統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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費宇 編

圖書標籤:

• 統計學
• SPSS
• R語言
• 數據分析
• 實驗教學
• 案例分析
• 高等教育
• 應用統計
• 統計建模
• 科研方法

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040356298

版次：1

商品編碼：11052327

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-07-01

頁數：220

內容簡介

　　 《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》結閤兩個國際通用的統計軟件SPSS和R來介紹統計學基本理論與方法，內容分為描述統計和推斷統計兩部分，描述統計的內容包括數據的探索性分析、統計圖錶的製作和基本統計量的計算等；推斷統計部分包括參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、時間序列分析和抽樣調查等。《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》的第一部分簡單介紹SPSS和R軟件的基本知識，第二部分介紹如何使用SPSS軟件來實現以上統計分析，第三部分介紹如何使用R軟件來完成有關的統計分析；《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》使用的數據文件都製作成SPSS和R格式的文件提供給讀者，方便讀者使用。

目錄

第1章 SPSS軟件簡介
1.1 SPSS軟件概述
1.2 SPSS軟件的基本窗口
1.3 SPSS數據文件的建立
習題1
第2章 數據的描述
2.1 常見統計圖的繪製
2.2 描述性統計分析
習題2
第3章 參數估計
3.1 一個正態總體均值的估計
3.2 兩個正態總體均值差的估計
3.3 總體比例的估計
3.4 總體比例之差的估計
習題3
第4章 假設檢驗
4.1 一個正態總體均值的檢驗——單樣本t檢驗
4.2 兩個正態總體均值差的檢驗——雙樣本t檢驗
4.3 兩個正態總體方差比的檢驗-F檢驗
4.4 非正態總體參數的檢驗
習題4
第5章 方差分析
5.1 單因素方差分析
5.2 雙因素方差分析
習題5
第6章 迴歸分析
6.1 相關分析
6.2 一元綫性迴歸
6.3 多元綫性迴歸
6.4 虛擬變量迴歸
6.5 logistic迴歸
6.6 迴歸麯綫的估計
習題6
第7章 時間序列分析
7.1 時間序列的圖形化觀察
7.2 指數平滑
7.3 時間序列的Box-Jenkin模型
7.4 時間序列的季節分解
習題7
第8章 抽樣調查理論與方法
8.1 簡單隨機抽樣調查方法
8.2 分層抽樣方法
8.3 係統抽樣方法
8.4 整群抽樣方法
習題8
第9章 R軟件簡介
9.1 R軟件的特點
9.2 R軟件的安裝與運行
9.3 R軟件的基本原理
9.4 R軟件的幫助
習題9
第10章 數據的描述
10.1 數據的整理
10.2 描述統計分析
習題10
第11章 參數估計
11.1 一個正態總體均值的估計
11.2 兩個正態總體均值差的估計
11.3 總體比例的估計
11.4 總體比例之差的估計
習題11
第12章 假設檢驗
12.1 一個正態總體均值的檢驗——單樣本￡檢驗
12.2 兩個正態總體均值差的檢驗——雙樣本t檢驗
12.3 兩個正態總體方差比的檢驗-F檢驗
12.4 非正態總體參數的檢驗
習題12
第13章 方差分析
13.1 單因素方差分析
13.2 雙因素方差分析
習題13
第14章 迴歸分析
14.1 相關分析
14.2 一元綫性迴歸
14.3 多元綫性迴歸
14.4 虛擬變量迴歸
14.5 logistic迴歸
14.6 迴歸麯綫的估計
習題14
第15章 時間序列分析
15.1 時間序列的圖形化觀察
15.2 指數平滑
15.3 Box-Jenkin模型
15.4 時間序列的季節分解
習題15
第16章 抽樣調查理論與方法
16.1 簡單隨機抽樣調查方法
16.2 分層抽樣方法
16.3 係統抽樣方法
16.4 整群抽樣方法
習題16
參考文獻

《數據世界的探索之旅：從基礎概念到高級分析的實踐指南》 在這信息爆炸的時代，數據已成為驅動各行各業發展的核心動力。然而，海量數據本身並不能直接帶來洞察，它們需要經過科學的收集、嚴謹的分析和恰當的解讀，纔能轉化為有價值的知識。本書正是應此而生，旨在為讀者提供一套係統而全麵的數據分析學習路徑，從最基礎的概念入手，逐步深入到高級的統計模型，並強調在實際應用中的操作與技巧。 一、 數據分析的基石：概念與準備 任何深入的分析都離不開對基本概念的深刻理解。本書將首先為你構建一個堅實的數據分析知識框架。我們將從描述性統計開始，介紹如何使用集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）來把握數據的典型值，如何運用離散程度的度量（方差、標準差、極差）來理解數據的波動性。同時，我們將學習如何通過頻率分布、直方圖、箱綫圖等可視化工具，直觀地展示數據的分布特徵，從而對數據集有一個初步的認識。 然而，數據的獲取與整理是分析過程中至關重要的一環，往往占據分析時間的大部分。因此，本書將重點講解數據收集的原則與方法，包括抽樣調查的設計、問捲設計技巧以及二手數據的獲取途徑。接著，我們將深入探討數據清洗與預處理的必要性與具體技術，如缺失值處理（刪除、插補）、異常值檢測與處理、數據轉換（對數變換、標準化、歸一化）等。這些步驟的紮實掌握，能夠有效避免後續分析的偏差，確保分析結果的可靠性。 二、 推斷統計的進階：模型與檢驗 在掌握瞭數據的基本特徵後，我們便進入瞭推斷統計的範疇，即如何利用樣本數據來推斷總體特徵。本書將係統介紹參數估計的方法，包括點估計與區間估計，以及置信區間的構建與解讀。理解置信區間，能夠讓我們量化不確定性，更審慎地做齣決策。 隨後，我們將重點闡述假設檢驗的原理與流程。從單樣本t檢驗、兩樣本t檢驗，到配對樣本t檢驗，本書將詳細講解不同場景下的檢驗方法，並強調p值的含義、統計功效、第一類與第二類錯誤等核心概念。我們將通過豐富的實例，演示如何根據研究問題選擇閤適的假設檢驗，並正確解讀檢驗結果。 此外，方差分析（ANOVA）作為一種強大的多組均值比較方法，也將得到深入的介紹。我們將從單因素方差分析開始，學習如何判斷不同處理組之間是否存在顯著差異，進而擴展到多因素方差分析，理解各因素及其交互作用對結果的影響。 三、 關係探索與預測：迴歸與相關分析 理解變量之間的關係是數據分析的另一核心目標。本書將詳盡講解相關分析，介紹皮爾遜相關係數、斯皮爾曼相關係數等度量方法，並學會如何檢驗相關性的顯著性。通過相關分析，我們可以初步判斷變量間是否存在綫性或非綫性關係，以及關係的強度和方嚮。 在此基礎上，我們將重點深入迴歸分析。從最簡單的一元綫性迴歸開始，我們將學習如何構建迴歸模型，理解迴歸係數的含義、擬閤優度（R方）以及模型診斷的重要性。隨後，我們將進階到多元綫性迴歸，學習如何同時納入多個預測變量，處理多重共綫性等問題，並學會如何進行變量選擇，構建最優的預測模型。 為瞭處理非綫性關係，本書還將介紹邏輯迴歸。這在處理二分類因變量（如是否購買、是否患病）的問題中至關重要。我們將學習如何構建邏輯迴歸模型，理解優勢比（Odds Ratio）的含義，並將其應用於實際的分類預測問題。 四、 高級分析技術：探索數據深層結構 當數據維度較高或存在潛在的結構時，我們需要藉助更高級的技術來挖掘信息。本書將引入主成分分析（PCA）和因子分析，介紹如何通過降維技術，提取數據中的主要信息，簡化模型，並減少冗餘。我們將學習如何解釋主成分或因子，以及它們在數據壓縮和特徵提取中的應用。 對於非綫性的、分組的以及具有復雜結構的數據，聚類分析將提供強大的工具。我們將介紹K-Means聚類、層次聚類等常用方法，學習如何根據數據相似性將樣本分組，並應用於市場細分、用戶畫像等場景。 五、 探索性數據分析與可視化 直觀地展示數據是理解數據和溝通結果的關鍵。本書將貫穿始終地強調數據可視化的重要性，並介紹各種有效的可視化技術。從基礎的散點圖、摺綫圖、柱狀圖，到用於展示多變量關係的氣泡圖、熱力圖，以及用於探索地理空間數據的地圖可視化，我們將學習如何選擇最適閤數據類型和分析目的的圖形。 此外，本書還將專門探討探索性數據分析（EDA）的策略與技巧。EDA不僅僅是繪製圖錶，更是一種思維方式，它幫助我們發現數據中的模式、趨勢、異常以及變量間的潛在關係，從而為後續的建模提供指導。我們將學習如何係統地進行EDA，提齣有價值的研究假設。 六、 實踐導嚮的學習 本書的設計理念始終圍繞著“實踐”二字。每一章節的理論講解都將緊密結閤實際案例，並通過詳細的步驟演示，引導讀者動手操作。我們將通過模擬真實世界的數據集，讓讀者在解決實際問題的過程中，鞏固所學知識，提升分析能力。書中提供的案例涵蓋瞭金融、市場營銷、生物醫學、社會科學等多個領域，力求讓讀者感受到數據分析在不同學科中的廣泛應用價值。 本書的學習者受益 初學者： 建立紮實的統計學基礎，掌握數據分析的基本流程和常用工具。 在校學生： 輔助統計學、數據科學、計算機科學、經濟學、管理學等專業課程學習，提升學術研究能力。 職場人士： 掌握數據分析技能，在工作中能夠更有效地進行數據驅動的決策，提升工作效率和專業競爭力。 研究人員： 拓展分析思路，掌握更先進的統計模型與可視化技術，深化研究成果。 本書旨在成為您在數據世界中探索和發現的可靠夥伴，幫助您掌握將原始數據轉化為深刻洞察的力量。通過理論學習與實踐操作的結閤，您將逐步建立起一套獨立解決復雜數據問題的能力體係。

評分☆☆☆☆☆

真正讓我感到驚喜的是其內容的廣度和深度兼顧得如此到位。許多同類書籍要麼過於側重軟件操作的錶麵化演示，導緻理論基礎薄弱；要麼就是理論推導過於晦澀，讓人望而卻步。而這本教材卻找到瞭一個黃金分割點。在講解方差分析（ANOVA）這類經典統計方法時，它不僅展示瞭如何在軟件中點擊按鈕得齣結果，更重要的是，它深入剖析瞭為什麼選擇這種檢驗方法，以及結果的統計學意義到底是什麼。例如，在多元迴歸部分，書中對多重共綫性和異方差性的處理，不是簡單地提及，而是通過具體的案例數據進行模擬演示，讓我們親眼看到這些問題如何扭麯結果，以及如何利用軟件工具進行有效修正。這種“實戰演練”的教學模式，使得枯燥的統計概念變得生動、可感知，極大地增強瞭讀者的批判性思維能力，讓我們不再是盲目的“按鍵俠”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和語言風格，可以說是將學術的嚴謹性與現代讀者的閱讀習慣進行瞭完美的平衡。我嚮來不太喜歡那種密密麻麻、缺乏留白的專業書籍，但翻開這本教材，視覺上非常舒適。圖錶的製作精良，色彩搭配得當，關鍵公式和核心結論都會被巧妙地用方框或加粗字體突齣顯示，有效減輕瞭長時間閱讀帶來的疲勞感。在敘事語氣上，它保持瞭一種鼓勵和引導的姿態，即便是處理到復雜的假設檢驗過程，作者也擅長用類比和生活化的語言去解釋其內在邏輯，使得理解的門檻大大降低。這讓我在工作之餘，可以相對放鬆地沉浸其中，而不是感覺像在啃一塊硬骨頭，這一點對於構建學習的內在驅動力至關重要。

評分☆☆☆☆☆

從軟件更新和維護的角度來看，這本書展現瞭作者團隊與時俱進的專業素養。考慮到R語言和SPSS都會不定期進行版本迭代，我原本擔心買到的會是過時的操作指南。然而，在閱讀過程中，我發現它在很多關鍵函數和命令的介紹上，都標注瞭兼容性和可能的版本差異提示，這體現齣極高的責任心。特彆是對於R語言的部分，它不僅教會瞭我們如何使用基礎包，還引導我們去探索tidyverse生態係統中的強大工具，例如ggplot2在數據可視化上的藝術性展示，簡直是令人嘆為觀止。這本書不僅僅是一本工具手冊，更像是一張通往現代數據科學實踐的路綫圖，它教會的不僅僅是“如何操作”，更是“如何思考”數據背後的商業或科學問題，這纔是它最核心的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期與數據打交道的專業人士，我尤其欣賞這本書在案例選擇上的貼近現實。它所引用的數據實例，無論是社會學調查、經濟預測還是工程質量控製，都具有很強的代入感。不像某些教材中那些過於理想化或脫離實際的“虛擬數據”，這本書的案例往往帶有一些現實世界中常見的數據噪音和不規範性。這無疑是寶貴的經驗財富。我記得在進行時間序列分析的章節時，作者沒有止步於簡單的ARIMA模型，而是引入瞭更復雜的GARCH模型來處理金融數據中的波動性問題，這對於進階學習者來說，無疑提供瞭極佳的進階跳闆。更重要的是，書中對代碼和輸齣結果的解釋，總是那麼精準且到位，沒有絲毫的冗餘，每一個統計量、每一個P值，似乎都在與讀者進行一場深入的對話。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的第一印象，它那種簡約而不失嚴謹的風格，很容易吸引到像我這樣對數據分析工具有著實際操作需求的學習者。打開扉頁，首先注意到的是作者團隊在內容組織上的匠心獨運。它沒有陷入純粹理論的泥潭，而是巧妙地將統計學的核心概念與實際應用場景緊密結閤起來。特彆是對於那些初次接觸SPSS和R的讀者，書中清晰的步驟拆解和豐富的截圖注解，簡直是黑暗中的指路明燈。我記得有一次在處理一個關於市場調研的迴歸分析時遇到瞭瓶頸，正是書中關於模型診斷的那個小節，寥寥數語卻點明瞭問題的關鍵所在，讓我豁然開朗。這種將“知道是什麼”和“怎麼做”完美融閤的敘事方式，極大地提升瞭學習的效率和樂趣。它更像是一位經驗豐富的導師，在你身邊耐心指導，而不是一本冷冰冰的教科書，這一點，對於自學者來說價值連城。

評分☆☆☆☆☆

也許幼小的悅兒隻能在他們銘心的記憶裏嬉笑玩耍，隻能在過去的歲月中和他們一起跳一起跑；在鼕天的清晨和外公一起奮力地推著粗糙沉重的售貨車櫃；在夏天的夜晚和爺爺一起輕柔搖著帶有蟲鳴的清涼的蒲扇。已經長大瞭的我，隻願默默地，用盡所有溫柔地，陪著他們度過安靜而舒適的夕暮年華。在平靜的日子裏對突然忘記瞭往事或碰疼瞭病腿的他們報以最最令人安心的微笑。

評分☆☆☆☆☆

我看到大片暖暖的橘紅下爸爸就像是一個支點，以他全部的愛，支撐起傢庭的幸福的重擔。

評分☆☆☆☆☆

價錢閤適！東西靠譜！建議購買！

評分☆☆☆☆☆

還好還好………………

評分☆☆☆☆☆

他們都已經年老，歲月遺棄瞭他們。他們不再高大強壯，不再有固執的壞脾氣，不再有說不完的老故事。他們甚至快遺忘瞭一直引以為傲的整潔和堅韌。可總有點什麼是他們不會忘懷的，譬如一個叫悅兒的小女孩他們永遠不會忘記自己曾經把這個胖胖的小女孩舉得高高的，樂嗬嗬地說著小女孩聽不懂的成語，“悅兒是外公的無價之寶呀！”“悅兒是爺爺的掌上明珠喔！”。如今他們的悅兒已經成瞭他們的支點，成瞭他們在病痛和蒼老中，在癡呆和遺忘中的精神支點。

評分☆☆☆☆☆

隨著我的成長，傢人們也在滿滿變老。總有一天，我也會像爸爸一樣，化為一個支點，為我深愛的他們撐起整片天空。

評分☆☆☆☆☆

《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》結閤兩個國際通用的統計軟件SPSS和R來介紹統計學基本理論與方法，內容分為描述統計和推斷統計兩部分，描述統計的內容包括數據的探索性分析、統計圖錶的製作和基本統計量的計算等；推斷統計部分包括參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、時間序列分析和抽樣調查等。《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》的第一部分簡單介紹SPSS和R軟件的基本知識，第二部分介紹如何使用SPSS軟件來實現以上統計分析，第三部分介紹如何使用R軟件來完成有關的統計分析；《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》使用的數據文件都製作成SPSS和R格式的文件提供給讀者，方便讀者使用。　　《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》結閤兩個國際通用的統計軟件SPSS和R來介紹統計學基本理論與方法，內容分為描述統計和推斷統計兩部分，描述統計的內容包括數據的探索性分析、統計圖錶的製作和基本統計量的計算等；推斷統計部分包括參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、時間序列分析和抽樣調查等。《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》的第一部分簡單介紹SPSS和R軟件的基本知識，第二部分介紹如何使用SPSS軟件來實現以上統計分析，第三部分介紹如何使用R軟件來完成有關的統計分析；《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》使用的數據文件都製作成SPSS和R格式的文件提供給讀者，方便讀者使用。　　《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》結閤兩個國際通用的統計軟件SPSS和R來介紹統計學基本理論與方法，內容分為描述統計和推斷統計兩部分，描述統計的內容包括數據的探索性分析、統計圖錶的製作和基本統計量的計算等；推斷統計部分包括參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、時間序列分析和抽樣調查等。《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》的第一部分簡單介紹SPSS和R軟件的基本知識，第二部分介紹如何使用SPSS軟件來實現以上統計分析，第三部分介紹如何使用R軟件來完成有關的統計分析；《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》使用的數據文件都製作成SPSS和R格式的文件提供給讀者，方便讀者使用。　　《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》結閤兩個國際通用的統計軟件SPSS和R來介紹統計學基本理論與方法，內容分為描述統計和推斷統計兩部分，描述統計的內容包括數據的探索性分析、統計圖錶的製作和基本統計量的計算等；推斷統計部分包括參數估計、假設檢驗、方差分析、迴歸分析、時間序列分析和抽樣調查等。《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》的第一部分簡單介紹SPSS和R軟件的基本知識，第二部分介紹如何使用SPSS軟件來實現以上統計分析，第三部分介紹如何使用R軟件來完成有關的統計分析；《統計學實驗：SPSS和R軟件應用與實例》使用的數據文件都製作成SPSS和R格式的文件提供給讀者，方便讀者使用。

評分☆☆☆☆☆

阿基米德曾經說過：“給我一個支點，我可以撐起整個地球。”

評分☆☆☆☆☆

還好還好………………