高等院校研究生用書·復雜數據統計方法：基於R的應用（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳喜之 著

圖書標籤:

• 統計學
• R語言
• 數據分析
• 研究生教材
• 復雜數據
• 多元統計
• 迴歸分析
• 機器學習
• 高等教育
• 應用統計

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300181417

版次：2

商品編碼：11327884

包裝：平裝

叢書名： 高等院校研究生用書

開本：16開

齣版時間：2013-09-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

內容簡介

　　第一版麵世以來，得到瞭廣大讀者的支持和鼓勵。第二版根據需要做瞭一些修正、改動及增補，在第七章補充瞭Granger因果檢驗，增加瞭非綫性時間序列一節。《高等院校研究生用書·復雜數據統計方法：基於R的應用（第2版）》特點：（1）以數據為導嚮；（2）介紹新的方法（附有傳統方法迴顧）；（3）提供R軟件入門及全部例子計算的R代碼及數據的網址；（4）各章獨立。本書讀者對象包括統計學、應用統計學、經濟學、數學、應用數學、精算、環境、計量經濟學、生物醫學等專業的本科生、碩士及博士生，各領域的教師和實際工作者。

作者簡介

　　吳喜之，北京大學數學力學係本科，美國北卡羅來納大學統計博士。中國人民大學統計學院教授，博士生導師。曾在美國加利福尼亞大學、北卡羅來納大學以及南開大學、北京大學等多所著名學府執教。

目錄

第一章 引言
1.1 作為科學的統計
1.2 數據分析的實踐
1.3 數據的形式以及可能用到的模型
1.3.1 橫截麵數據：因變量為實軸上的數量變量
1.3.2 橫截麵數據：因變量為分類（定性）變量或者頻數
1.3.3縱嚮數據，多水平數據，麵闆數據，重復觀測數據
1.3.4 多元數據各變量之間的關係：多元分析
1.3.5 路徑模型/結構方程模型
1.3.6 多元時間序列數據
1.4 R 軟件入門
1.4.1 簡介
1.4.2 動手
第二章 橫截麵數據： 因變量為實數軸上的數量變量
2.1 簡單迴歸迴顧
2.1.1 對例2.1數據的簡單擬閤
2.1.2 對例2.1數據的進一步分析
2.1.3 對簡單綫性迴歸的一些討論
2.1.4 損失函數及分位數迴歸簡介
2.2 簡單綫性模型不易處理的橫截麵數據
2.2.1 標準綫性迴歸中的指數變換
2.2.2 生存分析數據的Cox迴歸模型
2.2.3 數據齣現多重共綫性情況：嶺迴歸，lasso迴歸，適應性lasso迴歸， 偏最小二乘迴歸
2.2.4 無法做任何假定的數據：機器學習迴歸方法
2.2.5 決策樹迴歸（迴歸樹）
2.2.6 Boosting迴歸
2.2.7 Bagging 迴歸
2.2.8 隨機森林迴歸
2.2.9 人工神經網絡迴歸
2.2.10 支持嚮量機迴歸
2.2.11 幾種迴歸方法五摺交叉驗證結果
2.2.12 方法的穩定性及過擬閤
第三章 橫截麵數據：因變量為分類變量及因變量為頻數（計數）變量的情況
3.1經典logistic迴歸，probit迴歸和僅適用於數量自變量的判彆分析迴顧
3.1.1 Logistic迴歸和probit迴歸
3.1.2 廣義綫性模型簡介
3.1.3 經典判彆分析
3.2 因變量為分類變量， 自變量含有分類變量： 機器學習分類方法
3.2.1 決策樹分類（分類樹）
3.2.2 Adaboost分類
3.2.3 Bagging 分類
3.2.4 隨機森林分類
3.2.5 支持嚮量機分類
3.2.6 最近鄰方法分類
3.2.7 分類方法五摺交叉驗證結果
3.3因變量為頻數（計數）的情況
3.3.1 經典的Poisson對數綫性模型迴顧
3.3.2 使用Poisson對數綫性模型時的散布問題
3.3.3 零膨脹計數數據的Poisson迴歸
3.3.4 機器學習的算法模型擬閤計數數據
3.3.5 關於模型驅動還是數據驅動的簡單討論
3.3.5 多項logit模型及多項分布對數綫性模型迴顧
第四章 縱嚮數據（多水平數據，麵闆數據）
4.1 縱嚮數據： 綫性隨機效應混閤模型
4.2 縱嚮數據： 廣義綫性隨機效應混閤模型
4.3 縱嚮數據： 決策樹及隨機效應模型
4.4 縱嚮數據： 縱嚮生存數據
4.4.1 Cox 隨機效應混閤模型
4.4.2 分步聯閤建模
§4.5 計量經濟學傢的視角： 麵闆數據
第五章 多元分析
5.1 實數軸上的數據： 經典多元分析內容迴顧
5.1.1 主成分分析及因子分析
5.1.2 分層聚類及k均值聚類
5.1.3 典型相關分析
5.1.4 對應分析
5.2 非經典多元數據分析： 可視化
5.2.1 主成分分析
5.2.2 對應分析
5.2.3 多重對應分析
5.2.4 多重因子分析
5.2.5 分層多重因子分析
5.2.6 基於主成分分析的聚類
5.3 多元數據的關聯規則分析
第六章 路徑建模（結構方程建模）數據的PLS分析
6.1 路徑模型概述
6.1.1 路徑模型
6.1.2 路徑模型的兩種主要方法
6.2 PLS 方法：顧客滿意度的例子
6.3 協方差方法簡介
6.4 結構方程模型的一些問題
第七章 多元時間序列數據
7.1 時間序列的基本概念及單變量時間序列方法迴顧
7.1.1 時間序列的一些定義和基本概念
7.1.2 常用的一元時間序列方法
7.2 單位根，協整檢驗及Granger因果檢驗
7.2.1 概述
7.2.2 單位根檢驗
7.2.3 協整檢驗
7.2.4 Granger因果檢驗
7.3 VAR 模型，VARX 模型與狀態空間模型
7.3.1 VAR模型的擬閤與預測
7.3.2 VARX模型的擬閤與預測
7.3.3 狀態空間模型的擬閤與預測
7.3.4模型的比較
7.4 非綫性時間序列
7.4.1 引言
7.4.2 綫性AR模型
7.4.3 自門限自迴歸模型（SETAR）
7.4.4 Logistic平滑過渡自迴歸模型（LSTAR）
7.4.5 神經網絡模型
7.4.6可加AR模型
7.4.7 模型的比較
7.4.8 門限協整
附錄練習：熟練使用R 軟件
參考文獻

精彩書摘

什麼是復雜數據?沒有人能夠確切定義.本書將通常統計基本教科書中的例子所代錶的數據稱為簡單數據,例如通常最小二乘綫性迴歸所能夠完滿處理的獨立同正態分布數據、用標準多元分析方法能夠處理的服從多元正態分布的數據等.其他本科教科書中能夠相對完滿處理的數據應該不算復雜數據.顯然,現實世界中遇到的絕大多數數據都不是標準教科書中所介紹的方法能夠完滿處理的,因此都應該被認為是復雜數據.按照這個含義,絕大多數真實數據是復雜數據.
對於一個實際工作者來說,拿到一個真實數據以後,很可能需要查閱不少文獻來尋找適閤這個數據的幾種可能模型(假定知道用什麼模型可能解決問題),再翻閱若乾種軟件手冊來查閱這些文獻所使用軟件的計算方法(假定購買瞭這些軟件).造成這種情況的原因是,多數統計教科書是以模型或方法為導嚮的,內容也多是按照數學思維展開的.
以模型或方法為導嚮的教科書通常以介紹某種數學模型和方法為主,同時說明這種模型適用於滿足某些數學假定的數據,最後說明該模型對於這些滿足假定的數據擬閤的優越性.實際上,任何一種真實數據是否滿足某種數學假定幾乎無法證明,每一類數據都可能有不止一種現成的統計方法來處理,還有無數的未知方法等待人們去開發.以模型或方法為主導的方式往往讓讀者忽略瞭其他有關的方法,而那些被忽略的方法在某種意義下很可能更有效,或者更優越.

筆者認為, 現在需要一本具有以下特點的書:
用實際數據做案例.
. – 介紹的數據種類盡可能廣泛;

– 這些數據必須是真實的;

– 這些數據必須不是簡單平凡的教科書例子;

– 每個數據都有理論及應用方麵的背景;

– 所有數據都能從網上下載.


對每種數據都介紹可能的方法.
. – 這些方法盡可能新;

– 對各種方法進行比較;

– 所有方法必須有計算支持.


全書使用一種軟件.
. – 該軟件必須是免費的, 可以從網上下載的;

– 該軟件必須能夠包含盡可能多的最新統計方法;

– 該軟件必須不斷更新;

– 書中所有結論都可以通過運行該軟件程序而得齣, 並給齣所有代碼. 篇幅不能太大.


. 必須由淺入深, 對經典知識和模型進行必要的迴顧.

. 不能有太多數學公式, 但至少必須讓讀者能直觀理解各種方法的含義.

. 其宗旨是訓練動手的能力, 而不是麵麵俱到地告訴人們所有細節.

. 不僅提供各種方法, 而且提醒人們使用各種方法存在的風險.
.



本書以數據形式為導嚮,對應不同的數據形式介紹可能使用的一些方法.首先引入某些感興趣類型的數據,再介紹並且對比可能適閤這些數據的一些統計方法.這些統計方法可能屬於許多不同的模型,屬於不同的統計方嚮,但隻要適用於同一類數據,我們就盡量將它們都予以介紹.筆者覺得這種以數據為主導的學習方式有助於理解統計作為數據科學的本質,有助於實際工作者通過數據學習多種統計方法的應用.我們列舉瞭可能用於同類數據的若乾方法,希望對創造新的數據分析方法有所啓發並促使進一步探索,同時也讓讀者免受查閱大量不同文獻之苦.本書不可能介紹所有的方法,大量新方法在你閱讀本書的時候正在誕生.
本書所有的分析都通過免費的自由軟件R來實現.讀者可以毫不睏難地
··

重復本書所有的計算.R網站①擁有世界各地統計學傢貢獻的大量最新軟件包(package),這些軟件包以飛快的速度增加和更新,已從2009年年底的大約1000個增加到2012年8月底的4009個，僅2012年8月就增加瞭449個.它們代錶瞭統計學傢創造的嶄新的統計方法.這些軟件包的代碼都是公開的②.與此相對比,所有商業軟件遠沒有如此多的資源,也不會更新得如此之快,而且商業軟件的代碼都是保密的昂貴“黑匣子”.在發達國傢,不能想象一個統計專業的研究生不會使用R軟件.那裏很多學校都開設瞭R軟件的課程.今天,任何一個統計學傢想要介紹和推廣其創造的統計方法,都必須提供相應的計算程序,而發錶該程序的最佳地點就是R網站.由於方法和代碼是公開的,這些方法很容易引起有關學者的關注,這些關注對研究相應方法形成群體效應,推動其發展.不會編程的統計學傢在今天是很難生存的.
在學校講授任何一種商業軟件都是為該公司做義務廣告,如果沒有相關軟件公司的資助,就沒有學校願意花錢講授商業軟件.在教學中使用盜版軟件是違法行為,絕對不應該或明或暗地鼓勵師生使用盜版商業軟件.
對R軟件編程的熟悉還有助於學習其他快速計算的語言,比如C++和FORTRAN,這對於應對因快速處理龐大的數據集而麵臨的巨大的計算量有所裨益.
本書首先通過一些簡單的統計和數學內容介紹R軟件的基本知識,然後介紹數據分析的一些基本邏輯和常識.本書的主體則是根據不同數據形式介紹相應的方法.本書以數據為主導,各章都是完全獨立的.有一些統計基本知識的讀者可以選讀本書的任何一個完整的部分.雖然本書介紹的方法涉及應用統計的各個方麵,但不可能介紹所有的數學和統計細節,否則將會是一部巨型的百科全書.筆者盡量用文字和少量數學公式對各種方法的原理予以直觀介紹,並且引導讀者做進一步的閱讀.
由於本書沒有按照數學模型的分類來編排,因此對各種方法的介紹不可能滿足數學上的係統、整潔和完美的要求,但這正是對現實數據和現實世界的反映.如果現實數據都像標準教科書例子那樣“規範”,統計就沒有存在和發展的必要瞭.本書試圖讓讀者理解世界是復雜的,數據形式是多種多樣的.必須有超越書本、超越所謂權威的智慧和勇氣,纔能充滿自信地麵對世界上齣現的各
①網址:http://www.r-project.org/.

②除瞭極個彆並非秘密的子程序之外,因為它們很費時間,用機器代碼實行.


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種挑戰.
由於統計正以前所未有的速度發展,R網站及其各個軟件包也在不斷更新,因此,筆者希望讀者通過對本書的學習,學會如何通過R不斷學習新的知識和方法.“授人以魚不如授之以漁”,成功的教師不是像百科全書那樣告訴學生一些現成的知識,而是讓學生産生疑問和興趣,以促進其做進一步的探索.
本書所有的數據例子都可以在網上找到並且下載.這些例子背後都有一些理論和應用的故事.筆者並沒有刻意挑選例子所在的領域,這沒有關係.你學會瞭一加一等於二,也就學會瞭一個蘋果加一個蘋果等於兩個蘋果,或一個梨加一個梨等於兩個梨這樣的計算.那個把作為科學的統計按照工種來劃分(諸如工業統計,農業統計,勞動統計)的時代早已一去不復返瞭.統計是為各個領域服務的,我們想要得到的是到任何領域都能施展的能力,而不是有限的行業培訓.如果你能夠處理具有挑戰性的數據,那麼無論該數據來自何領域,你的感覺都會很好.
雖然本書冠以“復雜數據統計方法”之名,但對處理“非復雜”數據的方法都有較完整的迴顧,並給齣瞭相應的運算程序,隻不過沒有像標準教科書那樣詳細地解釋細節而已.
本書的適用範圍很廣,其內容曾經在中國人民大學、首都經貿大學、中央財經大學、西南財經大學、雲南財經大學、四川大學、哈爾濱理工大學、新疆財經大學、中山大學講授過，對象包括數學、應用數學、統計、精算、經濟、旅遊、環境等專業的本科生以及數學、應用數學、統計、計量經濟學、生物醫學、經濟學等專業的碩士和博士研究生.作為成績評定,給每個學生分配兩個國外網站上的實際數據,並且要求他們在學期末將他們分析處理這些數據的結果形成報告.這些數據如何處理,沒有標準答案,甚至有些必要的方法還超齣瞭授課的範圍,需要學生做進一步探索和學習.筆者認為,應用統計碩士所學的內容應該包括本書的大部分內容.希望本書對於各個領域的教師以及實際工作者都有參考價值.第一版麵世以來, 得到瞭廣大讀者的支持和鼓勵. 第二版根據需要做瞭一些修正、改動及增補. 各個部分或多或少都有所改動. 在第七章補充瞭Granger因果檢驗,
增加瞭非綫性時間序列一節. 第二版的排版是筆者通過LaTeX軟件實現的.

在任何國傢及任何製度下都能夠生存和發展的知識和能力,就是科學,是人們在生命的曆程中應該獲得的.
吳喜之

前言/序言

《復雜數據統計方法：基於R的應用》（第2版） 圖書簡介 在當今信息爆炸的時代，數據以其前所未有的規模、維度和復雜性呈現在我們麵前。從海量文本、高維基因組學、復雜的社交網絡到動態的金融時間序列，傳統統計方法在處理這些“復雜數據”時常常顯得力不從心。如何有效地組織、分析和解釋這些數據，從中提取有價值的信息和洞察，已成為科學研究、工程實踐以及商業決策中至關重要的挑戰。 本書正是應運而生，旨在為高等院校的研究生提供一套係統、深入且極具實踐性的復雜數據統計方法學習指南。本書第二版在前一版的基礎上，根據學科發展的最新動態和讀者反饋，進行瞭全麵更新和內容拓展，特彆強化瞭計算統計的理念和R語言在實際操作中的應用，力求幫助讀者掌握分析各類復雜數據的核心理論、關鍵技術以及實際操作技巧。 本書的定位與目標讀者 本書主要麵嚮統計學、數據科學、計算機科學、生物信息學、醫學統計、經濟學、社會學、心理學等多個學科的高年級本科生和研究生。同時，也適用於在相關領域從事研究和開發的科研人員、數據分析師及技術從業者。無論您是統計學專業的學生，希望深化對現代統計方法的理解；還是跨學科領域的研究者，需要掌握處理復雜數據以解決實際問題的能力；亦或是希望提升數據分析技能的從業者，本書都將是您不可多得的參考。 本書的核心內容與特色 本書最大的特色在於其理論與實踐的高度融閤。我們不僅深入淺齣地講解瞭各種復雜數據統計方法背後的統計學原理、數學基礎，更強調瞭如何將這些方法高效地應用於實際數據分析中。為此，我們選擇功能強大、應用廣泛的R語言作為主要的實現工具。R語言擁有龐大的統計計算和圖形展示生態係統，能夠輕鬆應對本書所涉及的各種復雜數據分析任務。 本書內容涵蓋瞭以下幾個主要方麵，並根據復雜數據特徵進行瞭分類和組織： 第一部分：復雜數據概述與R語言基礎 在正式進入復雜的統計方法之前，本書首先會帶領讀者認識什麼是“復雜數據”，其典型特徵（如高維性、非綫性、異質性、結構性、動態性等）以及它們在不同學科領域中的錶現形式。同時，為確保所有讀者都能無障礙地進行後續的學習，本書提供瞭R語言的基礎教程，包括數據類型、基本操作、數據結構、函數編寫、包的使用以及R語言的數據可視化基礎。這一部分旨在為讀者打下堅實的R語言編程基礎，為後續的復雜數據分析做好準備。 第二部分：處理高維數據的方法 隨著科技的進步，數據維度爆炸式增長，例如基因芯片數據、高分辨率圖像數據、高維迴歸模型等。如何在高維環境中進行有效的統計推斷和建模是關鍵。本部分將重點介紹： 降維技術： 包括主成分分析（PCA）、因子分析、獨立成分分析（ICA）等綫性與非綫性降維方法，以及流形學習（如t-SNE, UMAP）在可視化和模式識彆中的應用。 正則化方法： LASSO、Ridge、Elastic Net等，它們在特徵選擇和模型壓縮方麵扮演著至關重要的角色，尤其是在模型過擬閤風險較高的高維場景下。 高維數據中的假設檢驗與區間估計： 討論在高維情況下傳統的統計推斷方法麵臨的挑戰，以及如何進行多重檢驗校正（如Bonferroni, FDR），保證推斷的可靠性。 第三部分：建模非綫性關係與非參數方法 許多現實世界的數據呈現復雜的非綫性關係，無法用簡單的綫性模型來描述。本部分將深入探討： 廣義綫性模型（GLM）： 擴展瞭綫性模型，能夠處理響應變量服從不同分布的情況，如二項分布、泊鬆分布等，廣泛應用於分類和計數數據分析。 混閤效應模型： 用於處理具有層次結構或分組結構的數據，如重復測量數據、麵闆數據，能夠有效控製組間和組內變異。 非參數迴歸： 包括核平滑、樣條迴歸、局部加權迴歸（LOESS）等，它們不依賴於預設的函數形式，能夠靈活地擬閤數據中的非綫性趨勢。 廣義可加模型（GAM）： 將非參數平滑函數引入到綫性模型框架中，能夠靈活地建模多個變量與響應變量之間的非綫性關係。 第四部分：聚類與分類分析 從大規模數據中發現隱藏的模式和群體是數據分析的重要目標。本部分將詳細講解： 聚類分析： 介紹層次聚類、劃分聚類（如K-means）、密度聚類（如DBSCAN）等不同類型的聚類算法，並討論如何評估聚類結果。 分類方法： 包括邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（GBDT）等，這些方法在構建預測模型、識彆數據中的類彆信息方麵發揮著核心作用。 貝葉斯分類： Naive Bayes等，介紹其概率建模思想和應用。 第五部分：時間序列與空間數據分析 許多復雜數據具有時間依賴性或空間關聯性。本部分將關注： 時間序列分析： ARIMA模型、狀態空間模型、GARCH模型等，用於分析時間序列數據的趨勢、季節性、周期性以及進行預測。 空間統計： 空間自相關、剋裏金插值、地理加權迴歸（GWR）等，用於處理和分析具有空間位置信息的數據。 第六部分：現代統計學習方法 隨著計算能力的提升，越來越多的“黑箱”模型在復雜數據分析中取得瞭巨大成功。本部分將介紹： 集成學習： 隨機森林、Bagging、Boosting等，它們通過組閤多個學習器來提高預測精度和魯棒性。 深度學習基礎： 簡要介紹神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等在圖像、文本和序列數據分析中的基本概念和應用。 模型評估與選擇： 交叉驗證、自助法（Bootstrap）等重采樣技術，以及AIC、BIC、調整R方等模型選擇標準，確保模型具有良好的泛化能力。 第七部分：可視化與報告 強大的可視化是理解復雜數據和展示分析結果的關鍵。本書將介紹使用R語言的ggplot2等工具進行探索性數據分析（EDA）的可視化，以及如何繪製高質量的統計圖錶來清晰地傳達分析結果。同時，也會討論如何撰寫規範的統計分析報告。 本書的實踐性特點 本書的另一大亮點是其極強的實踐性。每一章都緊密結閤R語言的代碼實現。我們提供瞭大量精選的、來自不同領域的實際數據集，並在此基礎上演示瞭如何應用所介紹的統計方法進行分析。讀者可以通過運行代碼，親身體驗數據分析的全過程，加深對理論知識的理解，並掌握解決實際問題的能力。書中的代碼示例清晰、注釋詳盡，能夠直接用於教學和科研實踐。 理論深度與計算效率的平衡 我們力求在理論深度和計算效率之間取得良好的平衡。對於核心概念，本書會深入剖析其統計學原理和數學推導；對於計算密集型的算法，則會介紹其高效的實現方式和相關的R包。本書不會迴避復雜的數學公式，但會以清晰易懂的方式呈現，並強調其在統計推斷和模型構建中的作用。 總結 《復雜數據統計方法：基於R的應用》（第2版）是一本麵嚮高等院校研究生和相關領域從業者的全麵、深入且極具實踐性的參考書。它不僅係統地介紹瞭處理各類復雜數據所需的統計理論和方法，更通過R語言的強大支持，將這些理論轉化為可操作的實踐技能。本書旨在幫助讀者掌握駕馭海量、多維、非結構化數據的能力，在各自的研究和工作領域中取得更大的成就。無論您是希望構建更準確的預測模型，還是希望發現數據中隱藏的深層規律，亦或是需要將復雜的統計概念應用於實際問題，本書都將是您寶貴的知識寶庫和得力的實踐助手。

評分☆☆☆☆☆

作為一名側重於生物信息學數據挖掘的研究生，我深知處理基因錶達矩陣、蛋白質組學數據等高維數據的難度。這些數據往往伴隨著嚴重的批次效應、多重共綫性以及數據異質性，傳統的ANOVA或簡單的多元迴歸模型根本無濟於事。我聽聞這本書在應對“高維數據”和“模型選擇”方麵有獨到之處。我非常希望它能深入探討主成分分析（PCA）的局限性，並詳細介紹如因子分析（FA）或偏最小二乘迴歸（PLS）在降低維度和解釋變量關係時的應用。更重要的是，它應該能提供清晰的指導，告訴我們如何選擇最穩健的模型，而不是僅僅羅列一堆復雜的公式。如果這本書能在保證統計學深度不降低的前提下，給齣處理這些生物學數據的“捷徑”或高效路徑，那它的價值將是無可估量的。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我過去在學習統計軟件應用時，常常感到理論和實踐之間存在一道巨大的鴻溝。很多教授的課程專注於證明定理，卻很少提及在實際軟件中，一個微小的輸入錯誤是如何導緻完全錯誤的結果，或者如何有效地對模型輸齣結果進行診斷和可視化。我對這本教材的“應用”二字抱有極高的期望。我期待它能教會我如何利用R強大的可視化包（比如ggplot2的深層用法）來清晰地展示復雜模型的假設檢驗結果，而不是隻給齣一串枯燥的p值。同時，我希望它在講解如何進行穩健的假設檢驗，比如當數據分布嚴重偏離正態時，如何選擇非參數或半參數方法時，不僅給齣選擇的依據，還能展示在R中如何用最少的代碼優雅地實現這些高級檢驗。這本書若能真正做到理論指導實踐，並培養齣讀者的批判性思維，讓讀者不僅會“用”R，更懂得“為什麼”這樣用，那它就超越瞭一本普通教材的範疇，成為瞭一本真正的工具書。

評分☆☆☆☆☆

我對這本教材的期待，很大程度上源於對“第2版”這個標簽的信任。通常來說，能夠進行到第二版的書籍，必然是經過瞭第一版用戶的嚴格檢驗和反饋的。在統計學這個日新月異的領域，方法論和軟件庫的更新速度是非常快的，第一版中可能存在的滯後性或不完善之處，想必都在新版本中得到瞭極大的修正和補充。我最近在做一項機器學習和傳統統計方法交叉驗證的工作，發現很多舊教材對集成學習、貝葉斯方法的描述已經有些跟不上當前的軟件生態。我猜想，第二版一定吸收瞭近年來R社區的最新進展，比如在泛化綫性模型（GLM）的高級拓展，或者非參數迴歸技術方麵，應該有更貼閤當前研究熱點的案例和代碼示例。這種與時俱進的更新，對於確保我們學習到的知識具有長期有效性至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是統計學學習道路上的一個裏程碑，雖然我手頭上暫時沒有這本書，但光聽周圍的同事和朋友提起，我就能感受到它在學術圈中的地位。我最近在處理一個涉及大量非正態分布數據的項目，嘗試瞭市麵上好幾本主流的統計軟件操作指南，但總覺得要麼是理論講解得過於艱深晦澀，讓人抓不住重點，要麼就是操作步驟過於簡化，缺乏對背後統計學原理的深入剖析。我聽說這本被譽為“復雜數據統計方法”的教材，恰好彌補瞭這一空白。據說它在講解如何運用R語言進行高級統計建模時，非常注重從實際應用場景齣發，循序漸進地引導讀者理解每一步選擇背後的邏輯。特彆是在處理缺失值、異常值這些在真實科研數據中無法避免的問題時，它提供的解決方案想必是兼顧瞭統計嚴謹性和實際操作可行性的。我非常期待能盡快接觸到這本書，相信它能成為我今後數據分析工作中的“定海神針”，徹底革新我對復雜數據處理的固有思維模式。

評分☆☆☆☆☆

近來我一直在鑽研時間序列分析，尤其關注那些非綫性的、高頻波動的金融市場數據，這方麵的統計工具要求極高。我嘗試過幾本側重於計量經濟學的書籍，但它們往往對R語言的具體實現細節一帶而過，導緻我寫代碼時效率低下，各種包的參數設置總是摸不著頭腦。從側麵瞭解到的信息是，這本關於復雜數據統計方法的書，在處理時間序列或空間數據結構時，其R語言的實操部分講解得極為細緻入微，仿佛手把手帶著你從零開始構建模型。我特彆好奇它是否覆蓋瞭如狀態空間模型、高維稀疏數據處理等前沿課題。如果它能用清晰的語言闡述這些復雜模型的構建過程，並且提供可以直接套用的代碼框架，那對於像我這樣需要快速將理論轉化為實踐的研究人員來說，簡直是福音。畢竟，理論的精妙最終還是要通過可靠的代碼來實現價值的。

評分☆☆☆☆☆

在書店看上瞭這本書一直想買可惜太貴又不打摺，迴傢決定上京東看看，果然有摺扣。毫不猶豫的買下瞭，京東速度果然非常快的，從配貨到送貨也很具體，快遞非常好，很快收到書瞭。書的包裝非常好，沒有拆開過，非常新，可以說無論自己閱讀傢人閱讀，收藏還是送人都特彆有麵子的說，特彆精美；各種十分美好雖然看著書本看著相對簡單，但也不遑多讓，塑封都很完整封麵和封底的設計、繪圖都十分好畫讓我覺得十分細膩具有收藏價值。

評分☆☆☆☆☆

印刷質量杠杠的，價格可以

評分☆☆☆☆☆

書很薄，各種東西都講瞭一點，當參考書不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯。但還沒有看呢。

評分☆☆☆☆☆

囤書學習中，詳細評論看完後再補

評分☆☆☆☆☆

研究研究還是可以的，翻翻做參考書。

評分☆☆☆☆☆

老師讓買的，包裝很好，信賴京東。

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，用起來很舒服

評分☆☆☆☆☆

還行吧，平時看看不錯