R語言與統計分析/應用統計學叢書 [Statistical Analysis with R] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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湯銀纔 編

圖書標籤:

• R語言
• 統計分析
• 應用統計學
• 數據分析
• 統計建模
• 數據挖掘
• R
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 實驗設計

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040250626

版次：1

商品編碼：12297729

包裝：平裝

叢書名： 應用統計學叢書

外文名稱：Statistical Analysis with R

開本：16開

齣版時間：2008-11-01

用紙：膠版紙

頁數：377

字數：460000

正文語種：中文

內容簡介

　　《R語言與統計分析/應用統計學叢書》以數據的常用統計分析方法為基礎，在簡明扼要地闡述統計學基本概念、基本思想與基本方法的基礎上，講述與之相對應的R函數的實現，並通過具體的例子說明統計問題求解的過程。
　　《R語言與統計分析/應用統計學叢書》注重統計的思想性、方法的實用性和計算的可操作性。在內容的安排上不僅包含瞭基礎統計分析中的探索性數據分析、參數估計與假設檢驗，還包括瞭非參數統計分析的常用方法、多元統計分析方法及貝葉斯統計分析方法。每一部分都通過具體例子重點講述解決問題的思想、方法和在R中的實現過程。通過《R語言與統計分析/應用統計學叢書》，讀者不僅可以快速學會R的基本原理與核心內容，而且可以根據書中的例子與例子中的R程序學會解決問題的統計計算方法與基本的編程技術，為解決更為復雜的統計問題奠定紮實的基礎。

內頁插圖

目錄

第一章 R介紹
1．1 S語言與R
1．2 R的特點
1．3 R的資源
1．4 R的安裝與運行
1．4．1 R軟件的安裝、啓動與關閉
1．4．2 R程序包的安裝與使用
第一章 習題

第二章 R的基本原理與核心
2．1 R的基本原理
2．2 R的在綫幫助
2．3 -個簡短的R會話
2．4 R的數據結構
2．4．1 R的對象與屬性
2．4．2 瀏覽對象的信息
2．4．3 嚮量的建立
2．4．4 數組與矩陣的建立
2．4．5 數據框（data frame）的建立
2．4．6 列錶（list）的建立
2．4．7 時間序列（ts）的建立
2．5 數據的存儲與讀取
2．5．1 數據的存儲
2．5．2 數據的讀取
2．6 R的圖形功能
2．6．1 繪圖函數
2．6．2 低級繪圖命令
2．6．3 繪圖參數
2．6．4 一個實例
2．7 R編程
2．7．1 循環和嚮量化
2．7．2 用R寫程序
2．7．3 編寫你自己的函數
2．7．4 養成良好的編程習慣
第二章 習題

第三章 概率與分布
3．1 隨機抽樣
3．2 排列組閤與概率的計算
3．3 概率分布
3．3．1 離散分布的分布律
3．3．2 連續分布的密度函數
3．4 R中內嵌的分布
3．5 應用：中心極限定理
3．5．1 中心極限定理
3．5．2 漸近正態性的圖形檢驗
3．5．3 舉例
第三章 習題

第四章 探索性數據分析
4．1 常用分布的概率函數圖
4．2 直方圖與密度函數的估計
4．2．1 直方圖
4．2．2 核密度估計
……
第五章 參數估計
第六章 參數的假設檢驗
第七章 非參數的假設檢驗
第八章 方差分析
第九章 迴歸分析與相關分析
第十章 多元統計分析介紹
第十一章 貝葉斯統計分析
附錄A 秩與結的介紹
附錄B R的圖形界麵
附錄C R的編程環境
參考文獻

前言/序言

　　統計學的任務是研究有關收集、整理、分析數據，從而對所考察的問題作齣統計推斷。作為一門科學，統計學有其堅實的理論基礎，研究統計學方法的理論基礎問題的那一部分，構成瞭所謂數理統計學的內容。其次，統計學就其本質來講，是一門實用性很強的科學，它在人類活動的各個領域有著廣泛的應用。因此數理統計的理論與方法應該與實際相結閤，解決社會、經濟、工農業生産、生物製藥、航空航天、質量管理、環境資源等領域中的各種問題。最後，統計學又是一門技術性很強的科學，由於所研究的問題越來越復雜、變量之間關聯性越來越強、數據的規模越來越大，使得原有的計算方法無法順利實現。現在，隨著計算機的不斷發展與普及，特彆是近20年來統計計算的突破性進展及統計軟件的不斷完善和成熟，使得解決這些問題不僅成為可能，而且越來越容易、快速。
　　目前許多大學中幾乎所有理工科、甚至文科的許多專業都開設瞭《數理統計》或《應用統計》之類的課程，有的還編寫瞭相應的教材，這是可喜的。這些課程與教材的共同特點是以較大的篇幅介紹數理統計的理論、方法與實際背景，並配有一定數量的例子和習題。部分學校還為有統計專業和應用數學專業的學生開設SAS或MATLAB統計軟件課程，為經濟統計專業的學生開設SPSS或EViews統計軟件課程，但這還遠遠不夠。
　　作者長期從事概率論與數理統計、統計計算及統計軟件的教學工作，我們發現目前的統計教學普遍存在的問題有：一、關於教學內容：在有限的課時中，對於非統計專業的學生采用針對統計專業學生的教學方式，過多強調理論的重要性，從而忽視瞭統計思想和數據處理能力的培養；有的因為僅用一學期（54課時或更少）講授概率論與數理統計，麵麵俱到的概率論教學使學生無法學到諸如迴歸分析與方差分析的重要內容。二、關於軟件教學：由於沒有軟件支持，使用傳統的教學方法和教材，無論是老師講解例題，還是學生完成習題都要花費大量的時間進行手工計算，且錯誤率高。使用軟件可使數據分析更具直觀性、靈活性和可重復性，可起到舉一反三的作用，提高學生的學習興趣和動手（操作或編程）能力。三、關於統計教學與軟件教學是否分開：統計教學與軟件教學分開會産生一定的重復性，從而浪費有限的教學課時，降低學習的效率。分開的教學會使大部分非統計專業的學生不能得到統計軟件操作和數據分析能力的培養。有瞭統計軟件，可大大增加教學的信息量，將節省下來的時間用於培養學生統計軟件的上機操作能力；有瞭統計軟件，使得大規模或海量數據分析和精確計算成為可能，也使教材中的許多附錶（如常用分布的分位數錶）失去其必要性。四、關於R軟件：本書之所以采用R軟件，主要原因是其具有強大的數據的圖形展示和統計分析功能，可以免費使用和更新，同時又有大量可隨時加載的有針對性的軟件包。而SAS、MATLAB、SPSS、EVieis卻都是收費軟件，與R功能幾乎相同的S-PLUS也是收費的。R高效的代碼、簡潔的輸齣和強大的幫助係統使得在統計軟件輔助下的統計教學成為可能。基於R開發的菜單式驅動的圖形界麵工具RCommander和PMG（見附錄B）使得基礎統計分析像SPSS-樣容易實現。
　　本書介紹瞭R的基本功能、常用的數據處理與分析方法及它們在R中的實現。全書共分十一章及三個附錄：第一章：R介紹，介紹瞭R軟件的功能與安裝。第二章：R的基本原理與核心，簡明扼要地介紹瞭R軟件的使用方法，主要側重於不同類型的數據的操作與函數的使用。第三章：概率與分布，介紹瞭常用的離散與連續型分布及R中有關的四類函數：分布函數、概率函數、分位數函數和隨機數生存函數。第四章：探索性數據分析，介紹瞭單組和多組數據中特徵量的提取方法及數據的圖形展示方法。第五章：參數估計，主要介紹瞭單總體與兩總體正態及二項分布參數的點估計與區間估計。第六章：參數的假設檢驗，主要介紹瞭單總體與兩總體正態及二項分布參數的假設檢驗。第七章：非參數的假設檢驗，主要介紹瞭常用的幾種非參數檢驗方法。第八章：方差分析，主要介紹瞭多組數據比較的單因子與雙因子方差分析及協方差分析方法。第九章：迴歸分析與相關分析，介紹瞭隨機變量之間相關性的度量與迴歸分析及診斷方法。第十章：多元統計分析介紹，介紹瞭多元分析中常用的主成分分析、因子分析、判彆分析、聚類分析、典型相關分析及對應分析方法。第十一章：貝葉斯統計分析，介紹瞭貝葉斯分析中單參數與多參數模型、分層模型及迴歸模型的分析方法。

《R語言與統計分析》 內容簡介 本書旨在為廣大統計學愛好者、研究人員、數據科學傢以及所有希望深入理解和應用統計學方法的人士，提供一本兼具理論深度與實踐廣度的權威指南。本書以R語言為核心工具，係統地闡述瞭從基礎統計概念到高級統計模型構建的全過程，強調理論知識與實際操作的有機結閤，力求幫助讀者掌握運用R語言進行數據探索、模型分析、結果解釋和報告撰寫的核心能力。 第一部分：R語言基礎與數據處理 本書的開篇，我們將帶領讀者走進R語言的世界。R語言作為一款強大的開源統計計算和圖形化語言，以其豐富的數據分析包和靈活的語法，成為現代數據科學領域不可或缺的利器。本部分將從R語言的安裝、基本數據類型（嚮量、列錶、矩陣、數據框、因子等）、運算符、控製流（條件語句、循環語句）、函數定義與調用等基礎知識入手，確保即使是R語言的初學者也能快速上手。 數據是統計分析的基石，高效的數據處理是後續分析的關鍵。因此，本書將花費大量篇幅介紹R語言在數據處理方麵的強大能力。我們將深入講解如何使用R內置函數及tidyverse（包括dplyr、tidyr、readr等核心包）進行數據導入、導齣（支持CSV、Excel、JSON、數據庫等多種格式）、數據清洗（缺失值處理、異常值檢測、數據類型轉換）、數據整理（行、列的操作，如選擇、過濾、排序、分組、匯總、閤並、重塑等）。我們將通過大量的實例，展示如何運用鏈式操作（pipe operator）等現代R語言編程技巧，使數據處理過程更加清晰、高效且易於維護。此外，還將介紹如何利用R進行數據探索性分析（EDA），包括描述性統計量計算、數據可視化（使用ggplot2繪製各種類型的圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、密度圖、熱力圖等），幫助讀者快速瞭解數據的分布特徵、變量間的關係以及潛在的模式。 第二部分：描述性統計與推斷性統計基礎 在掌握瞭R語言的數據處理能力後，本書將轉嚮統計學的核心內容。我們首先從描述性統計開始，詳細介紹如何使用R語言計算和解釋各種描述性統計指標，如均值、中位數、眾數、方差、標準差、四分位數、偏度、峰度等。通過直方圖、箱綫圖等可視化工具，幫助讀者直觀地理解數據的分布情況。 隨後，我們將深入到推斷性統計的領域。本部分將係統地講解概率論的基礎知識，包括概率的基本概念、隨機變量、概率分布（離散型如二項分布、泊鬆分布；連續型如正態分布、指數分布、t分布、卡方分布、F分布等）。我們將展示如何在R中進行這些概率分布的計算，如計算概率、纍積概率、分位數等。 在此基礎上，本書將重點講解統計推斷的核心方法：參數估計和假設檢驗。參數估計方麵，我們將介紹點估計和區間估計，詳細講解如何利用R計算總體均值、比例、方差等的置信區間，並闡述置信區間的含義和解釋。假設檢驗部分，我們將從基本原理齣發，介紹各種常見的假設檢驗方法，包括Z檢驗、t檢驗（單樣本、配對樣本、獨立樣本）、卡方檢驗（擬閤優度檢驗、獨立性檢驗）、F檢驗等。每種檢驗方法都將結閤R語言的具體實現，通過真實或模擬數據進行演示，並著重強調假設檢驗的步驟、P值的解釋、統計顯著性的判斷以及結果的實際意義。 第三部分：迴歸分析 迴歸分析是統計學中應用最廣泛、功能最強大的工具之一，用於研究變量之間的定量關係。本書將從最基礎的簡單綫性迴歸開始，詳細介紹模型假設、參數估計（最小二乘法）、模型擬閤優度檢驗（R方）、殘差分析以及係數的統計顯著性檢驗。我們將運用R語言進行模型構建、參數估計、預測和診斷，並教會讀者如何解讀迴歸結果。 接著，我們將擴展到多元綫性迴歸，討論如何處理多個預測變量，以及多重共綫性、交互項、多項式迴歸等常見問題。本書將深入講解變量選擇方法，如嚮前選擇、嚮後刪除、逐步迴歸等，並討論如何使用R語言實現這些方法。 除瞭綫性迴歸，本書還將介紹非綫性迴歸模型，包括廣義綫性模型（GLM）。我們將重點講解邏輯迴歸（用於二分類因變量）、泊鬆迴歸（用於計數型因變量）等，並展示它們在實際問題中的應用，如疾病預測、客戶流失分析等。我們將強調模型假設的檢驗和模型選擇的原則。 第四部分：方差分析與多重比較 方差分析（ANOVA）是用來比較兩組或多組樣本均值是否存在顯著差異的統計方法。本書將從單因素方差分析開始，詳細介紹其原理、模型假設、F檢驗的計算過程，並展示如何使用R語言進行單因素ANOVA的實施和結果解釋。 在此基礎上，我們將深入講解多因素方差分析，包括主效應和交互效應的分析。我們將演示如何使用R語言構建和分析復雜的ANOVA模型，並解釋交互效應的含義。 當ANOVA檢驗顯示組間均值存在顯著差異時，我們需要進行事後多重比較，以確定具體哪些組彆之間存在差異。本書將詳細介紹常用的多重比較方法，如Tukey HSD、Bonferroni校正、Scheffe法等，並展示如何在R語言中應用這些方法，並解讀其結果。 第五部分：分類數據分析 分類數據在現實世界中非常普遍，本書將專門用一個章節來討論分類數據的統計分析方法。我們將從最基本的列聯錶分析開始，介紹如何使用R語言創建和分析列聯錶，並進行獨立性檢驗（卡方檢驗）和同質性檢驗。 在此基礎上，我們將介紹邏輯迴歸模型，用於分析分類因變量。正如前麵所提及的，邏輯迴歸是處理二分類因變量的標準方法，本書將更加詳細地介紹其模型構建、參數解釋（如Odds Ratio）以及模型評估方法。 第六部分：時間序列分析 時間序列數據是指按時間順序收集的一係列觀測值。這類數據在經濟學、金融學、氣象學、生物醫學等領域有著廣泛的應用。本書將係統介紹時間序列分析的基本概念，包括平穩性、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）。 我們將重點講解AR（自迴歸）、MA（移動平均）、ARMA（自迴歸移動平均）和ARIMA（差分自迴歸移動平均）模型。本書將詳細闡述這些模型的原理、模型識彆（通過ACF和PACF圖）、參數估計、模型診斷和模型預測。我們將使用R語言提供的強大工具包（如forecast包）來構建和應用這些時間序列模型，並演示如何進行模型評估和預測。 第七部分：聚類分析與因子分析 聚類分析是一種無監督學習方法，用於將數據集中的對象分成若乾個相似的組（簇）。本書將介紹兩種主要的聚類方法：層次聚類和劃分聚類（如K-means）。我們將詳細講解每種方法的算法原理、如何選擇閤適的距離度量和聚類準則，並展示如何使用R語言實現這些方法，以及如何解釋聚類結果。 因子分析則是一種用於降維的技術，旨在通過少數幾個潛在的因子來解釋一組可觀測變量之間的相關性。本書將介紹因子分析的基本模型、因子提取方法（如主成分分析、主軸因子法）和因子鏇轉方法，並展示如何在R語言中進行因子分析，以及如何解釋提取的因子。 第八部分：統計建模與模型評估 本書的最後部分，我們將探討更廣泛的統計建模和模型評估策略。我們將迴顧前麵所介紹的各種統計模型，並強調模型選擇的重要性。我們將介紹信息準則（如AIC、BIC）在模型選擇中的應用，並演示如何使用R語言來計算和比較不同模型的AIC/BIC值。 此外，我們將深入討論模型診斷技術，包括殘差分析、影響點檢測等，以確保模型假設得到滿足。我們還將介紹交叉驗證等模型泛化能力評估方法，幫助讀者構建更魯棒、更可靠的統計模型。 實踐導嚮與代碼示例 貫穿全書，每一章節都將配備豐富的、經過精心設計的R語言代碼示例。這些示例取材於實際數據集或模擬生成的數據，力求貼近真實應用場景。讀者可以跟隨代碼一步步進行操作，理解理論知識如何在R語言中落地，並學會如何根據自己的數據進行靈活調整。本書強調“邊學邊做”的學習理念，鼓勵讀者積極動手實踐，從而真正掌握R語言與統計分析的精髓。 目標讀者 本書適閤以下人群： 統計學專業學生：作為課程的輔助教材或獨立學習的參考資料。 數據科學從業者：希望係統提升R語言在數據分析和建模方麵的技能。 科研人員：需要運用統計方法分析實驗數據或科研結果。 對統計分析感興趣的初學者：希望從零開始學習統計學理論和R語言實操。 需要進行數據分析的各領域專業人士：如市場營銷、金融、生物醫藥、社會科學等。 通過閱讀本書，讀者不僅能夠深入理解統計學的核心理論，更重要的是能夠熟練運用R語言這一強大工具，從數據中提取有價值的信息，做齣科學的決策，並有效地與他人溝通分析結果。本書將是你踏上數據分析之旅，或者在統計學領域更進一步的寶貴夥伴。

評分☆☆☆☆☆

作為一名非統計學專業的學習者，我一直對R語言和統計分析抱有濃厚的興趣，但又常常被那些復雜的理論和難以理解的數學公式所睏擾。直到我入手瞭《R語言與統計分析/應用統計學叢書》，我纔真正體會到學習的樂趣。《R語言與統計分析/應用統計學叢書》給我最大的感受就是其“平易近人”的風格。作者在講解統計學原理時，總是能用最貼近生活、最形象的比喻來闡釋，讓那些抽象的概念瞬間變得生動有趣。例如，在介紹概率和分布時，作者就以抽奬、擲骰子等我們熟悉的場景為例，讓我能夠輕鬆理解其背後的邏輯。而當涉及到R語言的代碼實現時，書中更是提供瞭大量的示例，並且對每一個代碼段都進行瞭詳細的注釋，讓我能夠清晰地理解每一行代碼的作用。我尤其欣賞書中對數據預處理和可視化部分的講解，這些看似基礎但卻至關重要的環節，書中都給予瞭足夠的重視，並且提供瞭非常實用的技巧和方法，讓我能夠快速地將原始數據轉化為可分析、可解讀的形式。這本書不僅僅是教授我如何使用R語言，更重要的是，它教會瞭我如何用統計的思維去觀察和分析世界，讓我看到瞭數據背後隱藏的規律和價值。我現在已經能夠自信地運用R語言處理我遇到的各種數據問題，並且對未來在數據分析領域的發展充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在學術界摸索的科研人員，對統計工具的要求嚮きましたが，《R語言與統計分析/應用統計學叢書》給予瞭我意想不到的驚喜。這本書並非那種流於錶麵的“速成”指南，而是真正地深入到瞭R語言統計分析的內核。作者在理論闡述上，嚴謹而又不失深度，對於一些統計學原理的推導，能夠追根溯源，展現齣其堅實的理論功底。但同時，它又並非一味地堆砌公式，而是始終將理論與R語言的實際應用緊密結閤。在我看來，這本書最突齣的優點在於其內容的組織結構。它從基礎概念開始，循序漸進地引入更復雜的統計模型和分析方法，使得讀者能夠構建起一個完整的知識體係。每一章的內容都緊密銜接，邏輯清晰，不會讓讀者感到迷失。書中對R語言的講解，不僅體現在代碼的呈現，更在於對代碼背後邏輯的深入剖析，這對於我理解統計模型的實現過程至關重要。我曾遇到過一些復雜的統計分析問題，在這本書的指導下，我找到瞭相應的解決思路和R語言實現方法。例如，書中關於多重迴歸和廣義綫性模型的講解，不僅深入，而且提供瞭非常實用的案例，讓我能夠將這些高級方法應用到我的研究中。這本書的齣版，對於需要進行嚴謹數據分析的科研工作者來說，無疑是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本《R語言與統計分析/應用統計學叢書》簡直是我的統計學啓濛恩師！作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的“小白”，我一直對R語言和統計分析充滿瞭好奇，但總覺得那些晦澀難懂的理論像一道道高牆，讓我望而卻步。直到我翻開這本書，纔發現原來統計學也可以如此生動有趣。作者以極其通俗易懂的語言，將那些抽象的概念娓娓道來，讓我這個曾經的“數學恐懼癥患者”也躍躍欲試。書中不僅僅是枯燥的公式推導，更多的是結閤實際案例，一步一步地引導讀者如何運用R語言解決實際問題。從基礎的數據導入、清洗、可視化，到深入的迴歸分析、假設檢驗，再到更高級的時間序列分析和機器學習初步，這本書就像一個全能的工具箱，應有盡有。我尤其喜歡書中對R語言代碼的詳細解釋，每一個函數、每一個參數的用法都解釋得清清楚楚，讓我能夠融會貫通，而不是死記硬背。更棒的是，書中還提供瞭大量的練習題和配套的數據集，讓我能夠邊學邊練，及時鞏固所學知識。我曾嘗試過其他一些R語言的入門書籍，但總感覺它們要麼過於理論化，要麼過於碎片化，很難形成一個完整的知識體係。而這本書，從宏觀到微觀，層層遞進，結構清晰，讓我能夠清晰地把握整個R語言統計分析的脈絡。現在，我已經能夠自信地使用R語言處理我工作中的數據，做齣更科學的決策，這在很大程度上都歸功於這本書的陪伴。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在收到《R語言與統計分析/應用統計學叢書》之前，我對其抱有的期待並不算太高。我之前接觸過不少關於R語言的書籍，有些過於注重理論深度，對於非統計學專業的我來說，閱讀起來十分吃力；有些則過於淺嘗輒止，學完後感覺仍然抓不住重點，無法實際應用。然而，這本書的齣現，完全打破瞭我的固有印象。它巧妙地將理論知識與實踐操作進行瞭完美的融閤。開篇就以引人入勝的案例引入，讓讀者能夠迅速理解統計分析的實際意義。書中對於R語言的語法和常用函數講解得非常透徹，並且每一個知識點都配有清晰的代碼示例，這對於我這種需要動手實踐纔能加深理解的學習者來說，簡直是福音。更讓我驚喜的是，書中並沒有迴避一些稍顯復雜的統計學概念，而是通過生動形象的比喻和直觀的圖示，將其變得易於理解。例如，在講解假設檢驗的部分，作者並非簡單地羅列公式，而是通過一個個生動的故事，讓讀者體會到統計推斷的邏輯和力量。我特彆喜歡書中關於數據可視化的章節，圖錶繪製的部分講解得非常詳細，並且提供瞭多種多樣的可視化方法，讓我能夠根據不同的數據和目的選擇最閤適的圖錶，從而更有效地展示和解釋數據。這本書不僅教會瞭我如何“使用”R，更讓我明白瞭“為何”要這樣使用，它培養瞭我用統計的思維去分析問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在尋找一本能夠真正幫助我掌握R語言進行數據分析的書籍，嘗試瞭幾本之後，都覺得不夠滿意，直到我遇見瞭《R語言與統計分析/應用統計學叢書》。這本書給我最直觀的感受就是“全麵”和“實用”。它涵蓋瞭R語言在統計分析領域的絕大多數核心內容，從最基礎的數據處理到各種高級的統計模型，幾乎無所不包。而且，這本書的編寫風格非常貼閤讀者需求，作者並沒有把重點放在羅列枯燥的理論上，而是大量地通過實際數據和具體場景來講解R語言的應用。我特彆喜歡書中對於數據可視化的講解，不同於其他書籍簡單地介紹幾種繪圖函數，這本書教我如何通過可視化來探索數據、發現模式、解釋結果，這讓我對數據的理解上升瞭一個層次。在學習過程中，我遇到的很多疑問，在這本書中都能找到清晰的解答。例如，在處理缺失值和異常值時，書中提供的各種方法及其R語言實現都非常詳細，讓我能夠根據不同的情況選擇最閤適的策略。更重要的是，這本書讓我體會到瞭R語言的強大之處，它不僅僅是一個統計工具，更是一個強大的數據科學平颱。這本書就像一位經驗豐富的導師，始終在我身邊，指引我前進的方嚮。