R语言与统计分析/应用统计学丛书 [Statistical Analysis with R] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汤银才 编

图书标签:

• R语言
• 统计分析
• 应用统计学
• 数据分析
• 统计建模
• 数据挖掘
• R
• 统计推断
• 回归分析
• 实验设计

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040250626

版次：1

商品编码：12297729

包装：平装

丛书名： 应用统计学丛书

外文名称：Statistical Analysis with R

开本：16开

出版时间：2008-11-01

用纸：胶版纸

页数：377

字数：460000

正文语种：中文

内容简介

　　《R语言与统计分析/应用统计学丛书》以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的R函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。
　　《R语言与统计分析/应用统计学丛书》注重统计的思想性、方法的实用性和计算的可操作性。在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数估计与假设检验，还包括了非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法及贝叶斯统计分析方法。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在R中的实现过程。通过《R语言与统计分析/应用统计学丛书》，读者不仅可以快速学会R的基本原理与核心内容，而且可以根据书中的例子与例子中的R程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术，为解决更为复杂的统计问题奠定扎实的基础。

内页插图

目录

第一章 R介绍
1．1 S语言与R
1．2 R的特点
1．3 R的资源
1．4 R的安装与运行
1．4．1 R软件的安装、启动与关闭
1．4．2 R程序包的安装与使用
第一章 习题

第二章 R的基本原理与核心
2．1 R的基本原理
2．2 R的在线帮助
2．3 -个简短的R会话
2．4 R的数据结构
2．4．1 R的对象与属性
2．4．2 浏览对象的信息
2．4．3 向量的建立
2．4．4 数组与矩阵的建立
2．4．5 数据框（data frame）的建立
2．4．6 列表（list）的建立
2．4．7 时间序列（ts）的建立
2．5 数据的存储与读取
2．5．1 数据的存储
2．5．2 数据的读取
2．6 R的图形功能
2．6．1 绘图函数
2．6．2 低级绘图命令
2．6．3 绘图参数
2．6．4 一个实例
2．7 R编程
2．7．1 循环和向量化
2．7．2 用R写程序
2．7．3 编写你自己的函数
2．7．4 养成良好的编程习惯
第二章 习题

第三章 概率与分布
3．1 随机抽样
3．2 排列组合与概率的计算
3．3 概率分布
3．3．1 离散分布的分布律
3．3．2 连续分布的密度函数
3．4 R中内嵌的分布
3．5 应用：中心极限定理
3．5．1 中心极限定理
3．5．2 渐近正态性的图形检验
3．5．3 举例
第三章 习题

第四章 探索性数据分析
4．1 常用分布的概率函数图
4．2 直方图与密度函数的估计
4．2．1 直方图
4．2．2 核密度估计
……
第五章 参数估计
第六章 参数的假设检验
第七章 非参数的假设检验
第八章 方差分析
第九章 回归分析与相关分析
第十章 多元统计分析介绍
第十一章 贝叶斯统计分析
附录A 秩与结的介绍
附录B R的图形界面
附录C R的编程环境
参考文献

前言/序言

　　统计学的任务是研究有关收集、整理、分析数据，从而对所考察的问题作出统计推断。作为一门科学，统计学有其坚实的理论基础，研究统计学方法的理论基础问题的那一部分，构成了所谓数理统计学的内容。其次，统计学就其本质来讲，是一门实用性很强的科学，它在人类活动的各个领域有着广泛的应用。因此数理统计的理论与方法应该与实际相结合，解决社会、经济、工农业生产、生物制药、航空航天、质量管理、环境资源等领域中的各种问题。最后，统计学又是一门技术性很强的科学，由于所研究的问题越来越复杂、变量之间关联性越来越强、数据的规模越来越大，使得原有的计算方法无法顺利实现。现在，随着计算机的不断发展与普及，特别是近20年来统计计算的突破性进展及统计软件的不断完善和成熟，使得解决这些问题不仅成为可能，而且越来越容易、快速。
　　目前许多大学中几乎所有理工科、甚至文科的许多专业都开设了《数理统计》或《应用统计》之类的课程，有的还编写了相应的教材，这是可喜的。这些课程与教材的共同特点是以较大的篇幅介绍数理统计的理论、方法与实际背景，并配有一定数量的例子和习题。部分学校还为有统计专业和应用数学专业的学生开设SAS或MATLAB统计软件课程，为经济统计专业的学生开设SPSS或EViews统计软件课程，但这还远远不够。
　　作者长期从事概率论与数理统计、统计计算及统计软件的教学工作，我们发现目前的统计教学普遍存在的问题有：一、关于教学内容：在有限的课时中，对于非统计专业的学生采用针对统计专业学生的教学方式，过多强调理论的重要性，从而忽视了统计思想和数据处理能力的培养；有的因为仅用一学期（54课时或更少）讲授概率论与数理统计，面面俱到的概率论教学使学生无法学到诸如回归分析与方差分析的重要内容。二、关于软件教学：由于没有软件支持，使用传统的教学方法和教材，无论是老师讲解例题，还是学生完成习题都要花费大量的时间进行手工计算，且错误率高。使用软件可使数据分析更具直观性、灵活性和可重复性，可起到举一反三的作用，提高学生的学习兴趣和动手（操作或编程）能力。三、关于统计教学与软件教学是否分开：统计教学与软件教学分开会产生一定的重复性，从而浪费有限的教学课时，降低学习的效率。分开的教学会使大部分非统计专业的学生不能得到统计软件操作和数据分析能力的培养。有了统计软件，可大大增加教学的信息量，将节省下来的时间用于培养学生统计软件的上机操作能力；有了统计软件，使得大规模或海量数据分析和精确计算成为可能，也使教材中的许多附表（如常用分布的分位数表）失去其必要性。四、关于R软件：本书之所以采用R软件，主要原因是其具有强大的数据的图形展示和统计分析功能，可以免费使用和更新，同时又有大量可随时加载的有针对性的软件包。而SAS、MATLAB、SPSS、EVieis却都是收费软件，与R功能几乎相同的S-PLUS也是收费的。R高效的代码、简洁的输出和强大的帮助系统使得在统计软件辅助下的统计教学成为可能。基于R开发的菜单式驱动的图形界面工具RCommander和PMG（见附录B）使得基础统计分析像SPSS-样容易实现。
　　本书介绍了R的基本功能、常用的数据处理与分析方法及它们在R中的实现。全书共分十一章及三个附录：第一章：R介绍，介绍了R软件的功能与安装。第二章：R的基本原理与核心，简明扼要地介绍了R软件的使用方法，主要侧重于不同类型的数据的操作与函数的使用。第三章：概率与分布，介绍了常用的离散与连续型分布及R中有关的四类函数：分布函数、概率函数、分位数函数和随机数生存函数。第四章：探索性数据分析，介绍了单组和多组数据中特征量的提取方法及数据的图形展示方法。第五章：参数估计，主要介绍了单总体与两总体正态及二项分布参数的点估计与区间估计。第六章：参数的假设检验，主要介绍了单总体与两总体正态及二项分布参数的假设检验。第七章：非参数的假设检验，主要介绍了常用的几种非参数检验方法。第八章：方差分析，主要介绍了多组数据比较的单因子与双因子方差分析及协方差分析方法。第九章：回归分析与相关分析，介绍了随机变量之间相关性的度量与回归分析及诊断方法。第十章：多元统计分析介绍，介绍了多元分析中常用的主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析、典型相关分析及对应分析方法。第十一章：贝叶斯统计分析，介绍了贝叶斯分析中单参数与多参数模型、分层模型及回归模型的分析方法。

《R语言与统计分析》 内容简介 本书旨在为广大统计学爱好者、研究人员、数据科学家以及所有希望深入理解和应用统计学方法的人士，提供一本兼具理论深度与实践广度的权威指南。本书以R语言为核心工具，系统地阐述了从基础统计概念到高级统计模型构建的全过程，强调理论知识与实际操作的有机结合，力求帮助读者掌握运用R语言进行数据探索、模型分析、结果解释和报告撰写的核心能力。 第一部分：R语言基础与数据处理 本书的开篇，我们将带领读者走进R语言的世界。R语言作为一款强大的开源统计计算和图形化语言，以其丰富的数据分析包和灵活的语法，成为现代数据科学领域不可或缺的利器。本部分将从R语言的安装、基本数据类型（向量、列表、矩阵、数据框、因子等）、运算符、控制流（条件语句、循环语句）、函数定义与调用等基础知识入手，确保即使是R语言的初学者也能快速上手。 数据是统计分析的基石，高效的数据处理是后续分析的关键。因此，本书将花费大量篇幅介绍R语言在数据处理方面的强大能力。我们将深入讲解如何使用R内置函数及tidyverse（包括dplyr、tidyr、readr等核心包）进行数据导入、导出（支持CSV、Excel、JSON、数据库等多种格式）、数据清洗（缺失值处理、异常值检测、数据类型转换）、数据整理（行、列的操作，如选择、过滤、排序、分组、汇总、合并、重塑等）。我们将通过大量的实例，展示如何运用链式操作（pipe operator）等现代R语言编程技巧，使数据处理过程更加清晰、高效且易于维护。此外，还将介绍如何利用R进行数据探索性分析（EDA），包括描述性统计量计算、数据可视化（使用ggplot2绘制各种类型的图表，如散点图、折线图、柱状图、箱线图、密度图、热力图等），帮助读者快速了解数据的分布特征、变量间的关系以及潜在的模式。 第二部分：描述性统计与推断性统计基础 在掌握了R语言的数据处理能力后，本书将转向统计学的核心内容。我们首先从描述性统计开始，详细介绍如何使用R语言计算和解释各种描述性统计指标，如均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数、偏度、峰度等。通过直方图、箱线图等可视化工具，帮助读者直观地理解数据的分布情况。 随后，我们将深入到推断性统计的领域。本部分将系统地讲解概率论的基础知识，包括概率的基本概念、随机变量、概率分布（离散型如二项分布、泊松分布；连续型如正态分布、指数分布、t分布、卡方分布、F分布等）。我们将展示如何在R中进行这些概率分布的计算，如计算概率、累积概率、分位数等。 在此基础上，本书将重点讲解统计推断的核心方法：参数估计和假设检验。参数估计方面，我们将介绍点估计和区间估计，详细讲解如何利用R计算总体均值、比例、方差等的置信区间，并阐述置信区间的含义和解释。假设检验部分，我们将从基本原理出发，介绍各种常见的假设检验方法，包括Z检验、t检验（单样本、配对样本、独立样本）、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）、F检验等。每种检验方法都将结合R语言的具体实现，通过真实或模拟数据进行演示，并着重强调假设检验的步骤、P值的解释、统计显著性的判断以及结果的实际意义。 第三部分：回归分析 回归分析是统计学中应用最广泛、功能最强大的工具之一，用于研究变量之间的定量关系。本书将从最基础的简单线性回归开始，详细介绍模型假设、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度检验（R方）、残差分析以及系数的统计显著性检验。我们将运用R语言进行模型构建、参数估计、预测和诊断，并教会读者如何解读回归结果。 接着，我们将扩展到多元线性回归，讨论如何处理多个预测变量，以及多重共线性、交互项、多项式回归等常见问题。本书将深入讲解变量选择方法，如向前选择、向后删除、逐步回归等，并讨论如何使用R语言实现这些方法。 除了线性回归，本书还将介绍非线性回归模型，包括广义线性模型（GLM）。我们将重点讲解逻辑回归（用于二分类因变量）、泊松回归（用于计数型因变量）等，并展示它们在实际问题中的应用，如疾病预测、客户流失分析等。我们将强调模型假设的检验和模型选择的原则。 第四部分：方差分析与多重比较 方差分析（ANOVA）是用来比较两组或多组样本均值是否存在显著差异的统计方法。本书将从单因素方差分析开始，详细介绍其原理、模型假设、F检验的计算过程，并展示如何使用R语言进行单因素ANOVA的实施和结果解释。 在此基础上，我们将深入讲解多因素方差分析，包括主效应和交互效应的分析。我们将演示如何使用R语言构建和分析复杂的ANOVA模型，并解释交互效应的含义。 当ANOVA检验显示组间均值存在显著差异时，我们需要进行事后多重比较，以确定具体哪些组别之间存在差异。本书将详细介绍常用的多重比较方法，如Tukey HSD、Bonferroni校正、Scheffe法等，并展示如何在R语言中应用这些方法，并解读其结果。 第五部分：分类数据分析 分类数据在现实世界中非常普遍，本书将专门用一个章节来讨论分类数据的统计分析方法。我们将从最基本的列联表分析开始，介绍如何使用R语言创建和分析列联表，并进行独立性检验（卡方检验）和同质性检验。 在此基础上，我们将介绍逻辑回归模型，用于分析分类因变量。正如前面所提及的，逻辑回归是处理二分类因变量的标准方法，本书将更加详细地介绍其模型构建、参数解释（如Odds Ratio）以及模型评估方法。 第六部分：时间序列分析 时间序列数据是指按时间顺序收集的一系列观测值。这类数据在经济学、金融学、气象学、生物医学等领域有着广泛的应用。本书将系统介绍时间序列分析的基本概念，包括平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。 我们将重点讲解AR（自回归）、MA（移动平均）、ARMA（自回归移动平均）和ARIMA（差分自回归移动平均）模型。本书将详细阐述这些模型的原理、模型识别（通过ACF和PACF图）、参数估计、模型诊断和模型预测。我们将使用R语言提供的强大工具包（如forecast包）来构建和应用这些时间序列模型，并演示如何进行模型评估和预测。 第七部分：聚类分析与因子分析 聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分成若干个相似的组（簇）。本书将介绍两种主要的聚类方法：层次聚类和划分聚类（如K-means）。我们将详细讲解每种方法的算法原理、如何选择合适的距离度量和聚类准则，并展示如何使用R语言实现这些方法，以及如何解释聚类结果。 因子分析则是一种用于降维的技术，旨在通过少数几个潜在的因子来解释一组可观测变量之间的相关性。本书将介绍因子分析的基本模型、因子提取方法（如主成分分析、主轴因子法）和因子旋转方法，并展示如何在R语言中进行因子分析，以及如何解释提取的因子。 第八部分：统计建模与模型评估 本书的最后部分，我们将探讨更广泛的统计建模和模型评估策略。我们将回顾前面所介绍的各种统计模型，并强调模型选择的重要性。我们将介绍信息准则（如AIC、BIC）在模型选择中的应用，并演示如何使用R语言来计算和比较不同模型的AIC/BIC值。 此外，我们将深入讨论模型诊断技术，包括残差分析、影响点检测等，以确保模型假设得到满足。我们还将介绍交叉验证等模型泛化能力评估方法，帮助读者构建更鲁棒、更可靠的统计模型。 实践导向与代码示例 贯穿全书，每一章节都将配备丰富的、经过精心设计的R语言代码示例。这些示例取材于实际数据集或模拟生成的数据，力求贴近真实应用场景。读者可以跟随代码一步步进行操作，理解理论知识如何在R语言中落地，并学会如何根据自己的数据进行灵活调整。本书强调“边学边做”的学习理念，鼓励读者积极动手实践，从而真正掌握R语言与统计分析的精髓。 目标读者 本书适合以下人群： 统计学专业学生：作为课程的辅助教材或独立学习的参考资料。 数据科学从业者：希望系统提升R语言在数据分析和建模方面的技能。 科研人员：需要运用统计方法分析实验数据或科研结果。 对统计分析感兴趣的初学者：希望从零开始学习统计学理论和R语言实操。 需要进行数据分析的各领域专业人士：如市场营销、金融、生物医药、社会科学等。 通过阅读本书，读者不仅能够深入理解统计学的核心理论，更重要的是能够熟练运用R语言这一强大工具，从数据中提取有价值的信息，做出科学的决策，并有效地与他人沟通分析结果。本书将是你踏上数据分析之旅，或者在统计学领域更进一步的宝贵伙伴。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非统计学专业的学习者，我一直对R语言和统计分析抱有浓厚的兴趣，但又常常被那些复杂的理论和难以理解的数学公式所困扰。直到我入手了《R语言与统计分析/应用统计学丛书》，我才真正体会到学习的乐趣。《R语言与统计分析/应用统计学丛书》给我最大的感受就是其“平易近人”的风格。作者在讲解统计学原理时，总是能用最贴近生活、最形象的比喻来阐释，让那些抽象的概念瞬间变得生动有趣。例如，在介绍概率和分布时，作者就以抽奖、掷骰子等我们熟悉的场景为例，让我能够轻松理解其背后的逻辑。而当涉及到R语言的代码实现时，书中更是提供了大量的示例，并且对每一个代码段都进行了详细的注释，让我能够清晰地理解每一行代码的作用。我尤其欣赏书中对数据预处理和可视化部分的讲解，这些看似基础但却至关重要的环节，书中都给予了足够的重视，并且提供了非常实用的技巧和方法，让我能够快速地将原始数据转化为可分析、可解读的形式。这本书不仅仅是教授我如何使用R语言，更重要的是，它教会了我如何用统计的思维去观察和分析世界，让我看到了数据背后隐藏的规律和价值。我现在已经能够自信地运用R语言处理我遇到的各种数据问题，并且对未来在数据分析领域的发展充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在收到《R语言与统计分析/应用统计学丛书》之前，我对其抱有的期待并不算太高。我之前接触过不少关于R语言的书籍，有些过于注重理论深度，对于非统计学专业的我来说，阅读起来十分吃力；有些则过于浅尝辄止，学完后感觉仍然抓不住重点，无法实际应用。然而，这本书的出现，完全打破了我的固有印象。它巧妙地将理论知识与实践操作进行了完美的融合。开篇就以引人入胜的案例引入，让读者能够迅速理解统计分析的实际意义。书中对于R语言的语法和常用函数讲解得非常透彻，并且每一个知识点都配有清晰的代码示例，这对于我这种需要动手实践才能加深理解的学习者来说，简直是福音。更让我惊喜的是，书中并没有回避一些稍显复杂的统计学概念，而是通过生动形象的比喻和直观的图示，将其变得易于理解。例如，在讲解假设检验的部分，作者并非简单地罗列公式，而是通过一个个生动的故事，让读者体会到统计推断的逻辑和力量。我特别喜欢书中关于数据可视化的章节，图表绘制的部分讲解得非常详细，并且提供了多种多样的可视化方法，让我能够根据不同的数据和目的选择最合适的图表，从而更有效地展示和解释数据。这本书不仅教会了我如何“使用”R，更让我明白了“为何”要这样使用，它培养了我用统计的思维去分析问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在寻找一本能够真正帮助我掌握R语言进行数据分析的书籍，尝试了几本之后，都觉得不够满意，直到我遇见了《R语言与统计分析/应用统计学丛书》。这本书给我最直观的感受就是“全面”和“实用”。它涵盖了R语言在统计分析领域的绝大多数核心内容，从最基础的数据处理到各种高级的统计模型，几乎无所不包。而且，这本书的编写风格非常贴合读者需求，作者并没有把重点放在罗列枯燥的理论上，而是大量地通过实际数据和具体场景来讲解R语言的应用。我特别喜欢书中对于数据可视化的讲解，不同于其他书籍简单地介绍几种绘图函数，这本书教我如何通过可视化来探索数据、发现模式、解释结果，这让我对数据的理解上升了一个层次。在学习过程中，我遇到的很多疑问，在这本书中都能找到清晰的解答。例如，在处理缺失值和异常值时，书中提供的各种方法及其R语言实现都非常详细，让我能够根据不同的情况选择最合适的策略。更重要的是，这本书让我体会到了R语言的强大之处，它不仅仅是一个统计工具，更是一个强大的数据科学平台。这本书就像一位经验丰富的导师，始终在我身边，指引我前进的方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在学术界摸索的科研人员，对统计工具的要求向きましたが，《R语言与统计分析/应用统计学丛书》给予了我意想不到的惊喜。这本书并非那种流于表面的“速成”指南，而是真正地深入到了R语言统计分析的内核。作者在理论阐述上，严谨而又不失深度，对于一些统计学原理的推导，能够追根溯源，展现出其坚实的理论功底。但同时，它又并非一味地堆砌公式，而是始终将理论与R语言的实际应用紧密结合。在我看来，这本书最突出的优点在于其内容的组织结构。它从基础概念开始，循序渐进地引入更复杂的统计模型和分析方法，使得读者能够构建起一个完整的知识体系。每一章的内容都紧密衔接，逻辑清晰，不会让读者感到迷失。书中对R语言的讲解，不仅体现在代码的呈现，更在于对代码背后逻辑的深入剖析，这对于我理解统计模型的实现过程至关重要。我曾遇到过一些复杂的统计分析问题，在这本书的指导下，我找到了相应的解决思路和R语言实现方法。例如，书中关于多重回归和广义线性模型的讲解，不仅深入，而且提供了非常实用的案例，让我能够将这些高级方法应用到我的研究中。这本书的出版，对于需要进行严谨数据分析的科研工作者来说，无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本《R语言与统计分析/应用统计学丛书》简直是我的统计学启蒙恩师！作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的“小白”，我一直对R语言和统计分析充满了好奇，但总觉得那些晦涩难懂的理论像一道道高墙，让我望而却步。直到我翻开这本书，才发现原来统计学也可以如此生动有趣。作者以极其通俗易懂的语言，将那些抽象的概念娓娓道来，让我这个曾经的“数学恐惧症患者”也跃跃欲试。书中不仅仅是枯燥的公式推导，更多的是结合实际案例，一步一步地引导读者如何运用R语言解决实际问题。从基础的数据导入、清洗、可视化，到深入的回归分析、假设检验，再到更高级的时间序列分析和机器学习初步，这本书就像一个全能的工具箱，应有尽有。我尤其喜欢书中对R语言代码的详细解释，每一个函数、每一个参数的用法都解释得清清楚楚，让我能够融会贯通，而不是死记硬背。更棒的是，书中还提供了大量的练习题和配套的数据集，让我能够边学边练，及时巩固所学知识。我曾尝试过其他一些R语言的入门书籍，但总感觉它们要么过于理论化，要么过于碎片化，很难形成一个完整的知识体系。而这本书，从宏观到微观，层层递进，结构清晰，让我能够清晰地把握整个R语言统计分析的脉络。现在，我已经能够自信地使用R语言处理我工作中的数据，做出更科学的决策，这在很大程度上都归功于这本书的陪伴。