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汪海波 著

图书标签:

• R语言
• 统计分析
• 数据分析
• 应用统计
• 数据挖掘
• 机器学习
• 统计建模
• R语言编程
• 数据可视化
• 统计推断

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115469823

版次：1

商品编码：12331715

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：444

正文语种：中文

编辑推荐

由R知名专家执笔。作者深入理解了R的内涵和精髓，结合自己丰富的培训经验，以及大量的一线工程实践经验，潜心编写而成。
软件版本采用当前新的R版本，在知识点讲解过程中穿插了新功能的讲述与应用。
知识全面、系统，科学安排内容的层次架构，由浅入深，循序渐进，适合读者的学习规律。
理论与实践应用紧密结合。基础理论知识穿插在知识点的讲述中，言简意赅、目标明确，其目的是使读者知其然，亦知其所以然，达到学以致用的目的。
知识点+针对每个知识点的小实例+综合实例的讲述方式，可以使读者快速地学习并掌握R软件操作及应用该知识点解决实践中的问题。综合实例部分，深入细致地剖析数据统计分析应用的流程、细节、难点、技巧，起到融会贯通的作用。
为了让本书内容尽可能接近各个领域的实际情况，作者从心理学、社会学、医学、生物、商业和工程等诸多领域选取了一些例子。所有的这些例子都不需要读者具备这些领域的专业知识。
本书附带所有实例操作的数据和R程序。

内容简介

R统计软件是目前应用* 广泛的统计软件之一，已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。本书以Windows操作系统下的R软件为基础，以实践中常用的统计分析方法为基本内容，介绍了R语言的编写以及结果解释。本书重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用，包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析等。每一章详细讨论了统计分析方法的基本原理和分析过程，介绍了R语言的使用方法及应用实例说明、结果解释及结论分析等。

作者简介

本书由汪海波、罗莉、汪海玲编著，参与编写的还有郝旭宁、李建鹏、赵伟茗、刘钦、于志伟、张永岗、周世宾、姚志伟、曹文平、张应迁、张洪才、邱洪钢、张青莲、陆绍强、李成。
汪海波，SAS知名专家，畅销书《SAS统计分析与应用从入门到精通》作者。作者深入理解了SAS内涵、精髓，结合自己丰富的工作经验，并结合大量的一线工程实践经验，潜心编写而成。

目录

* 一篇 R基础与入门篇

* 1章 R入门 2
1．1 R简介 2
1．1．1 R特点 2
1．1．2 R支持资料 3
1．2 R的获取、安装和启动 4
1．2．1 R的获取 4
1．2．2 R的安装 5
1．2．3 R的启动 7
1．3 R菜单操作 7
1．4 工作空间 10
1．5 程序包 11
1．5．1 什么是程序包 11
1．5．2 安装程序包 11
1．6 R使用以及图形界面 12
1．7 本章小结 13
* 2章 R编程入门 14
2．1 R语言 14
2．1．1 数据集的概念 14
2．1．2 R运算符 21
2．2 R常用函数及其应用 23
2．2．1 数学函数 24
2．2．2 样本统计函数 26
2．2．3 概率函数 27
2．2．4 字符处理函数 28
2．2．5 其他实用函数 30
2．3 数据的输入 31
2．3．1 使用键盘输入数据 31
2．3．2 数据集的导入 32
2．4 本章小结 34
第3章 基本数据管理 35
3．1 创建新变量 36
3．2 向量运算 37
3．2．1 添加或删除向量元素 37
3．2．2 向量运算和逻辑运算 37
3．2．3 用∶运算符创建向量 37
3．2．4 使用seq()函数创建向量 38
3．3 处理数据对象的实用函数 38
3．4 变量的重编码 39
3．5 变量的重命名 40
3．6 缺失值 41
3．7 日期值 42
3．8 类型转换 44
3．9 数据排序 45
3．10 数据集的合并 45
3．11 数据集取子集 46
3．11．1 选入观测 46
3．11．2 选入变量 47
3．11．3 剔除变量 48
3．11．4 subset()函数 49
3．12 本章小结 49
第4章 样本量和检验效能估计 50
4．1 样本量估算以及R程序包 50
4．1．1 样本量影响因素 50
4．1．2 检验效能分析pwr包 52
4．2 t检验 53
4．2．1 单样本与已知总体检验时样本
量的估计及R程序 53
4．2．2 两总体均数比较样本量的估计
及R程序 54
4．2．3 配对设计两样本均数比较样本
量的估计及R程序 55
4．3 方差分析 56
4．4 相关分析 57
4．5 线性模型 58
4．6 分类资料的样本量估计 59
4．6．1 单样本与已知总体检验时样
本量的估计及R程序 59
4．6．2 两样本率比较样本量的估计及
R程序 60
4．6．3 配对设计总体率比较样本量的
估计及R程序 61
4．7 本章小结 62
第5章 高 级数据管理 63
5．1 控制语句 63
5．1．1 重复和循环 63
5．1．2 条件执行 65
5．2 数据处理综合实例 67
5．3 转置与整合 70
5．3．1 转置 70
5．3．2 整合数据 71
5．4 本章小结 72

* 二篇 统计方法与R分析实例

第6章 定量资料的统计描述 74
6．1 统计描述基础理论知识 74
6．1．1 集中趋势描述 75
6．1．2 离散趋势描述 77
6．1．3 正态分布 79
6．2 统计描述分析实例 81
6．2．1 summary()函数分析实例 81
6．2．2 sapply()函数分析实例 83
6．2．3 describe()函数分析实例 85
6．2．4 stat．desc()函数分析实例 89
6．2．5 分组计算描述性统计量 91
6．2．6 对数正态分布资料的统计
描述 94
6．3 本章小结 95
第7章 t检验 96
7．1 单样本t检验 96
7．1．1 单样本t检验的基础理论 96
7．1．2 单样本t检验分析实例 97
7．1．3 无原始数据的单样本t检验R
程序 98
7．2 配对设计资料的t检验 98
7．2．1 配对设计资料t检验的基础
理论 98
7．2．2 配对t检验实例 100
7．2．3 无原始数据的配对设计的
t检验分析实例 102
7．3 两独立样本的t检验 103
7．3．1 两独立样本t检验的基础
理论 103
7．3．2 独立样本t检验分析
实例 105
7．3．3 无原始数据的两独立样本
t检验分析实例 107
7．4 本章小结 107
第8章 方差分析 108
8．1 方差分析及ANOVA模型拟合概述 108
8．1．1 方差分析的基本思想 108
8．1．2 方差分析基本术语 110
8．1．3 ANOVA模型拟合 111
8．2 完全随机设计资料的方差分析 112
8．2．1 单因子方差分析介绍 113
8．2．2 单因子方差分析的R程序
实例 113
8．3 随机区组设计资料的方差分析 118
8．3．1 随机区组方差分析介绍 119
8．3．2 随机区组方差分析的R程序
实例 121
8．4 拉丁方设计资料的方差分析 126
8．4．1 拉丁方方法介绍 126
8．4．2 拉丁方分析的R程序实例 128
8．5 析因设计资料的方差分析 131
8．5．1 析因设计方法介绍 131
8．5．2 析因方差分析的R程序实例 134
8．6 正交试验设计资料的方差分析 136
8．6．1 正交试验设计方法介绍 136
8．6．2 正交试验设计资料分析的R
程序实例 138
8．7 重复测量资料的方差分析 139
8．7．1 重复测量设计方法介绍 140
8．7．2 重复测量资料分析的R
程序实例 141
8．8 协方差分析 144
8．8．1 协方差分析方法介绍 144
8．8．2 协方差分析的R程序实例 145
8．9 本章小结 148
第9章 直线回归与相关 149
9．1 直线相关分析 149
9．1．1 直线相关分析介绍 149
9．1．2 直线相关分析的R实例 151
9．2 直线回归分析 154
9．2．1 直线回归分析介绍 155
9．2．2 直线回归分析的R程序实例 157
9．3 本章小结 162
* 10章 多元线性回归与相关 163
10．1 多元线性回归与相关的基础理论 163
10．1．1 多元线性回归 163
10．1．2 复相关系数与偏相关系数 176
10．2 分析实例 178
10．2．1 多元线性回归方程的建立 178
10．2．2 复相关系数与偏相关系数的
R程序实例 183
10．3 本章小结 185
* 11章 Logistic回归分析 186
11．1 非条件Logistic回归 186
11．1．1 非条件Logistic回归介绍 187
11．1．2 非条件Logistic回归模型的
建立和检验 188
11．1．3 非条件Logistic回归的R
程序 190
11．2 条件Logistic回归 205
11．2．1 条件Logistic回归介绍 205
11．2．2 条件Logistic回归的R
程序 206
11．3 本章小结 207
* 12章 相对数 208
12．1 相对数简介 208
12．1．1 率的标准化 210
12．1．2 率的假设检验 212
12．2 R分析实例 214
12．2．1 率的标准化R程序 214
12．2．2 率的Z（U）检验的R
程序 215
12．3 本章小结 216
* 13章 行×列表分析 217
13．1 四格表资料 217
13．1．1 四格表卡方检验介绍 218
13．1．2 四格表卡方检验的R
程序 220
13．2 配对计数资料的卡方检验 224
13．2．1 四格表配对卡方检验介绍 224
13．2．2 四格表配对卡方检验的R
程序 225
13．3 列变量为顺序变量的行均分检验 226
13．3．1 行均分检验介绍 227
13．3．2 行均分检验的R程序 227
13．4 行列均为顺序变量的相关检验 230
13．4．1 行列均为顺序变量的相关
检验介绍 230
13．4．2 行列均为顺序变量的相关
检验的R程序 231
13．5 分层行列表的分析 235
13．5．1 分层行列表的分析简介 235
13．5．2 分层行列表的分析的R
程序 236
13．6 趋势卡方检验 239
13．6．1 趋势卡方检验简介 239
13．6．2 趋势卡方检验的R程序 239
13．7 卡方分割与卡方合并 241
13．7．1 卡方的分割与合并简介 241
13．7．2 卡方分割与卡方合并分析
实例 241
13．8 本章小结 243
* 14章 非参数统计 244
14．1 单样本资料与已知总体参数的非
参数检验 245
14．1．1 单组资料的符号及符号秩和
检验 245
14．1．2 单组资料的非参数检验R
程序 247
14．2 配对设计资料的非参数检验 248
14．2．1 配对设计资料的符号及符号
秩和检验 248
14．2．2 配对设计资料的非参数检验
R程序 249
14．3 两组定量资料的非参数检验 250
14．3．1 两组定量资料的非参数检验
方法概述 251
14．3．2 两组定量资料非参数检验的
R程序 252
14．4 多组定量资料的非参数检验 253
14．4．1 多组定量资料的非参数检验
方法概述 253
14．4．2 多组定量资料非参数检验的
R程序 255
14．5 等级分组资料的非参数检验 260
14．5．1 等级分组资料的非参数检验
方法概述 260
14．5．2 等级分组资料非参数检验的
R程序 261
14．6 随机区组资料的非参数检验 264
14．6．1 随机区组资料的非参数检验
方法概述 264
14．6．2 随机区组资料非参数检验的
R程序 265
14．7 等级相关（秩相关） 266
14．7．1 秩相关概述 266
14．7．2 spearman秩相关的R程序 267
14．8 本章小结 268
* 15章 生存分析 269
15．1 生存分析简介 269
15．1．1 生存数据 269
15．1．2 生存时间函数 270
15．1．3 均数、中位数和半数
生存期 271
15．1．4 生存分析的基本方法 271
15．2 生存曲线 272
15．2．1 寿命表法及R分析实例 273
15．2．2 乘积极限法（Kaplan-Meier）及
R分析实例 278
15．2．3 Cox回归及R分析实例 280
15．3 本章小结 285
* 16章 主成分分析 286
16．1 主成分分析简介 287
16．1．1 主成分分析的数学模型 287
16．1．2 主成分分析的方法步骤 288
16．1．3 主成分分析的应用 290
16．2 R中的主成分分析实例 291
16．3 本章小结 307
* 17章 因子分析 308
17．1 因子分析简介 308
17．2 主成分分析与因子分析比较 317
17．3 因子分析及R实例 318
17．4 本章小结 337

* 18章 聚类分析 338
18．1 聚类分析简介 338
18．2 聚类分析及R实例 344
18．2．1 varclus ()函数 344
18．2．2 kmean()函数 348
18．2．3 hclust()函数实例 352
18．3 本章小结 355
* 19章 判别分析 356
19．1 判别分析简介 357
19．2 判别分析及R实例 362
19．3 本章小结 386
* 20章 典型相关分析 388
20．1 典型相关简介 388
20．1．1 典型相关分析的理论架构及
基本假设 390
20．1．2 冗余分析 391
20．1．3 典型相关系数的假设检验 392
20．2 cancor()函数实例 392
20．3 本章小结 400
* 21章 诊断试验的ROC分析 401
21．1 诊断试验简介 401
21．1．1 诊断试验介绍 401
21．1．2 诊断试验评价指标 402
21．1．3 ROC分析资料收集与整理 404
21．1．4 ROC曲线构建 405
21．2 ROC分析及R分析实例 406
21．3 本章小结 423
* 22章 统计图 425
22．1 条形图 425
22．2 饼图 429
22．3 散点图 431
22．4 折线图 433
22．5 箱线图 434
22．6 直方图 437
22．7 核密度图 442
22．8 点图 442
22．9 本章小结 444
参考文献 445

《现代数据科学实践指南》 内容概述 《现代数据科学实践指南》是一本面向广泛读者群体的实操性书籍，旨在系统性地介绍数据科学的核心概念、方法与工具，并着重于在实际业务场景中的应用。本书跳脱了单纯的理论讲解，而是将理论知识与前沿技术紧密结合，通过丰富的案例分析，引领读者一步步掌握从数据获取、清洗、探索，到建模、评估、部署的全流程数据科学工作。本书适用于数据分析师、数据科学家、机器学习工程师、业务分析师，以及任何希望深入理解并运用数据驱动决策的专业人士。 核心内容详解 第一部分：数据科学的基石与概览 数据科学的定义与范畴： 本部分将清晰界定数据科学的内涵，阐述其在当今时代的重要性，并梳理其与统计学、计算机科学、领域知识等学科的交叉与融合。我们将探讨数据科学的价值链，从数据的产生、收集到洞察的形成与商业应用，帮助读者建立对整个数据科学生态的宏观认识。 数据科学工作流： 详细剖析典型的数据科学项目生命周期，包括： 问题定义与业务理解： 如何准确理解业务需求，将其转化为可执行的数据科学问题。 数据获取与收集： 介绍多种数据来源（数据库、API、爬虫、文件等）及相应的采集技术。 数据清洗与预处理： 涵盖缺失值处理、异常值检测与处理、数据类型转换、特征编码、数据标准化与归一化等关键步骤。 探索性数据分析 (EDA)： 强调可视化在理解数据中的作用，教授如何通过图表（直方图、散点图、箱线图、热力图等）发现数据模式、关联和潜在问题。 特征工程： 讲解如何从原始数据中提取、构建对模型有意义的特征，提升模型性能。 模型选择与构建： 介绍各类经典与现代的机器学习算法（监督学习、无监督学习），并指导读者根据问题类型选择合适的模型。 模型评估与调优： 讲解模型性能评估的常用指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC等），并介绍交叉验证、网格搜索、随机搜索等超参数调优技术。 模型部署与监控： 探讨如何将训练好的模型集成到实际业务系统中，并进行持续的性能监控与迭代。 数据伦理与隐私保护： 强调在数据科学实践中遵守伦理规范和法律法规的重要性，讨论数据隐私、偏见、公平性等议题，并介绍相应的应对策略。 第二部分：核心工具与技术栈 Python在数据科学中的应用： NumPy： 讲解其在高性能数值计算中的作用，包括数组操作、线性代数、随机数生成等。 Pandas： 深入介绍其强大的数据结构（DataFrame, Series）和数据处理能力，包括数据导入导出、数据选择与过滤、数据合并与连接、分组聚合、时间序列处理等。 Matplotlib与Seaborn： 详细演示如何使用这两个库创建各种静态、动态、交互式的数据可视化图表，以直观地展示数据特征和分析结果。 Scikit-learn： 覆盖其核心模块，包括数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估等，并重点介绍常用算法如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-Means等。 SQL数据库查询与操作： 基础SQL语法： 掌握 SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY 等核心查询语句。 JOIN操作： 理解不同类型的 JOIN（INNER, LEFT, RIGHT, FULL）及其应用场景。 子查询与窗口函数： 学习更高级的查询技巧，用于复杂的数据提取与分析。 数据加载与管理： 介绍使用SQL工具进行数据导入、导出和基本数据库管理。 版本控制与协作：Git与GitHub/GitLab： Git基础： 学习 commit, push, pull, branch, merge 等核心概念和操作。 团队协作流程： 掌握如何使用 Git 进行代码版本管理、分支策略和 Pull Request 工作流，实现高效的团队协作。 第三部分：高级数据科学技术与应用 机器学习算法深度解析： 监督学习： 详细讲解线性模型、树模型（决策树、随机森林、梯度提升树如 XGBoost, LightGBM）、支持向量机 (SVM)、神经网络基础等，分析其原理、适用场景及优缺点。 无监督学习： 深入探讨聚类算法（K-Means, DBSCAN）、降维技术（PCA, t-SNE）等，并应用于异常检测、数据压缩等场景。 模型集成技术： 介绍 Bagging, Boosting, Stacking 等集成方法，以及如何利用这些技术提升模型泛化能力。 深度学习基础与应用（可选，或作为进阶章节）： 神经网络基本原理： 介绍感知机、多层感知机 (MLP) 的概念。 卷积神经网络 (CNN) 与循环神经网络 (RNN) 基础： 简要介绍其结构和在图像识别、自然语言处理领域的应用。 主流深度学习框架简介： 如 TensorFlow 或 PyTorch 的基本使用（根据内容侧重决定）。 自然语言处理 (NLP) 基础： 文本预处理： 分词、词性标注、去除停用词、词干提取/词形还原。 文本表示： One-Hot Encoding, TF-IDF, Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)。 常用NLP任务： 文本分类、情感分析、命名实体识别 (NER)、主题模型。 时间序列分析： 时间序列特性： 趋势、季节性、周期性、平稳性。 经典模型： ARIMA, Exponential Smoothing。 机器学习模型在时间序列中的应用。 数据科学项目实践案例： 用户行为分析与推荐系统： 如何利用用户数据构建个性化推荐模型。 欺诈检测： 应用机器学习技术识别异常交易。 市场营销分析： 客户细分、广告效果评估。 金融风险预测： 信用评分、股票价格预测（基础模型）。 A/B 测试设计与分析： 科学评估产品或策略的有效性。 第四部分：部署、监控与持续改进 模型部署策略： API封装（如 Flask, FastAPI）、容器化（Docker）、云平台服务。 模型性能监控： 数据漂移、概念漂移的检测与应对。 模型再训练与迭代： 建立有效的模型更新机制。 可解释性AI (XAI) 简介： 介绍 SHAP, LIME 等方法，理解模型决策过程。 本书特色： 实战导向： 强调动手实践，每一章节都配有详细的代码示例和练习，读者可以边学边练。 案例驱动： 选取贴近现实的业务场景作为案例，帮助读者理解理论知识在实际问题中的应用。 技术前沿： 涵盖当前数据科学领域最流行和最有效的工具与技术。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，逐步深入，适合不同层次的读者。 全面覆盖： 旨在为读者构建一个完整的数据科学知识体系。 通过阅读《现代数据科学实践指南》，读者将能够系统地提升自身在数据科学领域的能力，从容应对各种复杂的数据挑战，并最终利用数据为业务创造价值。

评分☆☆☆☆☆

第二段评价（偏向有一定基础的学习者，强调深入和拓展性） 对于我这样已经掌握了一些R语言基础，并且对统计学有一定了解的学习者来说，寻找一本能够进一步深化理解、拓展应用的书籍是我的目标。而《R语言统计分析与应用》恰恰满足了我的需求。这本书在统计理论的阐述上显得尤为严谨，但又不会显得枯燥乏味，它能将复杂的统计模型用清晰的语言表达出来，并且有效地将其与R语言的实现相结合。我尤其欣赏书中对一些高级统计方法的介绍，例如广义线性模型、时间序列分析、聚类分析和主成分分析等，这些内容在我之前的学习过程中往往只能接触到皮毛，而这本书提供了更深入的讲解和实用的R代码实现。书中对于模型诊断和效果评估的论述也相当到位，这对于我理解模型的可行性和局限性至关重要。例如，在讲解线性回归模型时，书中不仅提供了构建模型的代码，还详细介绍了残差分析、变量选择等重要步骤，这让我能够更科学地评估模型的质量。此外，本书还涉及了一些面向特定领域的应用案例，例如在生物信息学、金融学等领域的应用，这为我提供了将所学知识应用到更广阔的实际场景中的思路和方法，极大地拓展了我的视野。

评分☆☆☆☆☆

第一段评价（偏向入门者，强调易懂性和实践性） 作为一名R语言统计分析领域的初学者，我一直在寻找一本能够真正带我入门，并且能让我快速上手进行实际操作的书籍。终于，我找到了这本《R语言统计分析与应用》。这本书的优点在于它循序渐进的讲解方式。从最基础的R语言语法、数据结构介绍开始，到各种统计学理论的阐述，再到如何用R语言实现这些统计方法，整个过程衔接得非常自然。我特别喜欢书中大量的代码示例，这些代码都经过了精心设计，贴近实际的应用场景。每当学习到一个新的统计概念，我都能立刻找到对应的R代码来验证和实践，这种“理论与实践相结合”的学习方式让我非常有成就感。比如，在讲解假设检验时，作者不仅详细解释了p值、功效等概念，还提供了使用R进行t检验、卡方检验等的详细代码，并且对输出结果的解读也做了清晰的说明。这让我不再只是停留在理论层面，而是真正掌握了如何用R来解决实际问题。即使是之前对统计学和编程都有些畏惧的我，在这本书的引导下，也逐渐建立起了信心。书中的一些案例分析也非常有启发性，让我看到了R语言在不同领域统计分析的强大能力，这让我对未来的学习和应用充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

第三段评价（偏向使用者，强调实用性和解决问题能力） 我是一名在工作中需要频繁进行数据分析的从业者，而《R语言统计分析与应用》这本书，可以说是我的得力助手。它不像一些学术书籍那样只重理论，而是非常注重实用性。我常常会根据工作中遇到的具体问题，翻阅这本书来寻找解决方案。书中提供的各种统计分析方法的R语言实现，都非常贴近实际工作中的数据处理和分析需求。从数据清洗、数据可视化到各种复杂的统计模型构建和解读，这本书几乎涵盖了数据分析的全流程。我印象深刻的是，书中对于如何进行A/B测试、如何对调查数据进行分析、如何构建预测模型等方面的介绍，都提供了非常具体的代码示例和操作步骤，我可以直接套用，然后根据自己的数据进行修改。这极大地提高了我的工作效率，让我能够更快地从数据中提取有价值的信息，并为决策提供支持。而且，书中对于结果的呈现和解读也给了很多指导，这让我能够更清晰地向同事或领导解释我的分析结果，也避免了因为解读不当而产生的误解。这本书的存在，让我感觉R语言不再是一个冰冷的编程工具，而是一个强大且易于使用的分析利器。

评分☆☆☆☆☆

第四段评价（偏向学术研究者，强调理论深度与代码结合的严谨性） 作为一名对统计学研究有一定追求的研究者，《R语言统计分析与应用》为我提供了一个坚实的理论基础和强大的实践工具。这本书在统计学理论的阐释上，并没有回避其内在的复杂性，而是以一种既严谨又易于理解的方式呈现。它不仅涵盖了经典的统计模型，更深入地探讨了一些前沿的统计方法，并且提供了相应的R语言实现。这让我能够将抽象的统计理论与具体的代码实现紧密结合，从而更好地理解理论的内涵和实际的应用效果。我特别赞赏书中对每一个统计方法的模型假设、推导过程以及在R语言中对应的函数和参数的详细说明。例如，在讲解贝叶斯统计时，书中不仅介绍了其基本思想，还通过R语言的MCMC方法展示了如何进行模型拟合和后验推断，这对于深入理解和应用贝叶斯方法至关重要。此外，书中对不同统计方法的优缺点、适用范围以及潜在的陷阱也有深刻的剖析，这对于我在研究中选择合适的统计工具、避免误用提供了宝贵的指导。这本书让我能够以更严谨的学术态度去运用R语言进行统计分析，从而为我的研究工作提供了坚实的支持。

评分☆☆☆☆☆

第五段评价（偏向整体感受，强调全面性、易读性与价值） 如果要用几个词来形容《R语言统计分析与应用》这本书，我会选择“全面”、“易读”和“高价值”。它确实是一本涵盖了R语言统计分析方方面面的书籍，从基础的语法和数据处理，到各种主流的统计模型，再到一些进阶的应用，几乎你想了解的都能在这里找到。而且，这本书的编写风格非常吸引人，语言通俗易懂，即使是对于那些初次接触R语言或者统计学的朋友，也不会感到难以理解。作者在讲解每个知识点时，都非常注重逻辑性和条理性，让整个学习过程非常顺畅。我尤其喜欢书中穿插的各种图表和数据可视化示例，它们能够帮助我更直观地理解统计概念和分析结果，也让我学到了如何用R语言制作出精美的图表。从内容的深度和广度来看，这本书都做得非常出色，能够满足从入门到进阶不同层次读者的需求。而从其提供的实践指导和应用案例来看，这本书的价值更是难以估量。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，在你探索R语言统计分析的道路上，给予你细致的指导和有力的支持。无论你是学生、研究人员还是数据分析师，我相信这本书都能为你带来巨大的收获。

评分☆☆☆☆☆

还不错！！！

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很好的书，在学着呢

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还不错！！！

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很好，速度很快，服务态度好，电子发票有点慢

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努力学习ing ~~~

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