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汪海波 著

圖書標籤:

• R語言
• 統計分析
• 數據分析
• 應用統計
• 數據挖掘
• 機器學習
• 統計建模
• R語言編程
• 數據可視化
• 統計推斷

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115469823

版次：1

商品編碼：12331715

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：444

正文語種：中文

編輯推薦

由R知名專傢執筆。作者深入理解瞭R的內涵和精髓，結閤自己豐富的培訓經驗，以及大量的一綫工程實踐經驗，潛心編寫而成。
軟件版本采用當前新的R版本，在知識點講解過程中穿插瞭新功能的講述與應用。
知識全麵、係統，科學安排內容的層次架構，由淺入深，循序漸進，適閤讀者的學習規律。
理論與實踐應用緊密結閤。基礎理論知識穿插在知識點的講述中，言簡意賅、目標明確，其目的是使讀者知其然，亦知其所以然，達到學以緻用的目的。
知識點+針對每個知識點的小實例+綜閤實例的講述方式，可以使讀者快速地學習並掌握R軟件操作及應用該知識點解決實踐中的問題。綜閤實例部分，深入細緻地剖析數據統計分析應用的流程、細節、難點、技巧，起到融會貫通的作用。
為瞭讓本書內容盡可能接近各個領域的實際情況，作者從心理學、社會學、醫學、生物、商業和工程等諸多領域選取瞭一些例子。所有的這些例子都不需要讀者具備這些領域的專業知識。
本書附帶所有實例操作的數據和R程序。

內容簡介

R統計軟件是目前應用* 廣泛的統計軟件之一，已廣泛應用於醫學、財經和社會科學等領域中進行數據管理和數據分析處理。本書以Windows操作係統下的R軟件為基礎，以實踐中常用的統計分析方法為基本內容，介紹瞭R語言的編寫以及結果解釋。本書重點介紹瞭各種多元統計分析方法的基本原理及其應用，包括方差分析、多元綫性迴歸、Logistic迴歸分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、判彆分析以及典型相關分析等。每一章詳細討論瞭統計分析方法的基本原理和分析過程，介紹瞭R語言的使用方法及應用實例說明、結果解釋及結論分析等。

作者簡介

本書由汪海波、羅莉、汪海玲編著，參與編寫的還有郝旭寜、李建鵬、趙偉茗、劉欽、於誌偉、張永崗、周世賓、姚誌偉、曹文平、張應遷、張洪纔、邱洪鋼、張青蓮、陸紹強、李成。
汪海波，SAS知名專傢，暢銷書《SAS統計分析與應用從入門到精通》作者。作者深入理解瞭SAS內涵、精髓，結閤自己豐富的工作經驗，並結閤大量的一綫工程實踐經驗，潛心編寫而成。

目錄

* 一篇 R基礎與入門篇

* 1章 R入門 2
1．1 R簡介 2
1．1．1 R特點 2
1．1．2 R支持資料 3
1．2 R的獲取、安裝和啓動 4
1．2．1 R的獲取 4
1．2．2 R的安裝 5
1．2．3 R的啓動 7
1．3 R菜單操作 7
1．4 工作空間 10
1．5 程序包 11
1．5．1 什麼是程序包 11
1．5．2 安裝程序包 11
1．6 R使用以及圖形界麵 12
1．7 本章小結 13
* 2章 R編程入門 14
2．1 R語言 14
2．1．1 數據集的概念 14
2．1．2 R運算符 21
2．2 R常用函數及其應用 23
2．2．1 數學函數 24
2．2．2 樣本統計函數 26
2．2．3 概率函數 27
2．2．4 字符處理函數 28
2．2．5 其他實用函數 30
2．3 數據的輸入 31
2．3．1 使用鍵盤輸入數據 31
2．3．2 數據集的導入 32
2．4 本章小結 34
第3章 基本數據管理 35
3．1 創建新變量 36
3．2 嚮量運算 37
3．2．1 添加或刪除嚮量元素 37
3．2．2 嚮量運算和邏輯運算 37
3．2．3 用∶運算符創建嚮量 37
3．2．4 使用seq()函數創建嚮量 38
3．3 處理數據對象的實用函數 38
3．4 變量的重編碼 39
3．5 變量的重命名 40
3．6 缺失值 41
3．7 日期值 42
3．8 類型轉換 44
3．9 數據排序 45
3．10 數據集的閤並 45
3．11 數據集取子集 46
3．11．1 選入觀測 46
3．11．2 選入變量 47
3．11．3 剔除變量 48
3．11．4 subset()函數 49
3．12 本章小結 49
第4章 樣本量和檢驗效能估計 50
4．1 樣本量估算以及R程序包 50
4．1．1 樣本量影響因素 50
4．1．2 檢驗效能分析pwr包 52
4．2 t檢驗 53
4．2．1 單樣本與已知總體檢驗時樣本
量的估計及R程序 53
4．2．2 兩總體均數比較樣本量的估計
及R程序 54
4．2．3 配對設計兩樣本均數比較樣本
量的估計及R程序 55
4．3 方差分析 56
4．4 相關分析 57
4．5 綫性模型 58
4．6 分類資料的樣本量估計 59
4．6．1 單樣本與已知總體檢驗時樣
本量的估計及R程序 59
4．6．2 兩樣本率比較樣本量的估計及
R程序 60
4．6．3 配對設計總體率比較樣本量的
估計及R程序 61
4．7 本章小結 62
第5章 高 級數據管理 63
5．1 控製語句 63
5．1．1 重復和循環 63
5．1．2 條件執行 65
5．2 數據處理綜閤實例 67
5．3 轉置與整閤 70
5．3．1 轉置 70
5．3．2 整閤數據 71
5．4 本章小結 72

* 二篇 統計方法與R分析實例

第6章 定量資料的統計描述 74
6．1 統計描述基礎理論知識 74
6．1．1 集中趨勢描述 75
6．1．2 離散趨勢描述 77
6．1．3 正態分布 79
6．2 統計描述分析實例 81
6．2．1 summary()函數分析實例 81
6．2．2 sapply()函數分析實例 83
6．2．3 describe()函數分析實例 85
6．2．4 stat．desc()函數分析實例 89
6．2．5 分組計算描述性統計量 91
6．2．6 對數正態分布資料的統計
描述 94
6．3 本章小結 95
第7章 t檢驗 96
7．1 單樣本t檢驗 96
7．1．1 單樣本t檢驗的基礎理論 96
7．1．2 單樣本t檢驗分析實例 97
7．1．3 無原始數據的單樣本t檢驗R
程序 98
7．2 配對設計資料的t檢驗 98
7．2．1 配對設計資料t檢驗的基礎
理論 98
7．2．2 配對t檢驗實例 100
7．2．3 無原始數據的配對設計的
t檢驗分析實例 102
7．3 兩獨立樣本的t檢驗 103
7．3．1 兩獨立樣本t檢驗的基礎
理論 103
7．3．2 獨立樣本t檢驗分析
實例 105
7．3．3 無原始數據的兩獨立樣本
t檢驗分析實例 107
7．4 本章小結 107
第8章 方差分析 108
8．1 方差分析及ANOVA模型擬閤概述 108
8．1．1 方差分析的基本思想 108
8．1．2 方差分析基本術語 110
8．1．3 ANOVA模型擬閤 111
8．2 完全隨機設計資料的方差分析 112
8．2．1 單因子方差分析介紹 113
8．2．2 單因子方差分析的R程序
實例 113
8．3 隨機區組設計資料的方差分析 118
8．3．1 隨機區組方差分析介紹 119
8．3．2 隨機區組方差分析的R程序
實例 121
8．4 拉丁方設計資料的方差分析 126
8．4．1 拉丁方方法介紹 126
8．4．2 拉丁方分析的R程序實例 128
8．5 析因設計資料的方差分析 131
8．5．1 析因設計方法介紹 131
8．5．2 析因方差分析的R程序實例 134
8．6 正交試驗設計資料的方差分析 136
8．6．1 正交試驗設計方法介紹 136
8．6．2 正交試驗設計資料分析的R
程序實例 138
8．7 重復測量資料的方差分析 139
8．7．1 重復測量設計方法介紹 140
8．7．2 重復測量資料分析的R
程序實例 141
8．8 協方差分析 144
8．8．1 協方差分析方法介紹 144
8．8．2 協方差分析的R程序實例 145
8．9 本章小結 148
第9章 直綫迴歸與相關 149
9．1 直綫相關分析 149
9．1．1 直綫相關分析介紹 149
9．1．2 直綫相關分析的R實例 151
9．2 直綫迴歸分析 154
9．2．1 直綫迴歸分析介紹 155
9．2．2 直綫迴歸分析的R程序實例 157
9．3 本章小結 162
* 10章 多元綫性迴歸與相關 163
10．1 多元綫性迴歸與相關的基礎理論 163
10．1．1 多元綫性迴歸 163
10．1．2 復相關係數與偏相關係數 176
10．2 分析實例 178
10．2．1 多元綫性迴歸方程的建立 178
10．2．2 復相關係數與偏相關係數的
R程序實例 183
10．3 本章小結 185
* 11章 Logistic迴歸分析 186
11．1 非條件Logistic迴歸 186
11．1．1 非條件Logistic迴歸介紹 187
11．1．2 非條件Logistic迴歸模型的
建立和檢驗 188
11．1．3 非條件Logistic迴歸的R
程序 190
11．2 條件Logistic迴歸 205
11．2．1 條件Logistic迴歸介紹 205
11．2．2 條件Logistic迴歸的R
程序 206
11．3 本章小結 207
* 12章 相對數 208
12．1 相對數簡介 208
12．1．1 率的標準化 210
12．1．2 率的假設檢驗 212
12．2 R分析實例 214
12．2．1 率的標準化R程序 214
12．2．2 率的Z（U）檢驗的R
程序 215
12．3 本章小結 216
* 13章 行×列錶分析 217
13．1 四格錶資料 217
13．1．1 四格錶卡方檢驗介紹 218
13．1．2 四格錶卡方檢驗的R
程序 220
13．2 配對計數資料的卡方檢驗 224
13．2．1 四格錶配對卡方檢驗介紹 224
13．2．2 四格錶配對卡方檢驗的R
程序 225
13．3 列變量為順序變量的行均分檢驗 226
13．3．1 行均分檢驗介紹 227
13．3．2 行均分檢驗的R程序 227
13．4 行列均為順序變量的相關檢驗 230
13．4．1 行列均為順序變量的相關
檢驗介紹 230
13．4．2 行列均為順序變量的相關
檢驗的R程序 231
13．5 分層行列錶的分析 235
13．5．1 分層行列錶的分析簡介 235
13．5．2 分層行列錶的分析的R
程序 236
13．6 趨勢卡方檢驗 239
13．6．1 趨勢卡方檢驗簡介 239
13．6．2 趨勢卡方檢驗的R程序 239
13．7 卡方分割與卡方閤並 241
13．7．1 卡方的分割與閤並簡介 241
13．7．2 卡方分割與卡方閤並分析
實例 241
13．8 本章小結 243
* 14章 非參數統計 244
14．1 單樣本資料與已知總體參數的非
參數檢驗 245
14．1．1 單組資料的符號及符號秩和
檢驗 245
14．1．2 單組資料的非參數檢驗R
程序 247
14．2 配對設計資料的非參數檢驗 248
14．2．1 配對設計資料的符號及符號
秩和檢驗 248
14．2．2 配對設計資料的非參數檢驗
R程序 249
14．3 兩組定量資料的非參數檢驗 250
14．3．1 兩組定量資料的非參數檢驗
方法概述 251
14．3．2 兩組定量資料非參數檢驗的
R程序 252
14．4 多組定量資料的非參數檢驗 253
14．4．1 多組定量資料的非參數檢驗
方法概述 253
14．4．2 多組定量資料非參數檢驗的
R程序 255
14．5 等級分組資料的非參數檢驗 260
14．5．1 等級分組資料的非參數檢驗
方法概述 260
14．5．2 等級分組資料非參數檢驗的
R程序 261
14．6 隨機區組資料的非參數檢驗 264
14．6．1 隨機區組資料的非參數檢驗
方法概述 264
14．6．2 隨機區組資料非參數檢驗的
R程序 265
14．7 等級相關（秩相關） 266
14．7．1 秩相關概述 266
14．7．2 spearman秩相關的R程序 267
14．8 本章小結 268
* 15章 生存分析 269
15．1 生存分析簡介 269
15．1．1 生存數據 269
15．1．2 生存時間函數 270
15．1．3 均數、中位數和半數
生存期 271
15．1．4 生存分析的基本方法 271
15．2 生存麯綫 272
15．2．1 壽命錶法及R分析實例 273
15．2．2 乘積極限法（Kaplan-Meier）及
R分析實例 278
15．2．3 Cox迴歸及R分析實例 280
15．3 本章小結 285
* 16章 主成分分析 286
16．1 主成分分析簡介 287
16．1．1 主成分分析的數學模型 287
16．1．2 主成分分析的方法步驟 288
16．1．3 主成分分析的應用 290
16．2 R中的主成分分析實例 291
16．3 本章小結 307
* 17章 因子分析 308
17．1 因子分析簡介 308
17．2 主成分分析與因子分析比較 317
17．3 因子分析及R實例 318
17．4 本章小結 337

* 18章 聚類分析 338
18．1 聚類分析簡介 338
18．2 聚類分析及R實例 344
18．2．1 varclus ()函數 344
18．2．2 kmean()函數 348
18．2．3 hclust()函數實例 352
18．3 本章小結 355
* 19章 判彆分析 356
19．1 判彆分析簡介 357
19．2 判彆分析及R實例 362
19．3 本章小結 386
* 20章 典型相關分析 388
20．1 典型相關簡介 388
20．1．1 典型相關分析的理論架構及
基本假設 390
20．1．2 冗餘分析 391
20．1．3 典型相關係數的假設檢驗 392
20．2 cancor()函數實例 392
20．3 本章小結 400
* 21章 診斷試驗的ROC分析 401
21．1 診斷試驗簡介 401
21．1．1 診斷試驗介紹 401
21．1．2 診斷試驗評價指標 402
21．1．3 ROC分析資料收集與整理 404
21．1．4 ROC麯綫構建 405
21．2 ROC分析及R分析實例 406
21．3 本章小結 423
* 22章 統計圖 425
22．1 條形圖 425
22．2 餅圖 429
22．3 散點圖 431
22．4 摺綫圖 433
22．5 箱綫圖 434
22．6 直方圖 437
22．7 核密度圖 442
22．8 點圖 442
22．9 本章小結 444
參考文獻 445

《現代數據科學實踐指南》 內容概述 《現代數據科學實踐指南》是一本麵嚮廣泛讀者群體的實操性書籍，旨在係統性地介紹數據科學的核心概念、方法與工具，並著重於在實際業務場景中的應用。本書跳脫瞭單純的理論講解，而是將理論知識與前沿技術緊密結閤，通過豐富的案例分析，引領讀者一步步掌握從數據獲取、清洗、探索，到建模、評估、部署的全流程數據科學工作。本書適用於數據分析師、數據科學傢、機器學習工程師、業務分析師，以及任何希望深入理解並運用數據驅動決策的專業人士。 核心內容詳解 第一部分：數據科學的基石與概覽 數據科學的定義與範疇： 本部分將清晰界定數據科學的內涵，闡述其在當今時代的重要性，並梳理其與統計學、計算機科學、領域知識等學科的交叉與融閤。我們將探討數據科學的價值鏈，從數據的産生、收集到洞察的形成與商業應用，幫助讀者建立對整個數據科學生態的宏觀認識。 數據科學工作流： 詳細剖析典型的數據科學項目生命周期，包括： 問題定義與業務理解： 如何準確理解業務需求，將其轉化為可執行的數據科學問題。 數據獲取與收集： 介紹多種數據來源（數據庫、API、爬蟲、文件等）及相應的采集技術。 數據清洗與預處理： 涵蓋缺失值處理、異常值檢測與處理、數據類型轉換、特徵編碼、數據標準化與歸一化等關鍵步驟。 探索性數據分析 (EDA)： 強調可視化在理解數據中的作用，教授如何通過圖錶（直方圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等）發現數據模式、關聯和潛在問題。 特徵工程： 講解如何從原始數據中提取、構建對模型有意義的特徵，提升模型性能。 模型選擇與構建： 介紹各類經典與現代的機器學習算法（監督學習、無監督學習），並指導讀者根據問題類型選擇閤適的模型。 模型評估與調優： 講解模型性能評估的常用指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC等），並介紹交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等超參數調優技術。 模型部署與監控： 探討如何將訓練好的模型集成到實際業務係統中，並進行持續的性能監控與迭代。 數據倫理與隱私保護： 強調在數據科學實踐中遵守倫理規範和法律法規的重要性，討論數據隱私、偏見、公平性等議題，並介紹相應的應對策略。 第二部分：核心工具與技術棧 Python在數據科學中的應用： NumPy： 講解其在高性能數值計算中的作用，包括數組操作、綫性代數、隨機數生成等。 Pandas： 深入介紹其強大的數據結構（DataFrame, Series）和數據處理能力，包括數據導入導齣、數據選擇與過濾、數據閤並與連接、分組聚閤、時間序列處理等。 Matplotlib與Seaborn： 詳細演示如何使用這兩個庫創建各種靜態、動態、交互式的數據可視化圖錶，以直觀地展示數據特徵和分析結果。 Scikit-learn： 覆蓋其核心模塊，包括數據預處理、模型選擇、模型訓練、模型評估等，並重點介紹常用算法如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機、K-Means等。 SQL數據庫查詢與操作： 基礎SQL語法： 掌握 SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY 等核心查詢語句。 JOIN操作： 理解不同類型的 JOIN（INNER, LEFT, RIGHT, FULL）及其應用場景。 子查詢與窗口函數： 學習更高級的查詢技巧，用於復雜的數據提取與分析。 數據加載與管理： 介紹使用SQL工具進行數據導入、導齣和基本數據庫管理。 版本控製與協作：Git與GitHub/GitLab： Git基礎： 學習 commit, push, pull, branch, merge 等核心概念和操作。 團隊協作流程： 掌握如何使用 Git 進行代碼版本管理、分支策略和 Pull Request 工作流，實現高效的團隊協作。 第三部分：高級數據科學技術與應用 機器學習算法深度解析： 監督學習： 詳細講解綫性模型、樹模型（決策樹、隨機森林、梯度提升樹如 XGBoost, LightGBM）、支持嚮量機 (SVM)、神經網絡基礎等，分析其原理、適用場景及優缺點。 無監督學習： 深入探討聚類算法（K-Means, DBSCAN）、降維技術（PCA, t-SNE）等，並應用於異常檢測、數據壓縮等場景。 模型集成技術： 介紹 Bagging, Boosting, Stacking 等集成方法，以及如何利用這些技術提升模型泛化能力。 深度學習基礎與應用（可選，或作為進階章節）： 神經網絡基本原理： 介紹感知機、多層感知機 (MLP) 的概念。 捲積神經網絡 (CNN) 與循環神經網絡 (RNN) 基礎： 簡要介紹其結構和在圖像識彆、自然語言處理領域的應用。 主流深度學習框架簡介： 如 TensorFlow 或 PyTorch 的基本使用（根據內容側重決定）。 自然語言處理 (NLP) 基礎： 文本預處理： 分詞、詞性標注、去除停用詞、詞乾提取/詞形還原。 文本錶示： One-Hot Encoding, TF-IDF, Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)。 常用NLP任務： 文本分類、情感分析、命名實體識彆 (NER)、主題模型。 時間序列分析： 時間序列特性： 趨勢、季節性、周期性、平穩性。 經典模型： ARIMA, Exponential Smoothing。 機器學習模型在時間序列中的應用。 數據科學項目實踐案例： 用戶行為分析與推薦係統： 如何利用用戶數據構建個性化推薦模型。 欺詐檢測： 應用機器學習技術識彆異常交易。 市場營銷分析： 客戶細分、廣告效果評估。 金融風險預測： 信用評分、股票價格預測（基礎模型）。 A/B 測試設計與分析： 科學評估産品或策略的有效性。 第四部分：部署、監控與持續改進 模型部署策略： API封裝（如 Flask, FastAPI）、容器化（Docker）、雲平颱服務。 模型性能監控： 數據漂移、概念漂移的檢測與應對。 模型再訓練與迭代： 建立有效的模型更新機製。 可解釋性AI (XAI) 簡介： 介紹 SHAP, LIME 等方法，理解模型決策過程。 本書特色： 實戰導嚮： 強調動手實踐，每一章節都配有詳細的代碼示例和練習，讀者可以邊學邊練。 案例驅動： 選取貼近現實的業務場景作為案例，幫助讀者理解理論知識在實際問題中的應用。 技術前沿： 涵蓋當前數據科學領域最流行和最有效的工具與技術。 循序漸進： 從基礎概念到高級應用，逐步深入，適閤不同層次的讀者。 全麵覆蓋： 旨在為讀者構建一個完整的數據科學知識體係。 通過閱讀《現代數據科學實踐指南》，讀者將能夠係統地提升自身在數據科學領域的能力，從容應對各種復雜的數據挑戰，並最終利用數據為業務創造價值。

評分☆☆☆☆☆

第四段評價（偏嚮學術研究者，強調理論深度與代碼結閤的嚴謹性） 作為一名對統計學研究有一定追求的研究者，《R語言統計分析與應用》為我提供瞭一個堅實的理論基礎和強大的實踐工具。這本書在統計學理論的闡釋上，並沒有迴避其內在的復雜性，而是以一種既嚴謹又易於理解的方式呈現。它不僅涵蓋瞭經典的統計模型，更深入地探討瞭一些前沿的統計方法，並且提供瞭相應的R語言實現。這讓我能夠將抽象的統計理論與具體的代碼實現緊密結閤，從而更好地理解理論的內涵和實際的應用效果。我特彆贊賞書中對每一個統計方法的模型假設、推導過程以及在R語言中對應的函數和參數的詳細說明。例如，在講解貝葉斯統計時，書中不僅介紹瞭其基本思想，還通過R語言的MCMC方法展示瞭如何進行模型擬閤和後驗推斷，這對於深入理解和應用貝葉斯方法至關重要。此外，書中對不同統計方法的優缺點、適用範圍以及潛在的陷阱也有深刻的剖析，這對於我在研究中選擇閤適的統計工具、避免誤用提供瞭寶貴的指導。這本書讓我能夠以更嚴謹的學術態度去運用R語言進行統計分析，從而為我的研究工作提供瞭堅實的支持。

評分☆☆☆☆☆

第三段評價（偏嚮使用者，強調實用性和解決問題能力） 我是一名在工作中需要頻繁進行數據分析的從業者，而《R語言統計分析與應用》這本書，可以說是我的得力助手。它不像一些學術書籍那樣隻重理論，而是非常注重實用性。我常常會根據工作中遇到的具體問題，翻閱這本書來尋找解決方案。書中提供的各種統計分析方法的R語言實現，都非常貼近實際工作中的數據處理和分析需求。從數據清洗、數據可視化到各種復雜的統計模型構建和解讀，這本書幾乎涵蓋瞭數據分析的全流程。我印象深刻的是，書中對於如何進行A/B測試、如何對調查數據進行分析、如何構建預測模型等方麵的介紹，都提供瞭非常具體的代碼示例和操作步驟，我可以直接套用，然後根據自己的數據進行修改。這極大地提高瞭我的工作效率，讓我能夠更快地從數據中提取有價值的信息，並為決策提供支持。而且，書中對於結果的呈現和解讀也給瞭很多指導，這讓我能夠更清晰地嚮同事或領導解釋我的分析結果，也避免瞭因為解讀不當而産生的誤解。這本書的存在，讓我感覺R語言不再是一個冰冷的編程工具，而是一個強大且易於使用的分析利器。

評分☆☆☆☆☆

第一段評價（偏嚮入門者，強調易懂性和實踐性） 作為一名R語言統計分析領域的初學者，我一直在尋找一本能夠真正帶我入門，並且能讓我快速上手進行實際操作的書籍。終於，我找到瞭這本《R語言統計分析與應用》。這本書的優點在於它循序漸進的講解方式。從最基礎的R語言語法、數據結構介紹開始，到各種統計學理論的闡述，再到如何用R語言實現這些統計方法，整個過程銜接得非常自然。我特彆喜歡書中大量的代碼示例，這些代碼都經過瞭精心設計，貼近實際的應用場景。每當學習到一個新的統計概念，我都能立刻找到對應的R代碼來驗證和實踐，這種“理論與實踐相結閤”的學習方式讓我非常有成就感。比如，在講解假設檢驗時，作者不僅詳細解釋瞭p值、功效等概念，還提供瞭使用R進行t檢驗、卡方檢驗等的詳細代碼，並且對輸齣結果的解讀也做瞭清晰的說明。這讓我不再隻是停留在理論層麵，而是真正掌握瞭如何用R來解決實際問題。即使是之前對統計學和編程都有些畏懼的我，在這本書的引導下，也逐漸建立起瞭信心。書中的一些案例分析也非常有啓發性，讓我看到瞭R語言在不同領域統計分析的強大能力，這讓我對未來的學習和應用充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

第五段評價（偏嚮整體感受，強調全麵性、易讀性與價值） 如果要用幾個詞來形容《R語言統計分析與應用》這本書，我會選擇“全麵”、“易讀”和“高價值”。它確實是一本涵蓋瞭R語言統計分析方方麵麵的書籍，從基礎的語法和數據處理，到各種主流的統計模型，再到一些進階的應用，幾乎你想瞭解的都能在這裏找到。而且，這本書的編寫風格非常吸引人，語言通俗易懂，即使是對於那些初次接觸R語言或者統計學的朋友，也不會感到難以理解。作者在講解每個知識點時，都非常注重邏輯性和條理性，讓整個學習過程非常順暢。我尤其喜歡書中穿插的各種圖錶和數據可視化示例，它們能夠幫助我更直觀地理解統計概念和分析結果，也讓我學到瞭如何用R語言製作齣精美的圖錶。從內容的深度和廣度來看，這本書都做得非常齣色，能夠滿足從入門到進階不同層次讀者的需求。而從其提供的實踐指導和應用案例來看，這本書的價值更是難以估量。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的導師，在你探索R語言統計分析的道路上，給予你細緻的指導和有力的支持。無論你是學生、研究人員還是數據分析師，我相信這本書都能為你帶來巨大的收獲。

評分☆☆☆☆☆

第二段評價（偏嚮有一定基礎的學習者，強調深入和拓展性） 對於我這樣已經掌握瞭一些R語言基礎，並且對統計學有一定瞭解的學習者來說，尋找一本能夠進一步深化理解、拓展應用的書籍是我的目標。而《R語言統計分析與應用》恰恰滿足瞭我的需求。這本書在統計理論的闡述上顯得尤為嚴謹，但又不會顯得枯燥乏味，它能將復雜的統計模型用清晰的語言錶達齣來，並且有效地將其與R語言的實現相結閤。我尤其欣賞書中對一些高級統計方法的介紹，例如廣義綫性模型、時間序列分析、聚類分析和主成分分析等，這些內容在我之前的學習過程中往往隻能接觸到皮毛，而這本書提供瞭更深入的講解和實用的R代碼實現。書中對於模型診斷和效果評估的論述也相當到位，這對於我理解模型的可行性和局限性至關重要。例如，在講解綫性迴歸模型時，書中不僅提供瞭構建模型的代碼，還詳細介紹瞭殘差分析、變量選擇等重要步驟，這讓我能夠更科學地評估模型的質量。此外，本書還涉及瞭一些麵嚮特定領域的應用案例，例如在生物信息學、金融學等領域的應用，這為我提供瞭將所學知識應用到更廣闊的實際場景中的思路和方法，極大地拓展瞭我的視野。

評分☆☆☆☆☆

努力學習ing ~~~

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還不錯！！！

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很好的書，在學著呢

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很好，速度很快，服務態度好，電子發票有點慢