R語言統計入門(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[丹麥] Peter，Dalgaard 著，郝智恒，何通，鄧一碩，劉旭華 譯

圖書標籤:

• R語言
• 統計分析
• 入門
• 數據分析
• 統計建模
• 數據科學
• R語言學習
• 統計學
• 第二版
• 教材

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115348630

版次：01

商品編碼：11464703

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2014-05-01

頁數：299

正文語種：中文

編輯推薦

詳解利用R軟件進行機器學習方式的數據可視化分析實用案例教程，R語言經典圖書！“統計之都”傾力翻譯！

內容簡介

　　《R語言統計入門(第2版)》以最恰當的方式嚮初學者介紹瞭R語言的全貌，內容涵蓋基本的R編程方法、基本數據處理和一些高級數據操作的技巧，有助於讀者理解R嚮量化編程的特點。此外，作者在《R語言統計入門(第2版)》中還詳細描述瞭包含迴歸分析、假設檢驗、廣義綫性模型、非綫性擬閤等常用統計方法的原理。雖然《R語言統計入門(第2版》以實際案例解析居多，但是並非不重視理論，作者恰當而到位地描述瞭理論方麵的內容，既不晦澀，也非淺薄，而是嚮讀者打開瞭一扇窗。作者希望這《R語言統計入門(第2版)》可以作為一道“開胃菜”引導更多的人投入到對統計和R的研究之中。
　　本書適閤數據分析，數據統計人員及R用戶學習參考。

作者簡介

　　《R語言統計入門(第2版)》以最恰當的方式嚮初學者介紹瞭R語言的全貌，內容涵蓋基本的R編程方法、基本數據處理和一些高級數據操作的技巧，有助於讀者理解R嚮量化編程的特點。此外，作者在《R語言統計入門(第2版)》中還詳細描述瞭包含迴歸分析、假設檢驗、廣義綫性模型、非綫性擬閤等常用統計方法的原理。雖然《R語言統計入門(第2版》以實際案例解析居多，但是並非不重視理論，作者恰當而到位地描述瞭理論方麵的內容，既不晦澀，也非淺薄，而是嚮讀者打開瞭一扇窗。作者希望這《R語言統計入門(第2版)》可以作為一道“開胃菜”引導更多的人投入到對統計和R的研究之中。
　　本書適閤數據分析，數據統計人員及R用戶學習參考。

目錄

目　錄

第1章　基礎知識　1
1．1　初始步驟　1
1．1．1　大型計算器　2
1．1．2　賦值　3
1．1．3　嚮量運算　4
1．1．4　標準過程　5
1．1．5　作圖　6
1．2　R語言基礎　8
1．2．1　錶達式和對象　8
1．2．2　函數和參數　9
1．2．3　嚮量　10
1．2．4　引用和轉義序列　10
1．2．5　缺失值　11
1．2．6　生成嚮量的函數　11
1．2．7　矩陣和數組　13
1．2．8　因子　15
1．2．9　列錶　16
1．2．10　數據框　17
1．2．11　索引　17
1．2．12　條件選擇　18
1．2．13　數據框的索引　19
1．2．14　分組數據和數據框　20
1．2．15　隱式循環　21
1．2．16　排序　23
1．3　練習題　24

第2章　R語言環境　25
2．1　會話管理　25
2．1．1　工作空間窗口　25
2．1．2　文本輸齣　26
2．1．3　腳本　27
2．1．4　獲取幫助　27
2．1．5　包　28
2．1．6　內置數據　29
2．1．7　attach和detach　29
2．1．8　subset，transform和within　31
2．2　作圖係統　32
2．2．1　圖形布局　32
2．2．2　利用部分構造圖形　33
2．2．3　par的使用　34
2．2．4　組閤圖形　35
2．3　R編程　36
2．3．1　流程控製　37
2．3．2　類和類函數　37
2．4　數據輸入　38
2．4．1　讀取文本文件　39
2．4．2　read．table的進一步討論　41
2．4．3　數據編輯器　42
2．4．4　其他程序的接口　43
2．5　練習題　44

第3章　概率和分布　45
3．1　隨機抽樣　45
3．2　概率計算和排列組閤　46
3．3　離散分布　47
3．4　連續分布　47
3．5　R中的內置分布　48
3．5．1　密度　48
3．5．2　纍積分布函數　50
3．5．3　分位數　51
3．5．4　隨機數字　52
3．6　練習題　53

第4章　描述性統計和圖形　54
4．1　單組的匯總統計量　54
4．2　分布的圖形展示　58
4．2．1　直方圖　58
4．2．2　經驗纍積分布　59
4．2．3　Q-Q圖　59
4．2．4　箱式圖　60
4．3　分組數據的匯總統計量　61
4．4　分組數據作圖　64
4．4．1　直方圖　64
4．4．2　並聯箱式圖　65
4．4．3　帶狀圖　66
4．5　錶格　68
4．5．1　生成錶格　68
4．5．2　邊際錶格和相對頻數　71
4．6　錶格的圖形顯示　72
4．6．1　條形圖　72
4．6．2　點圖　74
4．6．3　餅圖　75
4．7　練習題　76

第5章　單樣本與雙樣本檢驗　77
5．1　單樣本t檢驗　77
5．2　Wilcoxon符號秩檢驗　80
5．3　兩樣本t檢驗　82
5．4　比較方差　83
5．5　兩樣本Wilcoxon檢驗　84
5．6　配對t檢驗　85
5．7　配對Wilcoxon檢驗　86
5．8　練習題　87

第6章　迴歸與相關性　88
6．1　簡單綫性迴歸　88
6．2　殘差與迴歸值　92
6．3　預測與置信帶　95
6．4　相關性　98
6．4．1　皮爾遜相關係數　98
6．4．2　斯皮爾曼相關係數　99
6．4．3　肯德爾等級相關係數t　100
6．5　練習題　100

第7章　方差分析與Kruskal-Wallis檢驗　102
7．1　單因素方差分析　102
7．1．1　成對比較和多重檢驗　106
7．1．2　放寬對方差的假設　107
7．1．3　圖像錶示　108
7．1．4　Bartlett檢驗　109
7．2　Kruskal-Wallis檢驗　110
7．3　雙因素方差分析　110
7．4　Friedman檢驗　114
7．5　迴歸分析中的方差分析錶　114
7．6　練習題　115

第8章　錶格數據　117
8．1　單比例　117
8．2　兩個獨立的比例　118
8．3　k比例，檢驗趨勢　120
8．4　r ′ c錶格　122
8．5　練習題　124

第9章　功效與樣本容量的計算　126
9．1　功效計算原則　126
9．1．1　單樣本t及配對樣本t檢驗的功效　127
9．1．2　兩樣本t檢驗的功效　128
9．1．3　近似方法　128
9．1．4　比較比例的功效　129
9．2　兩樣本問題　129
9．3　單樣本問題及配對樣本檢驗　131
9．4　比例的比較　131
9．5　練習題　132

第10章　數據處理的高級技術　133
10．1　變量的重編碼　133
10．1．1　cut函數　133
10．1．2　處理因子　135
10．1．3　日期的使用　136
10．1．4　多變量重編碼　139
10．2　條件計算　140
10．3　閤並與重構數據框　141
10．3．1　追加數據框　141
10．3．2　閤並數據框　142
10．3．3　重塑數據框　144
10．4　數據的分組及分案例操作　146
10．5　時間分割　148
10．6　練習題　152

第11章　多元迴歸　153
11．1　多維數據繪圖　153
11．2　模型設定和模型輸齣　155
11．3　模型篩選　157
11．4　練習題　161

第12章　綫性模型　162
12．1　多項式迴歸　163
12．2　過原點的迴歸分析　165
12．3　設計矩陣與虛擬變量　166
12．4　組間的共綫性　168
12．5　交互效應　172
12．6　可重復的雙因素方差分析　172
12．7　協方差分析　173
12．7．1　圖形描述　174
12．7．2　比較迴歸綫　177
12．8　模型診斷　183
12．9　練習題　187

第13章　邏輯迴歸　189
13．1　廣義綫性模型　190
13．2　錶格化數據的邏輯迴歸　190
13．2．1　偏差錶分析　195
13．2．2　與趨勢檢驗之間的關聯　196
13．3　似然剖麵分析　197
13．4　讓步比估計的錶達　199
13．5　原始數據的邏輯迴歸　199
13．6　預測　201
13．7　模型檢查　202
13．8　練習題　206

第14章　生存分析　208
14．1　重要概念　208
14．2　生存對象　209
14．3　Kaplan-Meier估計　210
14．4　對數秩檢驗　213
14．5　Cox比例風險模型　214
14．6　練習題　216

第15章　比率和泊鬆迴歸　217
15．1　基本思想　217
15．1．1　泊鬆分布　217
15．1．2　帶有常數風險的生存分析　218
15．2　泊鬆模型的擬閤　219
15．3　計算比率　223
15．4　帶有常數強度的模型　226
15．5　練習題　230

第16章　非綫性麯綫擬閤　231
16．1　基本用法　232
16．2　尋找初值　233
16．3　自啓動模型　238
16．4　剖麵分析　240
16．5　更好地控製擬閤算法　241
16．6　練習題　242

附錄A　獲取並安裝R以及ISwR包　243
附錄B　ISwR中的數據集　246
附錄C　摘要　272
附錄D　練習題答案　283

前言/序言

《R語言統計入門》（第2版）圖書簡介 一、 聚焦實用，夯實基礎：為統計學習者量身打造的“第一本”R語言指南 在這個數據爆炸的時代，掌握數據分析能力已成為各行各業人士的必備技能。而在眾多數據分析工具中，R語言以其強大的統計功能、豐富的開源庫以及活躍的社區支持，脫穎而齣，成為統計學研究、數據挖掘、機器學習等領域不可或缺的利器。然而，對於初學者而言，R語言的學習麯綫可能顯得陡峭。繁多的函數、復雜的語法、抽象的概念，都可能成為阻礙入門的絆腳石。《R語言統計入門》（第2版）正是為廣大統計學愛好者、數據分析新手以及希望係統學習R語言的專業人士而精心打造的一本實用指南。 本書秉持“學以緻用”的理念，從最基礎的R語言環境搭建、數據類型、基本操作講起，循序漸進地引導讀者掌握R語言在統計分析中的核心應用。我們深知，理論知識的堆砌並不能直接轉化為解決實際問題的能力，因此，本書將大量的統計學概念與R語言的實際操作緊密結閤，讓讀者在學習語法的同時，也能深刻理解統計原理。 二、 全麵覆蓋，深入淺齣：從基礎概念到高級應用的平滑過渡 《R語言統計入門》（第2版）的內容設計充分考慮瞭不同層次讀者的需求，力求做到全麵而又不失深度。 第一部分：R語言入門與數據處理 環境搭建與基礎語法： 從安裝R和RStudio開始，詳細介紹R語言的基本語法、數據結構（嚮量、矩陣、數組、列錶、數據框）以及重要的操作符。我們將通過大量生動有趣的例子，幫助讀者快速熟悉R的運行機製，建立對R語言的基本認知。 數據讀寫與清洗： 真實世界的數據往往是雜亂無章的。本部分將重點講解如何從各種來源（如CSV、Excel、數據庫）導入數據，並教授數據清洗的常用技巧，包括缺失值處理、異常值識彆與處理、數據格式轉換、變量重命名、數據子集提取等。這些都是進行有效統計分析的前提。 數據可視化基礎： 數據可視化是理解數據、揭示模式和趨勢的關鍵。本書將介紹R中最流行的數據可視化包，如`ggplot2`，從基礎的散點圖、摺綫圖、柱狀圖，到更復雜的箱綫圖、小提琴圖、熱力圖等，引導讀者掌握繪製各種統計圖錶的方法，並學習如何自定義圖錶美觀度和信息傳達效率。 第二部分：核心統計分析方法 描述性統計： 在探索性數據分析（EDA）中，描述性統計是必不可少的第一步。本書將教會讀者如何使用R計算各種描述性統計量，如均值、中位數、方差、標準差、分位數、偏度、峰度等，並結閤可視化方法，全麵地描述數據的分布特徵。 概率分布與抽樣： 深入淺齣地講解常見的概率分布（如正態分布、二項分布、泊鬆分布）及其在R中的實現。理解概率分布是進行統計推斷的基礎，本書將通過實例幫助讀者建立直觀認識。同時，也將介紹抽樣方法和中心極限定理，為後續的統計推斷打下基礎。 假設檢驗： 假設檢驗是統計推斷的核心內容之一。本書將係統講解各種假設檢驗方法，包括t檢驗、z檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，並詳細介紹它們的應用場景、檢驗步驟以及R語言實現。我們將強調如何正確理解p值和置信區間，以及如何根據實際情況選擇閤適的檢驗方法。 方差分析（ANOVA）： 方差分析是比較多個組均值差異的有力工具。本書將詳細介紹單因素和多因素方差分析的原理和R實現，幫助讀者理解如何分析不同因素對結果的影響，並進行多重比較。 迴歸分析： 迴歸分析是研究變量之間數量關係的重要方法。本書將從最簡單的綫性迴歸模型開始，逐步深入到多元綫性迴歸、邏輯迴歸等。詳細講解模型擬閤、係數解釋、模型診斷、預測等關鍵步驟，並介紹常用的迴歸診斷方法，幫助讀者構建和評估有效的迴歸模型。 第三部分：進階統計應用與專題 時間序列分析： 針對具有時間依賴性的數據，本書將介紹時間序列分析的基本概念，如平穩性、自相關、移動平均模型（ARMA）、自迴歸積分移動平均模型（ARIMA）等，並演示如何在R中進行時間序列數據的建模和預測。 聚類分析與主成分分析（PCA）： 這兩類方法常用於探索性數據分析和降維。本書將介紹層次聚類、K-means聚類等聚類算法，以及PCA的原理和應用，幫助讀者從高維數據中提取關鍵信息，發現數據中的潛在結構。 分類模型基礎： 引入一些常用的分類模型，如決策樹，初步介紹分類模型的原理和在R中的應用，為讀者後續深入學習機器學習打下基礎。 統計模擬與Bootstrap： 介紹如何利用R進行統計模擬，以及Bootstrap等重采樣技術，它們在估計統計量的抽樣分布、構建置信區間以及模型評估等方麵具有重要作用。 三、 實踐導嚮，案例驅動：讓學習過程更直觀、更深入 《R語言統計入門》（第2版）最顯著的特點之一，便是其強烈的實踐導嚮。我們摒棄瞭枯燥乏味的理論推導，而是將每一個統計概念都置於具體的應用場景中進行講解。 豐富的案例研究： 書中包含大量來自不同領域的真實或模擬案例，涵蓋瞭經濟學、社會學、生物學、醫學、市場營銷等多個學科。這些案例的選擇充分考慮瞭統計學在這些領域的典型應用，讓讀者能夠直接看到R語言是如何解決實際問題的。 代碼示例詳盡： 每一個統計方法和概念的講解都配有清晰、可執行的R代碼示例。讀者可以輕鬆復製、運行這些代碼，觀察結果，並嘗試修改參數，加深理解。代碼注釋詳盡，解釋瞭每一步操作的目的和意義。 練習題與思考： 每章末尾都精心設計瞭具有挑戰性的練習題，覆蓋瞭本章的主要知識點。這些練習題不僅要求讀者動手實踐，還鼓勵讀者思考，例如如何選擇閤適的統計方法、如何解釋結果等，從而全麵鞏固所學知識。 “R語言技巧”和“統計貼士”： 在章節的關鍵之處，我們會穿插“R語言技巧”和“統計貼士”欄目。前者分享一些提高R代碼效率、編寫規範的代碼的小竅門，後者則提煉統計分析中的一些關鍵點、易錯點和注意事項，幫助讀者少走彎路。 四、 目標讀者： 統計學專業學生： 希望係統學習R語言進行統計分析的學生。 跨學科研究者： 需要利用R語言進行數據分析的各領域研究人員。 數據分析愛好者： 對數據分析感興趣，希望學習一門強大的數據分析工具的自學者。 即將從事數據相關工作的在校生或求職者： 希望提升自身在數據分析方麵的競爭力。 已經掌握其他統計軟件，但希望學習R語言以拓寬技能棧的專業人士。 五、 本書優勢： 權威性與前沿性： 結閤瞭當前R語言在統計分析領域的最新發展和最佳實踐。 易學性與係統性： 內容編排循序漸進，從易到難，邏輯清晰，適閤初學者入門。 實用性與全麵性： 覆蓋瞭統計分析中絕大多數常用的方法，並通過大量實例強化應用能力。 高質量的教學資源： 配備瞭清晰的代碼示例、詳盡的注釋以及精心設計的練習題，是自學和教學的理想選擇。 總結： 《R語言統計入門》（第2版）不僅僅是一本R語言的書，它更是一座連接統計理論與實際應用、理論知識與編程技能的橋梁。通過本書的學習，您將能夠熟練運用R語言進行數據處理、可視化、統計推斷，並解決實際問題，最終成為一名更自信、更高效的數據分析師。無論您是初次接觸R語言，還是希望深化對R語言統計應用的理解，本書都將是您不可或缺的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

《R語言統計入門(第2版)》給我最直觀的感受就是它的“實用性”和“係統性”。作為一名剛開始接觸數據分析的學生，我最大的睏擾是不知道該從何學起，以及學到的知識是否能夠應用到實際的項目中。這本書恰恰解決瞭我的痛點。它從最基本的R語言語法和數據結構開始，循序漸進地引入各種統計分析技術。我特彆喜歡書中關於數據可視化的章節，它詳細介紹瞭如何利用ggplot2包繪製各種精美的圖錶，例如散點圖、箱綫圖、柱狀圖等等，這些圖錶不僅能夠直觀地展示數據特徵，還能有效地傳達分析結果。而且，書中的例子都非常貼近實際應用場景，無論是市場營銷數據分析、生物醫學研究，還是經濟學模型構建，都能找到對應的案例，讓我能夠將學到的知識融會貫通。更重要的是，這本書不僅僅是教你怎麼用R來做統計，它還在潛移默化中培養瞭我對數據分析的邏輯思維能力，讓我明白如何提齣問題，如何收集和整理數據，如何選擇閤適的統計方法，以及如何評估和解釋分析結果。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《R語言統計入門(第2版)》的時候，我並沒有抱太大的期望，以為又是市麵上那些講瞭等於沒講的“快餐式”教材。然而，這本書的內容深度和廣度卻給瞭我很大的驚喜。它不僅僅停留在“如何操作R”的層麵，而是更深入地闡述瞭每種統計方法的背後原理和適用條件。比如，在講到假設檢驗時，作者並沒有簡單地給齣幾個命令，而是花瞭相當篇幅解釋瞭P值、置信區間這些核心概念的意義，以及不同類型假設檢驗的選擇依據。這對於我這種需要知其然也要知其所以然的學習者來說，太重要瞭。此外，書中還涉及瞭一些進階的主題，例如多元迴歸、方差分析等，並且都給瞭非常詳細的講解和代碼示例。我曾經嘗試用其他書籍學習這些內容，但總覺得抓不住重點，而這本書的邏輯非常清晰，層層遞進，讓我能夠逐步掌握這些復雜的統計模型。讀完這本書，我感覺自己不再是那個隻會照搬代碼的“搬磚工”，而是對統計分析有瞭更深刻的理解，能夠根據實際問題選擇閤適的統計方法，並對結果進行閤理的解讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書《R語言統計入門(第2版)》的魅力在於它能夠激發讀者的學習熱情，讓你在不知不覺中愛上統計分析。它的語言風格非常活潑，不像很多技術書籍那樣枯燥乏味。作者在講解復雜的統計理論時，總是能用生動形象的比喻和貼近生活的例子來輔助說明，讓我一下子就理解瞭那些抽象的概念。例如，在解釋迴歸係數的含義時，作者會用生活中的例子來類比，讓我一下子就明白瞭“每變化一個單位，目標變量會如何變化”。而且，書中的排版也非常友好，圖文並茂，代碼和講解清晰分離，閱讀體驗極佳。我曾經嘗試過閱讀一些隻有純文本的代碼書，讀起來非常費力，而這本書在這一點上做得非常齣色。它讓我覺得學習R語言統計不再是一件苦差事，而是一次有趣的探索之旅。每次讀完一個章節，我都會迫不及待地想去實踐，去嘗試用R來解決自己遇到的問題。這種主動學習的動力，是這本書最寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本《R語言統計入門(第2版)》簡直是我學習R語言統計的“啓濛導師”，以前我對數據分析完全是小白一個，看到各種代碼和統計概念就頭疼。但這本書從最基礎的R語言環境搭建、數據導入導齣講起，就像是手把手教我一樣。它沒有上來就拋一堆復雜的理論，而是通過大量貼近實際的例子，比如處理Excel錶格、進行基本的描述性統計，讓我一步步感受到R語言的強大和便捷。最重要的是，它把復雜的統計概念，像均值、中位數、標準差這些，用非常直觀的方式解釋清楚，即使是初學者也能理解。我記得當時嘗試跟著書裏的例子做瞭一次迴歸分析，結果一下子就齣來瞭，那種成就感是前所未有的。而且，書裏講解的R包，像dplyr和ggplot2，簡直是數據處理和可視化的“神器”，讓我的數據分析效率直綫提升。很多時候，我遇到問題，翻開書，總能找到解決思路，甚至能發現自己之前沒有注意到的地方，真是受益匪淺。這本書的優點太多瞭，很難在一兩句話裏概括完，它真的為我打開瞭數據科學的大門，讓我對統計分析産生瞭濃厚的興趣，也更有信心去探索更深入的領域。

評分☆☆☆☆☆

《R語言統計入門(第2版)》是一本非常有價值的書籍，它為我提供瞭一個紮實的R語言統計學基礎。書中對每一個統計概念的解釋都非常到位，不僅僅是給齣公式，更是深入淺齣地闡述瞭其背後的思想和應用場景。我特彆欣賞作者在講解過程中對細節的關注，比如對不同統計檢驗的適用條件、對數據預處理的技巧都有詳細的說明。這本書讓我明白，統計學並不是一門僵化的學科，而是與實際應用緊密結閤的。書中提供的R代碼示例也十分規範和易於理解，我可以直接復製粘貼並加以修改，快速實現自己的分析需求。此外，書中還涵蓋瞭一些關於數據挖掘和機器學習的入門知識，為我進一步學習這些更高級的領域打下瞭堅實的基礎。總的來說，這本書的編寫質量很高，內容翔實，講解清晰，對於想要係統學習R語言統計的讀者來說，絕對是不可多得的佳作。

評分☆☆☆☆☆

正在學習中，書不厚，知識體係比較完整，對於想要初步學習R語言的人來說是個不錯的選擇，代碼好學，且解析易懂，可以自己自學

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，物美價廉，京東自營值得信賴。快遞很快，上午下單，下午就到。

評分☆☆☆☆☆

不錯 書很好 很實用 滿200-100不錯

評分☆☆☆☆☆

書的內容和質量都是挺棒棒噠，書雖然是從北京調的，但是速度也是超級快。另外遇到活動價格也是超級實惠，希望以後多做這樣的活動，為我們愛書人謀福利。

評分☆☆☆☆☆

書還沒仔細看，希望能認真學學

評分☆☆☆☆☆

質量很好，性價比高，總體滿意，還不錯

評分☆☆☆☆☆

挺好的書啊，支持一下，工具書，隨時查閱，很好很強大

評分☆☆☆☆☆

書很好，很適閤大數據初學者使用

評分☆☆☆☆☆

還不錯的，努力學習