设检验结果，而不是只给出一串枯燥的p值。同时，我希望它在讲解如何进行稳健的假设检验，比如当数据分布严重偏离正态时，如何选择非参数或半参数方法时，不仅给出选择的依据，还能展示在R中如何用最少的代码优雅地实现这些高级检验。这本书若能真正做到理论指导实践，并培养出读者的批判性思维，让读者不仅会“用”R，更懂得“为什么”这样用，那它就超越了一本普通教材的范畴，成为了一本真正的工具书。

评分☆☆☆☆☆

近来我一直在钻研时间序列分析，尤其关注那些非线性的、高频波动的金融市场数据，这方面的统计工具要求极高。我尝试过几本侧重于计量经济学的书籍，但它们往往对R语言的具体实现细节一带而过，导致我写代码时效率低下，各种包的参数设置总是摸不着头脑。从侧面了解到的信息是，这本关于复杂数据统计方法的书，在处理时间序列或空间数据结构时，其R语言的实操部分讲解得极为细致入微，仿佛手把手带着你从零开始构建模型。我特别好奇它是否覆盖了如状态空间模型、高维稀疏数据处理等前沿课题。如果它能用清晰的语言阐述这些复杂模型的构建过程，并且提供可以直接套用的代码框架，那对于像我这样需要快速将理论转化为实践的研究人员来说，简直是福音。毕竟，理论的精妙最终还是要通过可靠的代码来实现价值的。

评分☆☆☆☆☆

我对这本教材的期待，很大程度上源于对“第2版”这个标签的信任。通常来说，能够进行到第二版的书籍，必然是经过了第一版用户的严格检验和反馈的。在统计学这个日新月异的领域，方法论和软件库的更新速度是非常快的，第一版中可能存在的滞后性或不完善之处，想必都在新版本中得到了极大的修正和补充。我最近在做一项机器学习和传统统计方法交叉验证的工作，发现很多旧教材对集成学习、贝叶斯方法的描述已经有些跟不上当前的软件生态。我猜想，第二版一定吸收了近年来R社区的最新进展，比如在泛化线性模型（GLM）的高级拓展，或者非参数回归技术方面，应该有更贴合当前研究热点的案例和代码示例。这种与时俱进的更新，对于确保我们学习到的知识具有长期有效性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名侧重于生物信息学数据挖掘的研究生，我深知处理基因表达矩阵、蛋白质组学数据等高维数据的难度。这些数据往往伴随着严重的批次效应、多重共线性以及数据异质性，传统的ANOVA或简单的多元回归模型根本无济于事。我听闻这本书在应对“高维数据”和“模型选择”方面有独到之处。我非常希望它能深入探讨主成分分析（PCA）的局限性，并详细介绍如因子分析（FA）或偏最小二乘回归（PLS）在降低维度和解释变量关系时的应用。更重要的是，它应该能提供清晰的指导，告诉我们如何选择最稳健的模型，而不是仅仅罗列一堆复杂的公式。如果这本书能在保证统计学深度不降低的前提下，给出处理这些生物学数据的“捷径”或高效路径，那它的价值将是无可估量的。

评分☆☆☆☆☆

网站标价29元，开的发票24元，瞬间亏了，而且邮费另收5元

评分☆☆☆☆☆

研究研究还是可以的，翻翻做参考书。

评分☆☆☆☆☆

学习用书，内容详尽，比较容易看得懂

评分☆☆☆☆☆

很好！其实还没有吃！先给好评吧！

评分☆☆☆☆☆

研究复杂数据、创新统计方法、学习R软件的绝对好书。

评分☆☆☆☆☆

学习R的一本好书，多读几遍，体会更深

评分☆☆☆☆☆

可以

评分☆☆☆☆☆

应该是一本不错的书，可以作为参考

评分☆☆☆☆☆

方法比较全，注重解决实际问题