統計學導論 基於R語言 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李勇，金蛟 著

圖書標籤:

• 統計學
• R語言
• 統計建模
• 數據分析
• 概率論
• 推論統計
• 迴歸分析
• 可視化
• 入門
• 教材

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301274729

版次：1

商品編碼：11974269

包裝：平裝

叢書名： 21世紀統計學規劃教材

開本：16開

齣版時間：2016-09-01

用紙：膠版紙

頁數：504

字數：328000

正文語種：中文（簡體）

編輯推薦

該書注重學生對統計思想和原理的理解以及對統計方法的掌握，強調對學生運用統計思想和方法解決問題能力的培養。案例和例子豐富、新穎是該書的又一特色。書中所討論的課題均以案例引入，這不僅有利於學生對所學知識的理解和掌握，還大大提高瞭學生學習的興趣；在介紹清楚知識點後，給齣瞭適量典型的例子，以幫助和加深學生知識的理解。

內容簡介

本書主要介紹統計學的基本思想、原理和方法, 使讀者對統計學及統計學的思維方式有一個整體的瞭解. 本書主要內容包括: 統計學的發展和應用領域、概率理論、數據收集的概念和方法、對數據總體信息的描述、常用的參數估計和假設檢驗方法. 書中注重以概率理論解釋常見統計方法的原理, 並通過計算機模擬幫助讀者理解統計思想和原理, 以避免把統計

學片麵地理解為簡單的加減乘除計算公式, 進而增強學生運用統計思想和方法提齣問題、分析問題和解決問題的能力.

本書適閤作為高等院校本科生學習統計學知識的入門教材.

作者簡介

李勇：北京師範大學教授、博士生導師。兼任中國統計教育學會副會長、教育部高等學校統計學類專業教學指導委員會委員。曾獲北京市高等教育教學成果奬、北京市高等學校教學名師奬和寶鋼優秀教師奬。

目錄

目錄
第一章 緒論 1
1.1 未知現象的認識過程與統計學 1
1.1.1 與天氣預報案例相關的概念 1
1.1.2 統計學研究流程 2
1.1.3 隨機現象 4
1.2 描述未知現象的理想模型與現實模型 5
1.3 統計學的應用領域 8
1.4 數學、概率論、統計學與統計軟件 9
小結 10
附錄 R 軟件簡介 11
練習題一 35
第二章 概率 37
2.1 隨機現象及基本概念 37
2.1.1 隨機現象與隨機事件 37
2.1.2 事件之間的關係及運 39
2.1.3 頻率的簡單性質 43
2.2 概率空間 44
2.2.1 概率空間的定義 44
2.2.2 概率空間的例子 44
2.2.3 概率的基本性質 47
2.3 隨機變量及特徵刻畫 49
2.3.1 隨機變量及其分布函數 49
2.3.2 離散型隨機變量及其數學期望 52
2.3.3 連續型隨機變量及其數學期望 56
2.3.4 隨機變量的方差 60
2.4 常用分布簡介 63
2.4.1 二項分布 63
2.4.2 超幾何分布 66
2.4.3 泊鬆分布 68
2.4.4 均勻分布 71
2.4.5 正態分布 72
2.5 隨機變量的其他數字特徵 77
2.5.1 變異係數 77
2.5.2 原點矩與中心矩 79
2.5.3 分位數、中位數與四分位數 79
2.5.4 離群數據與四分位數 81
2.5.5 眾數 82
2.6 概率論中的幾個重要結論 84
2.6.1 大數定律簡介 84
2.6.2 中心極限定理簡介 89
小結 93
附錄R 語言中的隨機模擬、循環和控製流程 94
練習題二 104
第三章 數據的收集 110
3.1 基本概念 111
3.2 觀測數據的收集 114
3.2.1 方便樣本與判斷樣本 115
3.2.2 隨機樣本 116
3.2.3 簡單隨機抽樣 117
3.2.4 等距抽樣 121
3.2.5 分層隨機抽 122
3.2.6 整群隨機抽樣 125
3.3 實驗數據的收集 125
小結 128
練習題三 129
第四章 數據中的總體信息初步描述 132
4.1 樣本數據的記錄與基本概念 132
4.2 直方圖與連續型總體變量的密度函數 133
4.2.1 密度函數與頻率直方圖 133
4.2.2 頻率直方圖的製作 135
4.2.3 分組數的確定原則 137
4.2.4 頻率直方圖的應用 138
4.2.5 小結 142
4.3 分布密度形狀信息的可視化 142
4.3.1 條形圖與餅圖 142
4.3.2 點圖與莖葉圖 149
4.3.3 小結 153
4.4 總體數字特徵信息的提取與離群數據 153
4.4.1 總體變量中心位置的提取 153
4.4.2 總體變量離散程度的提取 159
4.4.3 總體變量分位數的提取 163
4.4.4 Q-Q 圖 164
4.4.5 離群數據的識彆 167
4.4.6 盒形圖與離群數據 168
小結 172
附錄R 軟件的外部數據導入方法|| 導入Ecel 數據 172
練習題四 173
第五章 常用統計方法原理簡介 176
5.1 總體參數的估計 176
5.1.1 衡量參數估計優劣的標準 176
5.1.2 不同估計方法的比較 177
5.1.3 點估計的原理 180
5.1.4 區間估計的原理 188
5.2 假設檢驗簡介 190
5.2.1 假設檢驗的原理 190
5.2.2 假設檢驗所涉及概念的進一步解釋 196
5.3 關於正態總體均值的假設檢驗 199
5.3.1 已知總體方差情況下的均值檢驗 200
5.3.2 未知總體方差情況下的均值檢驗 201
5.3.3 雙正態總體均值的檢驗 203
5.4 相關關係與迴歸模型 207
5.4.1 函數關係與相關關係 207
5.4.2 函數模型與迴歸模型 208
5.4.3 模型參數估計的最小二乘法原理 211
5.4.4 綫性迴歸模型 213
5.4.5 迴歸模型擬閤效果的衡量方法 217
5.4.6 綫性迴歸模型中的假設檢驗 221
小結 225
練習題五 226
參考文獻 231
索引 232

《洞見數據：探索統計學的奧秘與R語言的力量》 在這個信息爆炸的時代，數據無處不在，它們如同隱藏在海量文字中的寶藏，等待著我們去發掘。然而，如何有效地從這些數據中提煉齣有價值的洞見，洞察事物本質，做齣更明智的決策？《洞見數據：探索統計學的奧秘與R語言的力量》將為你打開一扇通往數據世界的大門，帶領你踏上一段融閤瞭嚴謹統計理論與實用編程技巧的精彩旅程。 本書並非僅僅是一本枯燥的教科書，而是一位循循善誘的引路人。它旨在讓統計學這一看似高深的學科變得觸手可及，並充分發揮R語言作為當今數據科學領域最強大、最靈活的工具之一的優勢。我們相信，掌握統計學的思維方式和R語言的實踐能力，將極大地提升你在學術研究、商業分析、科學探索乃至日常生活中的競爭力。 為什麼選擇統計學？ 統計學是關於如何收集、組織、分析、解釋和呈現數據的科學。它提供瞭一套嚴謹的框架，幫助我們理解和量化不確定性，從有限的樣本推斷齣更廣闊的整體。無論是天氣預報的概率，還是新藥療效的評估，亦或是市場趨勢的預測，背後都離不開統計學的支持。 在本書中，我們將從最基礎的概念入手，循序漸進地引導你理解： 描述性統計： 如何用最直觀的方式概括數據的基本特徵？我們將學習如何計算均值、中位數、眾數、方差、標準差等統計量，並掌握如何利用直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化工具來呈現數據的分布和關係。這些工具不僅能幫助我們快速瞭解數據的“全貌”，更是後續進行推斷性統計的基礎。 概率論基礎： 統計學的根基在於概率。我們將深入淺齣地介紹概率的基本概念、隨機變量、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布等）以及期望和方差的含義。理解概率分布，就像擁有瞭一副能預測未來可能性的地圖，為我們理解數據變異性提供瞭理論支撐。 抽樣與抽樣分布： 在現實世界中，我們往往無法接觸到全體數據，隻能從總體中抽取樣本。那麼，樣本能否代錶總體？樣本統計量又該如何估計總體參數？我們將探討不同抽樣方法的重要性，並重點介紹中心極限定理，理解樣本均值的分布特性，這是進行假設檢驗和區間估計的關鍵。 參數估計： 在瞭解瞭樣本的性質後，我們自然想知道如何用樣本信息來估計總體的未知參數，例如總體的平均值或比例。本書將詳細講解點估計和區間估計的概念，以及如何構建置信區間，從而量化我們估計的精確度。 假設檢驗： 麵對一個關於總體的命題（假設），我們如何利用樣本數據來做齣判斷？假設檢驗是統計學中解決這一問題的核心方法。我們將學習如何設定原假設和備擇假設，理解P值和顯著性水平的含義，並掌握各種常見的假設檢驗方法，如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等，應用於均值、比例、方差的比較，以及變量之間的關聯性分析。 迴歸分析： 當我們想探究兩個或多個變量之間的關係時，迴歸分析就派上瞭用場。本書將詳細介紹簡單綫性迴歸，學習如何建立模型來預測一個因變量如何隨一個或多個自變量的變化而變化。我們還會探討模型擬閤優度（如R平方）、迴歸係數的解釋以及假設檢驗，甚至會初步介紹多元迴歸，為處理更復雜的多變量問題打下基礎。 方差分析（ANOVA）： 當我們需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，方差分析就成為瞭一個強大的工具。我們將學習ANOVA的基本原理，理解組間方差和組內方差的含義，以及如何利用F檢驗來做齣決策。 為什麼學習R語言？ 理論知識固然重要，但將這些理論付諸實踐，從真實數據中獲得洞察，則需要強大的工具。R語言，作為一款免費、開源且功能強大的統計計算和圖形生成語言，已經成為全球數據科學傢、統計學傢和研究人員的首選。 本書將R語言的運用融入統計學概念的學習中，讓你在理解理論的同時，立刻掌握將其應用於實際問題的能力。我們不隻關注“怎麼做”，更強調“為什麼這麼做”，並將R語言的強大功能作為實現這一切的載體： 數據導入與處理： 真實世界的數據往往雜亂無章。我們將學習如何使用R語言方便地讀取各種格式的數據（如CSV、Excel），並掌握數據清洗、轉換、重塑、閤並等核心操作，為數據分析做好準備。 統計計算： R語言內置瞭豐富的統計函數，能夠輕鬆完成描述性統計量的計算、概率分布的查詢、參數估計的求解以及假設檢驗的執行。你將學會如何用最少的代碼實現復雜的統計分析。 數據可視化： “一圖勝韆言”。R語言在數據可視化方麵錶現齣色，尤其是通過`ggplot2`等強大的可視化包，你可以創建齣高質量、信息豐富且美觀的圖錶，如散點圖、綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖等，直觀地展現數據特徵、變量關係和分析結果。 迴歸與模型構建： R語言提供瞭靈活而強大的模型構建工具。我們將學習如何使用R語言來執行綫性迴歸、多元迴歸等分析，並學會如何解讀模型輸齣，評估模型效果，做齣預測。 探索性數據分析（EDA）： 在正式建模之前，進行充分的探索性數據分析至關重要。R語言能夠幫助你快速地對數據進行初步的探索，發現潛在的模式、異常值和數據質量問題。 可重復性研究： R語言腳本化的特性使得你的分析過程完全可重復。這意味著你可以清晰地記錄下每一步操作，方便他人復現，也方便自己迴顧和修改，這對於科學研究和專業工作尤為重要。 本書的特色與價值 《洞見數據：探索統計學的奧秘與R語言的力量》旨在為你提供以下獨特價值： 1. 理論與實踐的完美結閤： 我們避免瞭純理論的枯燥論述，也摒棄瞭僅僅停留在代碼操作的錶麵。本書將統計學概念的講解與R語言的實際應用緊密結閤，讓你在理解“是什麼”的同時，立即掌握“怎麼做”。 2. 循序漸進的學習路徑： 從最基礎的概念齣發，本書設計瞭清晰的學習邏輯，確保初學者也能輕鬆入門。每個章節都建立在前一章的基礎上，逐步深入，讓你構建起紮實的統計學知識體係。 3. 豐富的實例與案例： 書中穿插瞭大量貼近現實的案例，涵蓋瞭商業、金融、醫學、社會科學等多個領域。通過這些生動的實例，你將看到統計學和R語言是如何被用來解決實際問題的。 4. 注重思維的培養： 除瞭傳授知識和技能，本書更強調培養你的數據分析思維。我們將引導你如何提齣有價值的統計問題，如何審慎地選擇分析方法，以及如何批判性地解釋分析結果。 5. 麵嚮未來的能力： 在數據科學日益重要的今天，統計學思維和R語言技能是不可或缺的核心競爭力。本書將為你打下堅實的基礎，讓你能夠自信地應對未來的挑戰。 誰適閤閱讀本書？ 零基礎的初學者： 無論你是否有過統計學或編程的背景，本書都將帶你從零開始，係統學習統計學和R語言。 希望係統提升數據分析能力的在校學生： 無論是本科生還是研究生，本書都將為你提供紮實的理論基礎和實用的操作技能，為你的學術研究或未來職業生涯做好準備。 希望轉行或增強數據分析能力的職場人士： 如果你身處需要處理數據的行業，或者希望在職業發展中加入數據分析的維度，本書將是你的理想選擇。 對數據背後的故事充滿好奇的任何人： 如果你對數據驅動的決策、對事物發展規律的好奇心驅使你想要深入瞭解數據，本書將為你揭示其中的奧秘。 開啓你的數據探索之旅 《洞見數據：探索統計學的奧秘與R語言的力量》不僅僅是一本書，更是一次賦能。它將賦予你理解世界、洞察規律、做齣更優決策的力量。翻開這本書，讓我們一起在數據的海洋中航行，用統計學的羅盤和R語言的船槳，發現隱藏的寶藏，解鎖無限的可能。準備好迎接這場激動人心的旅程瞭嗎？

評分☆☆☆☆☆

《統計學導論 基於R語言》這本書，為我打開瞭一扇通往數據科學世界的大門。在此之前，我一直對統計學有著模糊的概念，總覺得它離我的生活和工作很遙遠，充滿著復雜的數學公式。然而，當我翻開這本書時，我的這種想法被徹底顛覆瞭。作者用一種非常生動、清晰、並且極具吸引力的方式，將統計學的核心概念娓娓道來。 我尤其喜歡書中對於統計學基本原理的講解，不僅僅是停留在理論層麵，而是通過大量貼近現實生活的案例，讓我們直觀地理解這些原理是如何在實際中發揮作用的。例如，在講解“抽樣”和“推斷”時，作者並沒有直接拋齣復雜的統計模型，而是通過一個簡單的例子，比如從一群學生中抽取一部分來估計全校的平均身高，來讓我們理解抽樣調查的基本思想和誤差産生的來源。這種“化繁為簡，以小見大”的講解方式，讓我能夠輕鬆地理解統計學的精髓。 而本書最讓我稱贊的是，它將R語言這一強大的統計分析工具，與統計學理論的學習完美地融閤在一起。我之前也嘗試過接觸R語言，但總覺得無從下手，不知道如何將其與統計學知識結閤。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，一步步地帶領我進行R語言的學習和實踐。我跟著書中提供的代碼，在R環境中進行瞭大量的練習，例如，我學會瞭如何用R來讀取和處理各種格式的數據文件，如何用R來生成各種統計圖錶，如柱狀圖、摺綫圖、箱綫圖等，並通過這些圖錶來直觀地理解數據的分布、趨勢和關係。這種“邊學理論，邊上手操”的學習方式，極大地提升瞭我學習的效率和興趣。我感覺，我不再是被動地接受知識，而是主動地去探索和發現。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對統計學一直保持著一種敬而遠之的態度。那些密密麻麻的公式和抽象的概念，總讓我感覺難以接近。《統計學導論 基於R語言》這本書，徹底改變瞭我的看法。作者以一種非常友好的姿態，將統計學的世界展現在我麵前。從第一頁開始，我就被書中生動有趣的語言和貼近生活的案例所吸引。 我尤其欣賞作者在講解理論知識時，所采用的“舉一反三”的方法。他不會僅僅滿足於解釋一個概念本身，而是會從不同的角度去剖析它，並提供多個不同領域的應用實例。比如，在介紹“抽樣分布”時，作者不僅講解瞭其理論上的重要性，還聯係到瞭民意調查、産品質量檢測等多個實際場景，讓我明白瞭抽樣分布是如何影響我們對總體進行推斷的。 而本書最大的亮點，我認為是它將R語言作為學習統計學的強大工具。我一直對編程有些興趣，但總覺得統計學和編程是兩個獨立的領域。這本書巧妙地將它們結閤在一起，讓我看到瞭理論與實踐的完美融閤。書中對R語言的講解非常細緻，從基礎的安裝配置，到數據導入導齣，再到各種統計函數的調用，都循序漸進，非常適閤初學者。我跟著書中的例子，在R環境中進行各種操作，例如，我學會瞭如何用R生成直方圖來查看數據的分布，如何用R進行t檢驗來比較兩組數據的均值差異，以及如何用R進行迴歸分析來建立預測模型。每一次成功的代碼運行，都給我帶來巨大的滿足感，也讓我對統計學的理解更加深刻。這本書讓我覺得，統計學不再是枯燥的理論，而是充滿活力的實踐，而R語言就是我手中最鋒利的分析利器。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是打開瞭我對統計學的新世界大門！一直以來，統計學在我心中都是一個抽象且枯燥的學科，充滿瞭各種復雜的公式和理論，讓人望而卻步。然而，當我翻開《統計學導論 基於R語言》這本書時，我纔意識到，原來統計學可以如此生動有趣，而且與實際應用如此緊密地聯係在一起。作者以一種非常親切和易懂的方式，將統計學的核心概念娓娓道來。我特彆喜歡書中的案例分析，每一個案例都選取瞭現實生活中非常貼近我們日常的例子，比如市場營銷中的用戶行為分析、醫學研究中的療效評估、甚至是我們日常的社交媒體數據分析等等。通過這些生動的案例，我能夠直觀地理解統計學理論是如何被應用到解決實際問題的，而不是僅僅停留在紙麵上的公式推導。 更讓我驚喜的是，本書將R語言作為貫穿始終的學習工具。我之前對編程也有些許接觸，但從未想過它能與統計學結閤得如此天衣無縫。書中詳細地介紹瞭R語言的基礎知識，並一步步地引導讀者如何在R環境中進行數據導入、處理、可視化以及進行各種統計分析。我記得在學習迴歸分析那一章時，作者不僅講解瞭理論模型，還立刻提供瞭相應的R代碼示例，並詳細解釋瞭每一行代碼的作用。這讓我能夠快速地動手實踐，親眼看到數據是如何被處理和分析，得到的圖錶又是如何揭示數據背後的規律。這種“理論+實踐”的學習模式，極大地提升瞭我的學習效率和興趣。以前我學習統計學，常常感到理論與實踐脫節，學瞭半天也不知道怎麼用，這本書徹底解決瞭我的這個痛點。R語言的強大功能，配閤書中清晰的講解，讓我覺得掌握統計學不再是遙不可及的目標，而是觸手可及的技能。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據分析和其中的統計學原理很感興趣，但市麵上的統計學教材，要麼過於理論化，要麼對編程語言的講解不夠深入。《統計學導論 基於R語言》這本書，則恰好彌補瞭這些不足。從拿到書的那一刻起，我就被它清晰的排版和內容結構所吸引。作者並沒有把所有的統計概念一股腦地塞給讀者，而是根據邏輯關係，將它們分成不同的章節，並且每一章都圍繞著一個核心主題展開。 我特彆喜歡作者在介紹每一個統計概念時，都會先從一個引人入勝的實際案例齣發。比如，在講解“假設檢驗”時，作者並沒有直接開始討論P值和顯著性水平，而是先舉瞭一個關於新藥療效的例子，讓我們思考如何科學地判斷這種新藥是否真的有效。通過這樣的方式，我能夠很自然地理解為什麼我們需要進行假設檢驗，以及它在實際應用中的重要性。 更重要的是，本書對R語言的講解非常係統和實用。作者並非僅僅是簡單地列齣一些R代碼，而是從R語言的基本語法、數據結構入手，一步步地引導讀者如何使用R來進行數據清洗、轉換、可視化，以及進行各種統計分析。我嘗試著跟著書中的步驟，在R環境中運行瞭大量的代碼，並對生成的結果進行瞭分析。這個過程讓我深刻體會到瞭R語言在統計學中的強大力量。比如，當我用R語言生成一個散點圖，並添加迴歸綫時，我能夠非常直觀地看到兩個變量之間的關係。這種“所學即所用”的學習體驗，極大地激發瞭我深入學習統計學的熱情。這本書讓我明白，掌握統計學知識，並且能夠熟練運用R語言進行數據分析，將是我未來職業生涯中一項非常寶貴的技能。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《統計學導論 基於R語言》的過程，對我而言，更像是一場數據探索的奇妙旅程。我一直對隱藏在數據背後的規律和洞察充滿好奇，但苦於缺乏係統性的統計學知識和實踐工具。這本書就像一盞明燈，照亮瞭我前行的道路。作者在開篇就點明瞭統計學在現代社會中的重要性，並以一種非常鼓舞人心的方式，引導讀者走進這個充滿魅力的領域。 我印象最深刻的是，書中對統計學基礎概念的講解，總是能巧妙地融入生活化的場景。例如，在講解“數據類型”時，作者並沒有直接給齣分類錶，而是通過分析餐廳的點餐數據，來區分定性數據和定量數據，以及連續變量和離散變量。這種聯係實際的教學方式，讓抽象的概念變得具體可感，也更容易被我這樣的初學者所理解和記憶。 更令我驚喜的是，本書對R語言的實踐指導非常到位。我之前也嘗試過學習R，但總是覺得教程過於零散，不知道如何將它與統計學理論結閤。這本書的獨特之處在於，它將R語言的講解與統計學知識的學習緊密地結閤起來。在每一個統計概念介紹之後，書中都會立刻給齣相應的R代碼示例，演示如何使用R來實現這個概念的計算和分析。我跟著書中的代碼，親手在R環境中操作，比如，我學會瞭如何使用R來生成各種精美的統計圖錶，如散點圖、箱綫圖、柱狀圖等，並通過這些圖錶直觀地理解數據的分布和特徵。這種“理論+實踐”的學習模式，不僅加深瞭我對統計學概念的理解，更重要的是，讓我掌握瞭用R語言來解決實際數據分析問題的能力。這本書讓我覺得，統計學不再是冰冷的公式，而是充滿無限可能的探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是我近期讀到的最令人驚喜的一本統計學入門讀物瞭。我之前對統計學總有一種“畏難情緒”，總覺得裏麵充斥著難以理解的數學公式和抽象的理論。《統計學導論 基於R語言》這本書，完全打破瞭我之前的認知。作者以一種非常友善和易於理解的方式，將統計學的世界展現在我麵前。 我特彆欣賞書中講解統計學概念時所采用的“循序漸進”的教學方法。比如，在講解“概率分布”時，作者並沒有一下子就引入正態分布、二項分布等復雜的概念，而是先從最簡單的離散概率分布開始，通過拋硬幣、擲骰子等生動形象的例子，讓我們對概率分布有一個直觀的認識。然後再在此基礎上，逐步引入連續概率分布，並詳細講解瞭正態分布等重要的概率分布。這種由淺入深，層層遞進的學習方式，讓我感到學習過程非常輕鬆和愉快。 更讓我驚嘆的是，本書將R語言作為統計學學習的絕佳實踐工具。我一直對數據分析和編程感興趣，但總覺得缺乏一個將兩者有效結閤的途徑。這本書恰好填補瞭我的這個空白。書中對R語言的講解非常係統和實用，從R語言的基本語法、數據結構，到各種統計函數的調用和可視化技巧，都進行瞭詳盡的介紹。我跟著書中提供的代碼，在R環境中進行大量的實踐操作，例如，我學會瞭如何使用R來進行數據清洗和預處理，如何使用R來繪製各種統計圖錶，如散點圖、柱狀圖、摺綫圖等，並通過這些圖錶直觀地理解數據的分布和特徵。這種“理論與實踐相結閤”的學習模式，讓我對統計學的理解更加深刻，也讓我對運用R語言進行數據分析充滿信心。這本書讓我覺得，統計學不再是遙不可及的理論，而是觸手可及的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

在探索《統計學導論 基於R語言》的過程中，我最大的感受就是它的“厚重感”與“實用性”並存。一開始我拿到這本書，看到厚厚的一本，心裏還有些打鼓，擔心會像很多學術著作一樣，充斥著晦澀難懂的術語和深奧的理論。但讀進去之後，纔發現我的擔憂是多餘的。這本書在講解每一個統計概念時，都做到瞭邏輯清晰、層層遞進，並且非常注重理論與實踐的結閤。作者並沒有僅僅停留在概念的羅列，而是花費瞭大量的篇幅去闡述這些概念背後的原理，以及它們在實際數據分析中的意義。 我印象特彆深刻的是關於“假設檢驗”的那部分。以往我理解的假設檢驗，就是死記硬背P值小於某個閾值就拒絕原假設，至於為什麼，以及如何解讀，總是模模糊糊。而這本書通過大量的圖示和具體的例子，詳細地解釋瞭零假設、備擇假設的提齣，T檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等各種檢驗方法的適用場景和原理，以及P值、置信區間等概念的真正含義。更重要的是，它教會瞭我如何使用R語言來執行這些檢驗，並如何解讀輸齣的結果。當我看到自己通過R語言對真實的數據進行假設檢驗，並得齣有意義的結論時，那種成就感是前所未有的。這本書讓我明白，統計學不僅僅是數學的工具，更是認識世界、洞察真相的有力武器。而且，書中對於數據可視化的講解也讓我耳目一新，讓我學會用圖錶來更直觀地展示數據特徵和分析結果，這對於溝通和決策至關重要。

評分☆☆☆☆☆

《統計學導論 基於R語言》這本書，就像一位循循善誘的老師，在我迷茫於統計學知識的海洋時，為我指明瞭方嚮，並提供瞭最實用的航海圖。我一直認為，學習一門學科，最重要的是要理解其核心思想，而不是死記硬背公式。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是羅列瞭各種統計方法的定義和計算公式，更深入地探討瞭每一個統計概念背後的邏輯和應用場景。 我記得在學習“概率”那一章時，作者並沒有直接給我一堆復雜的概率公式，而是通過拋硬幣、抽牌等生動的例子，讓我直觀地理解概率的含義。然後，再在此基礎上，逐步引入條件概率、貝葉斯定理等更復雜的概念。這種從易到難，由淺入深的學習路徑，讓我能夠輕鬆地建立起對概率論的直觀認識。 更讓我稱贊的是，這本書將R語言的教學無縫地融入到瞭統計學的學習過程中。在我對某個統計概念有瞭初步瞭解後，書中立刻就會提供相應的R語言代碼，演示如何使用R來處理數據、計算統計量、進行可視化以及完成各種統計檢驗。我嘗試著按照書中的代碼進行操作，發現很多之前覺得難以理解的統計學問題，在R語言的幫助下，變得清晰可見。例如，在講解“置信區間”時，我不僅理解瞭它的理論含義，還通過R語言模擬瞭多次抽樣，直觀地看到瞭不同樣本的置信區間是如何圍繞著真實的總體參數波動的。這種“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”的學習體驗，讓我對統計學的理解達到瞭一個新的高度。這本書讓我覺得，統計學並非高不可攀，隻要掌握瞭正確的學習方法和工具，任何人都可以從中受益。

評分☆☆☆☆☆

《統計學導論 基於R語言》這本書，簡直是我在數據科學領域的一次“頓悟”。我一直對統計學抱有興趣，但市麵上很多教材要麼過於學院化，要麼對編程工具的講解不夠深入。《統計學導論 基於R語言》則很好地解決瞭這兩個問題，它以一種極為友好的姿態，引導我一步步地深入理解統計學的奧秘。 作者在撰寫此書時，顯然是站在讀者的角度思考的。每一個統計學概念的引入，都不是直接拋齣定義和公式，而是從一個引人入勝的實際場景或問題齣發。我記得在講解“方差和標準差”時，作者並沒有上來就討論公式，而是先從一個關於不同班級學生考試成績離散程度的例子入手，引導我們思考如何量化這種差異。這種“問題驅動，概念先行”的教學模式，讓我能夠迅速抓住核心，理解統計學概念的實際意義。 而本書最大的亮點，絕對是它將R語言的學習與統計學原理的講解完美地結閤起來。我之前也嘗試過接觸R語言，但總覺得缺乏一個明確的學習路徑。這本書就提供瞭一個非常清晰的框架：在理解一個統計概念後，立刻就會有相應的R語言代碼演示，告訴你如何用R來實現這個概念的計算和可視化。我跟著書中的代碼，在R環境中進行瞭大量的操作，例如，我學會瞭如何使用R來生成各種描述性統計量，如何用R來繪製直方圖、箱綫圖來可視化數據的分布，以及如何用R來進行簡單的假設檢驗。每當我通過R語言得到有意義的分析結果時，那種成就感是難以言喻的。這本書讓我覺得，掌握統計學知識，並且能夠熟練運用R語言進行數據分析，將是我未來職業生涯中一項非常寶貴的技能，而且這本書讓我對未來充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

要說這本書最吸引我的地方，恐怕就是它為我開啓瞭一個全新的數據探索視角。我之前接觸統計學，總感覺它離我的生活有些遙遠，更多的是存在於學術論文或者專業報告中。然而，《統計學導論 基於R語言》這本書，用一種非常接地氣的方式，將統計學知識與我們身邊觸手可及的數據聯係起來。作者在編寫過程中，顯然是花瞭大量心思去搜集和設計那些能夠引起讀者共鳴的案例。 例如，在講解描述性統計時，書中不僅僅是介紹瞭均值、中位數、標準差這些基本概念，而是通過分析不同類型商品在不同銷售渠道的銷售數據，來展示這些指標如何幫助我們快速瞭解商品的銷售狀況和分布特徵。再比如，在講到相關性和迴歸時，書中並沒有直接拋齣公式，而是通過分析影響學生考試成績的各種因素，來引導讀者理解變量之間的關係，並用R語言構建模型來預測成績。這種“從問題齣發，到方法落地”的教學思路，讓我覺得統計學不再是枯燥的理論，而是解決實際問題的有效工具。 而且，本書對R語言的運用講解得非常到位。我之前也嘗試過學習R，但總覺得無從下手，不知道如何將其與統計理論結閤。這本書就像一座橋梁，將R語言的強大功能和統計學的精髓完美地融閤在一起。每當介紹一個新的統計方法，書中都會立刻給齣相應的R代碼實現，並且對代碼的每一個部分都做瞭詳細的解釋。這讓我能夠邊學理論，邊動手實踐，通過自己的操作來鞏固理解，發現數據中的奧秘。我尤其喜歡書中關於數據可視化的章節，通過R語言生成的那些精美圖錶，讓我能夠更直觀地理解數據的分布、趨勢和異常值，這對於我後續進行更深入的數據分析起到瞭至關重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

挺好。

評分☆☆☆☆☆

挺好。

評分☆☆☆☆☆

值得學習的課本。

評分☆☆☆☆☆

統計的篇幅很小，估計、檢驗、迴歸分析隻是最後一章的幾個小節。概率論倒是講瞭很多。不太推薦這本書。

評分☆☆☆☆☆

值得學習的課本。

評分☆☆☆☆☆

aaaaaaa哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

統計的篇幅很小，估計、檢驗、迴歸分析隻是最後一章的幾個小節。概率論倒是講瞭很多。不太推薦這本書。

評分☆☆☆☆☆

aaaaaaa哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

挺好。