R语言实战 第2版 [美]卡巴科弗(Robert I. Kabacoff) 9787115 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 卡巴科弗Robert I. Kabacoff 著

图书标签:

• R语言
• 数据分析
• 统计分析
• 编程
• 计算机科学
• 技术
• 教材
• 第二版
• 卡巴科弗
• Robert I
• Kabacoff

店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115420572

商品编码：27392762455

包装：平装

出版时间：2016-05-01

温馨提示： 我店与出版社联袂推出特价馆配图书，旨在为广大读者提供低价格，优品质的书籍。 请认准书背封底直径为1厘米方型或圆型的小孔，此为正版馆配图书的标志。 极少数图书可能略有磨损但不影响您阅读！个别图书的光盘为原盘复刻。 如阅读过程中发现图书光盘无法正常读取，本店会积极协助您网传处理。

基本信息

书名:R语言实战 第2版

定价：99.00元

售价：57.42元,便宜41.58元,折扣58

作者:卡巴科弗(Robert I. Kabacoff)

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2016-05-01

ISBN：9787115420572

字数：841000

页码：534

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上*流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的工具，是数据挖掘、数据分析人才的必备技能。

本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能，展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。第2版新增6章内容，涵盖时间序列、聚类分析、分类、高级编程、创建包和创建动态报告等，并分别详细介绍了如何使用ggplot2和lattice进行高级绘图。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，领略大量探索和展示数据的图形功能，并学会如何撰写动态报告，从而更加高效地进行分析与沟通。

想要成为备受高科技企业追捧的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷地统计与分析数据吧！

内容提要

---

本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。本书适合数据分析人员及R用户学习参考。

目录

---

作者介绍

---

Robert I. Kabacoff

R语言社区学习网站Quick-R的维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。

译者简介：

王小宁

中国人民大学统计学院14级硕士，16级博士，统计之都副主编，中国人民大学数据挖掘中心分布式计算负责人，研究兴趣包括统计机器学习和缺失数据。

刘撷芯

中国人民大学统计学院13级硕士，爱荷华大学商学院16级博士，中国人民大学数据挖掘中心核心成员之一，研究兴趣包括统计机器学习和文本分析。

黄俊文

2014年毕业于中山大学数学系，2016年毕业于加州大学圣地亚哥分校统计学专业，统计之都成员，易易网创始人之一，目前关注计算机科学和统计学的结合与应用，包括机器学习方法等。他致力于成为一个有趣的人。

文摘

---

序言

---

数据探索与可视化的利器：一套融汇理论与实践的现代统计分析指南 这套共分三卷的图书，致力于为广大统计学爱好者、数据科学家、研究人员以及需要进行严谨数据分析的专业人士，提供一套全面、系统且富有实践指导意义的统计分析方法论。本书以现代统计理论为基石，辅以大量来自实际应用场景的案例，将抽象的统计概念转化为可操作的分析步骤，并重点强调如何利用强大的数据处理和可视化工具，深度挖掘数据中的价值信息，从而做出更科学、更精准的决策。 第一卷：统计推断的基础与实践 本卷内容聚焦于统计推断的核心概念与常用方法。我们从基础的概率论入手，逐步深入到统计量、抽样分布等核心概念，为理解更复杂的统计模型打下坚实基础。 描述性统计： 在进入推断之前，充分理解和总结数据的特征至关重要。本卷将详尽介绍各种描述性统计量，包括集中趋势度量（均值、中位数、众数）、离散程度度量（方差、标准差、四分位数距）、偏度与峰度等，并讲解如何使用直方图、箱线图、散点图等可视化手段来直观呈现数据的分布规律和潜在关系。我们将指导读者如何根据数据类型和研究目的，选择合适的描述性统计方法，并解读统计图表的含义。 概率分布： 概率分布是统计推断的理论基础。本卷将深入剖析多种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布等。我们将阐述它们各自的性质、应用场景，以及如何计算概率、期望和方差。此外，还将讲解中心极限定理等关键理论，说明为什么正态分布在统计推断中扮演如此重要的角色。 参数估计： 在抽样研究中，我们通常需要根据样本数据来估计总体的未知参数。本卷将详细介绍点估计（矩估计、最大似然估计）和区间估计（置信区间）的概念和计算方法。我们将重点讲解如何构建和解释不同参数的置信区间，以及置信水平的含义。 假设检验： 假设检验是统计推断的核心工具之一，用于判断样本数据是否足以支持某个关于总体参数的论断。本卷将系统讲解假设检验的基本流程，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定检验的显著性水平、计算P值，并最终做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我们将深入介绍多种常用的假设检验方法，例如： Z检验与t检验： 用于均值或比例的单样本、双样本检验，适用于不同样本量和方差已知/未知的情况。 卡方检验： 用于检验分类变量之间的独立性或拟合优度。 F检验： 用于方差分析，比较多个总体的均值是否存在显著差异。 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设条件时，介绍如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等非参数方法。 方差分析（ANOVA）： 对于需要比较三个及以上分组均值的情况，方差分析提供了一种强大的框架。本卷将从单因素方差分析（One-way ANOVA）开始，深入讲解其原理、假设、计算步骤，以及事后多重比较方法（如Tukey HSD、Bonferroni校正）以确定具体哪些组之间存在差异。进一步，还将介绍双因素和多因素方差分析，探讨因子间的交互作用。 第二卷：回归分析与建模的艺术 本卷将带领读者进入回归分析的世界，这是探索变量之间关系、进行预测和模型构建的关键技术。我们将从最基础的简单线性回归出发，逐步扩展到多元线性回归、非线性回归，并涵盖模型诊断与选择的各个方面。 简单线性回归： 介绍回归方程的构建，包括如何估计回归系数（截距和斜率），以及这些系数的统计学解释。我们将讲解决定系数（R²）的含义，用于衡量模型对因变量变异的解释程度。同时，还将重点介绍回归系数的假设检验和置信区间，以及模型整体的F检验。 多元线性回归： 将简单线性回归扩展到包含多个预测变量的情况。本卷将详细阐述如何构建和解释多元回归模型，讨论共线性问题及其处理方法，以及如何进行变量选择（如向前选择、向后剔除、逐步回归），以构建最优模型。 模型诊断与假设检验： 建立的回归模型需要经过严格的诊断，以确保其有效性和可靠性。本卷将深入讲解残差分析的重要性，包括残差图的绘制（如残差与拟合值图、残差与自变量图），以及如何识别和处理异方差性、非线性关系、异常值和强影响点。我们将介绍Durbin-Watson检验来检测自相关性，并讲解如何处理不满足线性回归假设的情况。 虚拟变量（Dummy Variables）： 介绍如何将定性（分类）变量引入回归模型，以及如何解释虚拟变量的回归系数。 广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）： 扩展线性回归的适用范围，处理因变量不服从正态分布的情况。本卷将重点介绍逻辑回归（Logistic Regression），用于处理二分类因变量，并讲解其在分类预测中的应用。此外，还将简要介绍泊松回归等其他广义线性模型。 非线性回归： 当变量间的关系不是线性时，本卷将介绍如何拟合和解释非线性回归模型，并介绍一些常用的非线性模型形式。 第三卷：高级统计技术与数据挖掘 本卷旨在向读者介绍更高级的统计方法和数据挖掘技术，帮助读者应对更复杂的数据分析挑战，并从大规模数据中提取更深层次的洞见。 时间序列分析： 介绍时间序列数据的特点，以及如何进行时间序列的平稳性检验、分解（趋势、季节性、随机成分）。本卷将讲解ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）的构建、参数估计与模型检验，以及如何利用模型进行短期预测。 主成分分析（PCA）与因子分析（Factor Analysis）： 这两种降维技术对于处理高维数据非常有效。本卷将详细解释PCA和因子分析的原理、计算过程，以及它们在数据压缩、特征提取和识别潜在结构方面的应用。 聚类分析（Cluster Analysis）： 介绍如何对数据集中的观测值进行分组，以发现数据中的自然群体。本卷将讲解层次聚类（Agglomerative and Divisive Clustering）和非层次聚类（如K-Means聚类）的算法，并介绍如何选择合适的聚类数量和评估聚类结果。 判别分析（Discriminant Analysis）： 介绍如何根据一组变量来预测观测值所属的类别。本卷将讲解线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）的基本原理和应用。 模型评估与选择： 深入探讨模型选择的原则和方法，包括交叉验证（Cross-validation）等技术，以及如何使用AIC、BIC等信息准则来评价和比较不同的统计模型。 贝叶斯统计简介： 简要介绍贝叶斯统计的基本思想，与频率派统计的区别，以及在某些问题中贝叶斯方法的优势。 贯穿始终的核心优势： 理论与实践的深度结合： 本套图书并非纯粹的理论堆砌，而是将枯燥的统计理论与生动、真实的案例紧密结合。读者可以通过理解案例背景，更好地掌握统计方法的应用场景和局限性。 强调可视化： 数据可视化是理解数据、沟通结果的关键。本书将在各个章节中，不遗余力地介绍和演示如何利用先进的可视化技术，将数据中的模式、趋势和关系生动地展现出来，从而帮助读者更直观地理解分析结果。 逐步深入，循序渐进： 内容编排上，从基础的描述性统计和概率论，到核心的回归分析，再到高级的数据挖掘技术，层层递进，确保不同水平的读者都能找到适合自己的学习路径。 强调统计思维： 除了教授具体方法，本书更注重培养读者的统计思维能力，即如何审视数据、提出问题、选择恰当的分析工具、解读结果，并对结论的可靠性进行批判性评估。 这套图书将是您在数据分析领域不断探索、深入学习的宝贵财富，无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量也值得称赞，这对于需要经常查阅代码和图表的读者来说，太重要了。清晰的字体，合理的行距，以及关键代码块的特殊标记，使得长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更重要的是，书中所提供的所有代码示例似乎都经过了严格的测试，我几乎没有遇到过因为代码错误而卡住的情况，这极大地保证了学习过程的流畅性。这种对细节的关注，体现了出版方和作者对读者的尊重。在我的书架上，这本书的位置总是最容易拿到的地方，它不是那种读完一遍就束之高阁的“纪念品”，而是真正融入我日常工作流程的“生产力工具”。每当团队里有新成员加入，我都会毫不犹豫地推荐他们从这本书开始，因为它构建了一个极其稳固且实用的知识基础，能够帮助新人快速融入到数据分析的实战洪流之中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特魅力还在于它对“数据驱动决策”这一理念的渗透。它不只是机械地教你如何运行R命令，而是时刻提醒我们，代码的最终目的是为了提取信息、支持决策。在讲述数据导入和清洗时，作者花费了大量的篇幅来强调数据质量的重要性，这在很多偏重于算法展示的书籍中是被忽略的环节。正是这种对数据生命周期全过程的关注，让这本书的实用价值提升到了一个新的高度。我个人觉得，这本书的价值在于它成功地架起了理论知识与实际应用之间的桥梁，使得我们这些在商业环境中摸爬滚打的人，能够更有效地利用R语言这个强大的工具来解决现实世界中的复杂问题，而不是仅仅停留在学术探讨的层面，这一点，我认为是所有数据分析师都应该珍视的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给人一种既专业又易懂的感觉，那种沉稳的蓝色调配合着清晰的字体排版，让人在众多技术书籍中一眼就能注意到。我记得我第一次翻开它的时候，是被它详尽的目录吸引的。它不像有些教材那样把理论讲得高深莫测，而是非常注重“实战”二字。书中的案例选择贴近实际工作场景，从数据清洗到复杂的统计模型构建，每一步骤都有清晰的代码示例和详细的文字解释。尤其是对于初学者来说，这些示例简直就是一座宝库，让你能够立刻上手，而不是沉浸在晦涩的数学公式中无法自拔。它不是那种只告诉你“怎么做”的书，更重要的是它解释了“为什么这么做”，这种对底层逻辑的深入剖析，极大地提升了我对R语言的理解深度，让我不再仅仅满足于复制粘贴代码，而是真正开始思考数据背后的含义和选择不同方法的合理性。这种循序渐进的引导，非常符合我们这类想要快速掌握实用技能的实践者。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，最初我拿到这本书时，是抱着“看看再说”的心态，因为市面上关于R的入门书实在太多了，总感觉大同小异。然而，这本书的质量超出了我的预期，尤其是在处理统计建模和机器学习部分时。它没有一味地堆砌算法名称，而是非常耐心地拆解了每一种模型背后的假设和适用条件。这一点非常关键，因为在实际工作中，选错模型比用错代码可能带来的后果更严重。我记得有一次我在处理一个时间序列数据时遇到了拟合不佳的问题，翻看书中的相关章节后，我才意识到自己之前对残差分析的理解过于肤浅。作者对诊断图表的解读分析得非常到位，那种“教你如何看懂数据在对你说话”的能力，是其他很多速成书籍所不具备的。这本书的深度和广度，使得它能够陪伴读者度过从入门到中级，甚至在某些方面触及高级应用的全过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常直接，可以说是刀刀见血地直击数据分析的核心痛点。我特别欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的那种冷静而精确的语言，没有丝毫的冗余和煽情。比如，当涉及到高级的数据可视化时，作者没有停留在基础的`plot()`函数上，而是深入到了图形语法（Grammar of Graphics）的层面，这对于想要做出专业级报告和演示文稿的读者来说，是至关重要的。每一次我遇到一个棘手的数据可视化需求，我都会习惯性地翻阅这本书的相应章节，总能从中找到优雅且高效的解决方案。它不仅仅是一本R语言的工具书，更像是一位经验丰富的数据科学家在耳边低语，告诉你如何避开那些常见的陷阱，如何用最少的代码实现最强大的功能。这本书的价值在于，它教你建立起一种“R思维”，让你在面对新问题时，能够迅速在脑海中勾勒出最优的数据处理流程图。