R語言在統計中的應用 統計學 統計知識 如何用R 求解統計 R使用手冊 統計模型 R的求解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• R語言
• 統計學
• 統計建模
• 數據分析
• R使用
• 統計推斷
• 迴歸分析
• R求解
• 統計知識
• 應用統計

店鋪： 誠達互聯圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115443953

商品編碼：26527505654

叢書名： R語言在統計中的應用

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

目錄

第1 章緒論       1

§1.1 統計、統計學和統計模型............. 1

§1.1.1 什麼是統計...................... 1

§1.1.2 統計學.......................... 2

§1.1.3 統計學的基本要素............... 2

§1.1.4 數據的分類...................... 3

§1.1.5 統計模型........................ 4

§1.2R語言與R軟件.................... 4

§1.2.1 R 語言.......................... 4

§1.2.2 R 軟件.......................... 4

習題....................................... 5

第2 章R 語言入門.......................... 7

§2.1 R 軟件的下載與安裝................. 7

§2.2 R 軟件的界麵....................... 9

§2.2.1 主窗口......................... 10

§2.2.2 文件菜單....................... 10

§2.2.3 其他菜單....................... 12

§2.2.4 程序包菜單..................... 13

§2.2.5 幫助菜單....................... 14

§2.3 與數據有關的對象.................. 16

§2.3.1 純量........................... 16

§2.3.2 嚮量........................... 17

§2.3.3 因子........................... 19

§2.3.4 矩陣........................... 21

§2.3.5 數組...........................24

§2.3.6 列錶........................... 26

§2.3.7 數據框......................... 27

§2.4 讀、寫數據文件.....................29

§2.4.1 讀純文本文件.................. 29

§2.4.2讀取Excel錶格數據........... 32

§2.4.3 寫數據文件..................... 35

§2.5 控製流............................. 36

§2.5.1 分支函數....................... 37

§2.5.2 中止語句與空語句.............. 38

§2.5.3 循環函數....................... 38

§2.6 R 語言的程序設計.................. 39

§2.6.1 函數定義....................... 39

§2.6.2 有名參數與默認參數............41

§2.6.3 遞歸函數....................... 42

習題...................................... 43

第3 章數據的描述性分析.................. 45

§3.1 描述定性數據的數值法和圖形法.... 45

§3.1.1 描述定性數據的數值法......... 45

§3.1.2 描述定性數據的圖形法......... 50

§3.2 描述定量數據的圖形方法........... 54

§3.2.1 直方圖......................... 54

§3.2.2 莖葉圖......................... 56

§3.3 描述定量數據的數值方法........... 56

§3.3.1 集中趨勢的度量................ 56

§3.3.2 離散程度的度量................ 59

§3.3.3 分布形態的度量................ 61

§3.4 檢測異常值的方法.................. 63

§3.4.1 標準分數法..................... 63

§3.4.2 箱綫圖法....................... 64

§3.5 案例分析........................... 66

§3.5.1 肥皂公司之間的競爭............66

§3.5.2CONSOLIDATED食品公司....68

習題...................................... 72

第4 章概率、隨機變量及其分布............ 78

§4.1 概率............................... 78

§4.1.1 隨機事件....................... 78

§4.1.2 計數法則....................... 79

§4.1.3 分配概率方法................ 81

§4.1.4 概率的計算..................... 82

§4.2 離散型隨機變量.................... 83

§4.2.1 隨機變量及其分布.............. 83

§4.2.2 離散型隨機變量................ 83

§4.2.3 二項分布....................... 85

§4.2.4Poisson分布................... 87

§4.2.5 超幾何分布..................... 89

§4.3 連續型隨機變量.................... 90

§4.3.1 連續型隨機變量................ 90

§4.3.2 均勻分布....................... 91

§4.3.3 正態分布....................... 92

§4.3.4 指數分布....................... 94

§4.4 統計量與抽樣分布.................. 95

§4.4.1 簡單隨機抽樣.................. 95

§4.4.2 常用統計量..................... 96

§4.4.3 χ2 分布........................ 96

§4.4.4 t 分布.......................... 97

§4.4.5 F 分布......................... 98

§4.4.6 統計量的分布.................. 99

§4.5 R 中內置的分布函數.............. 101

§4.6 案例分析.......................... 101

§4.6.1HAMILTON縣的法官........ 101

§4.6.2富士膠片引入APS............ 104

§4.6.3 奔馳追求年輕客戶............. 105

習題.....................................108

第5 章參數估計與假設檢驗...............111

§5.1 參數估計的基本原理.............. 111

§5.2 點估計方法........................112

§5.2.1 矩估計法...................... 112

§5.2.2 極大似然估計法............... 115

§5.3 區間估計.......................... 118

§5.3.1 單個總體均值的區間估計...... 119

§5.3.2 單個總體樣本容量的確定...... 124

§5.3.3 兩個總體均值差的區間估計.... 125

§5.4 假設檢驗.......................... 132

§5.4.1 假設檢驗的基本過程.......... 132

§5.4.2 單個總體均值的檢驗.......... 135

§5.4.3 兩個總體均值差的檢驗........ 141

§5.4.4 功效與樣本容量............... 150

§5.5 方差的區間估計與假設檢驗........ 154

§5.5.1單個總體方差的區間估計與假設檢驗.......................... 154

§5.5.2兩個總體方差比的區間估計與假設檢驗........................ 156

§5.6 案例分析.......................... 158

§5.6.1 大都會研究公司............... 158

§5.6.2 菲多利公司瞄準西班牙市場.... 160

§5.6.3一天一片阿斯匹林，心髒病大夫不會光臨...................... 164

習題.....................................166

第6 章非參數檢驗........................ 171

§6.1 符號檢驗與秩檢................. 171

§6.1.1 符號檢驗...................... 172

§6.1.2 符號秩檢驗與秩和檢驗........ 174

§6.2 分布的檢驗........................179

§6.2.1Pearson擬閤優度χ2 檢驗..... 180

§6.2.2 Shapiro-Wilk 正態性檢驗......184

§6.3 列聯錶檢驗........................184

§6.3.1 Pearson χ2 獨立性檢驗........ 185

§6.3.2 Fisher 精que獨立性檢驗........ 187

§6.3.3 三維列聯錶的條件獨立性檢驗. . 188

§6.4 相關性檢驗........................190

§6.4.1Pearson相關檢驗............. 190

§6.4.2Spearman相關檢驗........... 191

§6.4.3 Kendall 相關檢驗............. 191

§6.4.4 cor.test 函數.................. 192

§6.5 案例分析.......................... 194

§6.5.1 兩黨議程變更................. 194

§6.5.2 多納圈業務怎麼樣............. 198

習題.....................................202

第7 章方差分析.......................... 206

§7.1 方差分析的基本概念與假設........ 206

§7.2 單因素方差分析................... 207

§7.2.1 數學模型...................... 207

§7.2.2 計算.......................... 209

§7.3 多重均值檢驗..................... 210

§7.3.1多重T檢驗................... 210

§7.3.2 P 值的調整................... 211

§7.4 單因素方差分析的進一步討論..... 212

§7.4.1 正態性檢驗................... 212

§7.4.2 方差的齊性檢驗............... 213

§7.4.3 非齊性方差數據的方差分析.... 214

§7.5 秩檢驗............................ 214

§7.5.1Kruskal-Wallis秩和檢驗.......214

§7.5.2多重Wilcoxon秩和檢驗...... 215

§7.6 雙因素方差分析................... 215

§7.6.1 不考慮交互效應............... 215

§7.6.2 考慮交互效應................. 217

§7.6.3 交互效應圖................... 220

§7.7 案例分析.......................... 221

§7.7.1 工業産品銷售員的報酬........ 221

§7.7.2博潤德:由坎坷到光明......... 225

習題.....................................229

第8 章迴歸分析.......................... 232

§8.1 簡單綫性迴歸模型................. 232

§8.1.1 迴歸模型...................... 233

§8.1.2 zui小二乘與迴歸係數的計算.... 233

§8.1.3 迴歸方程的顯著性檢驗........ 235

§8.1.4參數β0和β1的區間估計..... 237

§8.1.5 預測.......................... 238

§8.2 多元綫性迴歸模型................. 239

§8.2.1 多元綫性迴歸模型............. 239

§8.2.2 迴歸係數的估計............... 240

§8.2.3 顯著性檢驗................... 240

§8.2.4參數β的區間估計............ 241

§8.2.5 預測.......................... 242

§8.2.6 R 計算........................ 242

§8.3 迴歸診斷.......................... 243

§8.3.1 殘差檢驗...................... 244

§8.3.2Box-Cox變換................. 246

§8.3.3 誤差的正態性與獨立性檢驗.... 247

§8.3.4 異常值的檢測................. 250

§8.3.5 強影響點的檢測............... 251

§8.3.6 多重共綫性................... 254

§8.4迴歸分析:建立模型............... 257

§8.4.1 一般綫性模型................. 257

§8.4.2 變量選擇與逐步迴歸.......... 262

§8.5 案例分析.......................... 270

§8.5.1 教育支齣與學生成績.......... 270

§8.5.2 弗吉尼亞半導體............... 275

習題.....................................282

第9 章時間序列分析與預測............... 285

§9.1 時間序列.......................... 285

§9.1.1 時間序列的基本概念.......... 285

§9.1.2 時間序列的成分............... 287

§9.1.3 時間序列預測的平滑方法...... 291

§9.1.4 用迴歸方法做預測............. 295

§9.1.5Holt-Winters指數平滑方法....297

§9.2 平穩性............................ 300

§9.2.1 時間序列的平穩性............. 300

......................

R語言在統計中的應用

 

《R語言在統計學中的實踐指南》 引言 在當今數據驅動的時代，統計學的重要性日益凸顯。無論是學術研究、商業分析，還是科學探索，對數據的深入理解和分析都是不可或缺的。而R語言，作為一款功能強大、免費開源的統計計算與圖形展示軟件，憑藉其豐富的統計分析包和靈活的編程能力，已成為統計學領域最受歡迎的工具之一。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的R語言在統計學應用的學習路徑，幫助您掌握運用R語言進行各種統計分析的方法，從而更有效地解決實際問題。 本書並非一本泛泛而談的R語言教程，更不是一本僅列舉函數和語法的“手冊”。我們聚焦於R語言在統計學核心概念和應用場景中的實際運用，力求通過理論與實踐相結閤的方式，讓讀者真正理解統計學原理，並能熟練地將其轉化為R語言代碼，實現對數據的探索、建模與解釋。我們相信，掌握R語言不僅是學習一項技術，更是提升分析思維和解決問題能力的重要途徑。 本書結構與內容概覽 本書的編寫遵循邏輯遞進的原則，從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的統計模型和應用。我們將統計學知識與R語言的實現緊密結閤，確保讀者在學習R語言功能的同時，也能夠鞏固和深化統計學理論。 第一部分：R語言基礎與數據處理 在正式進入統計分析之前，紮實掌握R語言的基礎知識至關重要。本部分將帶領您： R環境的安裝與配置： 詳細介紹R和RStudio的安裝步驟，以及如何進行基本配置，為後續的學習打下基礎。 R語言數據類型與結構： 深入理解嚮量、列錶、矩陣、數組、數據框等R語言的核心數據結構，並學習如何創建、訪問和操作它們。 數據輸入與輸齣： 掌握從各種文件格式（CSV, Excel, TXT等）導入數據到R，以及將R中的數據導齣到文件的技巧，為實際數據分析做好準備。 數據清洗與預處理： 這是統計分析中最耗時也最關鍵的環節。我們將重點講解缺失值處理（識彆、填充、刪除）、異常值檢測與處理、數據類型轉換、變量重編碼、閤並與拆分數據集等實用技術，確保您能夠構建乾淨、一緻的數據集。 數據探索性分析（EDA）： 學習使用R進行初步的數據探索，包括描述性統計量的計算（均值、中位數、標準差、方差、分位數等）、頻率分布、分組統計等。同時，我們將介紹如何利用R繪製各種圖錶，如直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖、餅圖等，直觀地展現數據的分布特徵、變量間的關係以及潛在的模式。 第二部分：核心統計推斷與檢驗 在完成數據準備後，我們將進入統計推斷的核心領域。本部分將聚焦於如何利用R語言進行假設檢驗和參數估計。 概率分布： 介紹R中常見的概率分布，如正態分布、t分布、卡方分布、F分布、二項分布、泊鬆分布等，並學習如何計算它們的概率密度函數、纍積分布函數以及進行隨機抽樣。理解這些分布是進行統計推斷的基礎。 參數估計： 學習點估計和區間估計的概念，並使用R語言計算樣本均值、樣本比例等統計量的置信區間，以及如何解釋置信區間的含義。 假設檢驗基礎： 詳細介紹假設檢驗的基本步驟，包括建立原假設與備擇假設、選擇檢驗統計量、計算p值、做齣統計決策等。 常見統計檢驗的R實現： t檢驗： 單樣本t檢驗、配對t檢驗、獨立雙樣本t檢驗，用於比較均值是否存在顯著差異。 方差分析（ANOVA）： 單因素方差分析、多因素方差分析，用於比較多個組的均值。 卡方檢驗： 擬閤優度檢驗、獨立性檢驗（列聯錶分析），用於分析分類變量之間的關係。 非參數檢驗： 當數據不滿足參數檢驗的假設時（如正態性），我們將介紹Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等非參數方法。 多重比較： 在進行多次假設檢驗時，如何控製整體的I類錯誤率，將介紹Bonferroni校正、Tukey's HSD等方法。 第三部分：迴歸分析模型 迴歸分析是統計學中應用最廣泛的建模技術之一，用於探索一個或多個自變量與一個因變量之間的關係。本部分將深入講解各種迴歸模型及其在R語言中的實現。 簡單綫性迴歸： 介紹綫性迴歸的基本原理，包括擬閤直綫、最小二乘法、迴歸係數的解釋、模型假設（綫性、獨立性、同方差性、正態性）。學習如何使用R進行簡單綫性迴歸分析，並解釋迴歸輸齣結果，包括R平方、F檢驗、t檢驗等。 多重綫性迴歸： 擴展到包含多個自變量的迴歸模型，學習如何選擇和構建模型，處理多重共綫性問題，進行變量選擇（逐步迴歸、嚮後剔除、嚮前選擇），以及解釋交互項和控製變量的影響。 模型診斷與改進： 重點講解如何通過殘差分析、影響點分析（Cook's distance, DFFITS等）來評估迴歸模型的擬閤優度、檢驗模型假設，並學習如何處理異方差性、非綫性關係等問題。 廣義綫性模型（GLM）： 介紹GLM的框架，包括連接函數和指數族分布，使模型能夠處理非正態分布的因變量。 邏輯迴歸： 用於二分類因變量的預測，學習如何解釋迴歸係數（Odds Ratio）以及評估模型性能（AUC, Gini係數等）。 泊鬆迴歸： 用於計數型因變量的建模。 非綫性迴歸： 當變量間的關係不適閤用綫性模型描述時，我們將介紹如何擬閤非綫性迴歸模型。 混閤效應模型（簡要介紹）： 針對具有層次結構或重復測量數據的建模需求，對混閤效應模型進行初步介紹。 第四部分：時間序列分析 時間序列數據在金融、經濟、天氣預報等領域具有廣泛應用。本部分將介紹時間序列分析的基本概念和常用模型。 時間序列的識彆與預處理： 學習如何識彆時間序列的趨勢、季節性和周期性，進行平穩化處理（差分、對數變換等）。 自相關與偏自相關分析： 理解ACF和PACF圖在識彆模型階數中的作用。 ARIMA模型： 詳細介紹ARIMA（自迴歸滑動平均模型）模型的原理、建模步驟（識彆、估計、診斷）、以及在R中的實現。 季節性ARIMA模型： 擴展到SARIMA模型，處理具有季節性成分的時間序列。 模型評估與預測： 學習如何評估時間序列模型的預測性能，並進行未來值的預測。 第五部分：聚類與分類 聚類分析： 層次聚類： 介紹凝聚型和分裂型層次聚類方法，學習如何繪製樹狀圖（Dendrogram）並解釋其含義，以及如何選擇閤適的聚類數量。 劃分聚類（K-means）： 介紹K-means算法的原理，學習如何選擇K值，以及在R中實現K-means聚類。 聚類結果的評估： 介紹如何評估聚類效果。 分類模型（機器學習入門）： 決策樹： 介紹決策樹的構建原理，學習如何使用R繪製和解釋決策樹，並進行預測。 K近鄰（KNN）： 介紹KNN算法的基本思想，學習如何進行參數選擇和預測。 樸素貝葉斯： 介紹貝葉斯定理在分類中的應用。 第六部分：數據可視化與報告 統計分析的最終目的是為瞭溝通和決策。強大的可視化能力和清晰的報告能夠有效地傳達分析結果。 高級數據可視化： ggplot2包： 深入講解R中最受歡迎且功能強大的可視化包ggplot2，學習其“語法-圖形”的理念，掌握繪製各種復雜、美觀且信息量豐富的圖錶，如組閤圖、熱力圖、地理空間圖等。 交互式可視化： 簡要介紹如何使用Shiny等工具創建交互式數據可視化應用，讓分析結果更具動態性和用戶友好性。 統計報告生成： 學習使用R Markdown等工具，將代碼、分析結果、圖錶和文字有機結閤，生成專業、可重復的統計報告（PDF, HTML, Word等）。 第七部分：R語言在特定統計領域的應用示例 為瞭讓讀者更好地理解R語言的實際應用，本部分將提供一些在不同統計領域中的具體案例分析。這些案例可能涉及： 市場調研數據分析： 問捲數據分析、用戶行為分析。 金融數據分析： 股票價格預測、風險評估。 生物統計學應用： 臨床試驗數據分析。 社會科學研究： 調查數據分析、模型構建。 學習方法與建議 本書的編寫過程中，我們始終強調“動手實踐”。我們鼓勵讀者在閱讀每一章時，都跟著代碼示例進行操作，嘗試修改參數，探索不同的可視化方式。 R語言的學習是一個循序漸進的過程，關鍵在於多練、多思。 課後練習： 每章末尾都附有精心設計的練習題，旨在鞏固所學知識，並引導讀者思考如何將所學應用於實際問題。 真實數據集： 我們盡可能使用來自真實世界的數據集進行示例講解，讓學習過程更具代入感。 參考資料： 在書中，我們也會適時地引用重要的R包文檔和統計學經典著作，為希望深入研究的讀者提供參考。 誰適閤閱讀本書？ 統計學初學者： 希望學習如何用R語言進行統計分析的學生或研究人員。 R語言使用者： 已經掌握R語言基礎，但希望係統學習其統計分析能力的開發者或數據分析師。 跨學科研究者： 需要利用統計學方法解決各自領域問題的科研工作者。 對數據分析感興趣的任何人： 希望掌握一種強大工具來理解和分析數據的人士。 結語 掌握R語言在統計學中的應用，將極大地提升您處理和分析數據的能力，幫助您在科研、工作和個人發展中獲得更廣闊的空間。本書正是為此而生。我們期待通過本書，您能夠構建起堅實的R語言統計分析技能體係，自信地運用R語言去探索數據的奧秘，解決現實中的挑戰。讓我們一同踏上這場精彩的R語言統計探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的興趣點在於它對“統計知識”的定位和深度。市麵上很多R語言教程往往側重於代碼技巧的堆砌，對背後的統計學意義一帶而過，這對於追求嚴謹性的學習者來說是遠遠不夠的。我更傾嚮於那種在介紹完一個統計方法（比如方差分析或主成分分析）後，能立刻無縫銜接到R語言實現過程的教材。這種“先知其所以然，再知其所以然”的結構，能夠確保我對統計概念的理解是紮實的，而不是盲目地復製粘貼代碼。特彆期待看到書中關於“統計模型”部分的講解，它是否能涵蓋更復雜的模型構建和模型選擇的策略？例如，在麵對多重共綫性或異方差等常見問題時，R是如何提供診斷工具和修正方法的？如果這本書能夠提供一套清晰的統計思維框架，讓我不僅能解決眼前的具體問題，還能觸類旁通，那麼它的價值就超越瞭一本簡單的參考書，而成為一本提升我分析素養的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名和內容介紹讓我對它充滿瞭期待，尤其是它強調瞭“R語言在統計中的應用”，這正是我目前急需掌握的技能。我一直覺得統計學本身固然重要，但如何將理論知識落地到實際操作中，尤其是在數據分析領域占據主導地位的R語言環境下，纔是衡量一個統計學習者水平的關鍵。我希望這本書能提供一套係統且詳盡的指南，不僅僅是羅列一些代碼片段，而是能夠深入講解每一步操作背後的統計學原理。例如，在處理迴歸分析時，我期望作者能清晰地闡述如何選擇閤適的模型，如何診斷模型假設，以及如何用R代碼高效地完成假設檢驗和結果的可視化。如果書中能包含大量貼近實際科研或商業場景的案例，並對這些案例進行深度剖析，那就太棒瞭。我尤其關注書中關於高級統計模型的介紹，比如時間序列分析或者非參數統計，看它是否能提供超越基礎教程的深度，真正幫助我從“會用R”邁嚮“精通R進行統計分析”。如果這本書能做到理論與實踐的完美結閤，我想它將是我統計學習旅程中不可或缺的工具書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題組閤——“R語言”、“統計應用”、“R使用手冊”——讓我聯想到它可能是一本集大成者。我特彆關注它在處理復雜數據結構和執行高級統計分析時的錶現。例如，在當今大數據背景下，如何利用R的高性能計算包（如`data.table`或並行計算）來加速大規模統計模型的擬閤？書中是否有專門章節探討這些效率優化的問題？再者，現代統計學越來越依賴於模擬和重采樣方法，比如Bootstrap或MCMC。我期待書中能詳細介紹如何利用R語言實現這些先進的統計推斷技術，並提供詳盡的代碼示例，而非僅僅是概念性的介紹。如果這本書能夠覆蓋到這些前沿且實用的領域，證明其內容與時俱進，並且能夠有效地指導讀者利用R語言的強大功能去解決當前統計分析中最具挑戰性的難題，那麼它絕對是統計學習者書架上不可或缺的一本權威指南。

評分☆☆☆☆☆

我是一位有一定R基礎，但統計模型應用能力相對薄弱的從業者。我現在的瓶頸在於，雖然我可以跑齣各種擬閤優度指標，但我往往不確定這些指標的實際業務含義是什麼，以及如何嚮非技術背景的同事解釋我的模型結果。因此，這本書如果能提供“統計應用”層麵的深度見解，將對我至關重要。我希望它不僅僅停留在技術層麵，而是能深入探討不同統計方法在不同行業場景下的適用邊界和優劣勢比較。比如，在金融風險預測中，是邏輯迴歸更穩定還是梯度提升樹更具優勢？R語言在這兩種場景下的模型部署和監控有什麼最佳實踐？如果書中能在統計理論的嚴謹性基礎上，增加對“結果解釋性”和“模型可靠性”的強調，並提供相應的R代碼示例來演示如何量化這種解釋性，那這本書的實用價值將實現質的飛躍，真正幫助我把統計能力轉化為可量化的商業洞察。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛接觸統計建模的新手，我目前最大的睏惑在於那些晦澀難懂的數學公式在實際操作中如何轉化成可執行的步驟。我閱讀瞭一些純理論的統計學書籍，雖然概念理解得差不多，但一到實際操作就兩眼一抹黑，不知道該用哪個R函數，參數的含義又是什麼。因此，我非常看重這本書中“R使用手冊”和“如何用R 求解統計”這部分內容的實用性和易讀性。我希望作者能用一種極其口語化、循序漸進的方式來講解，就好比身邊有一位經驗豐富的導師在手把手地教導。具體來說，我希望看到大量的截圖和代碼塊注釋，詳細解釋每一個參數的輸入方式和輸齣結果的解讀。如果它能覆蓋從數據清洗、預處理到最終報告撰寫（包括圖錶美化）的全流程，那無疑將大大減輕我的學習負擔。如果這本書能成功地架起理論知識與R編程之間的橋梁，讓我能夠自信地拿起任何一個統計問題，都能在R中找到對應的解決方案，那麼它就具備瞭極高的價值。