R语言与现代统计方法/普通高校“十三五”规划教材·统计学系列 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　本书主要基于统计学、经济金融、生物医学等专业人才培养的基本要求，结合作者多年的教学、科研经验和研究案例，对R语言的浩瀚内容进行了有针对性的系统整理，较为全面地介绍了R软件的使用．在此基础上，对一些现代统计分析方法的理论及R软件的实现进行了系统阐述，力图反映R语言新发展成果．内容涵盖了R基础内容、R数据结构、数据的输入与输出、数据管理与R编程、图形管理、概率与抽样分布、探索性数据分析、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析、贝叶斯计算、时间序列分析，变量选择、非参数回归、缺失数据分析等．本书的主要特点是内容系统全面、深入浅出、详略得当，读者可以根据自己的需求学习相关的章节．
　　本书既可以作为数理统计、经济统计、经济金融、生物医学等专业本科生、研究生的数据分析教材，也可以作为从事高级统计分析的研究人员和工程技术人员的参考用书．

内页插图

目录

第 1 章R 语言简介1
11 R 语言的特点1
12 R 语言运行平台1
121 工作目录2
122 工作空间3
123 历史命令4
124 帮助系统4
13 R 程序包的安装使用7
131 R 软件的下载与安装7
132 程序包的安装与加载7
133 与程序包有关的一些函数8
14 初识R 语言9
141 对象的命名9
142 对象的赋值9
143 一个实例10
第2 章R 数据结构12
21 向量12
211 向量的建立与赋值12
212 向量的运算13
213 向量的下标运算14
214 与向量有关的一些函数15
22 R 的数据结构16
221 对象及属性16
222 数据对象的类别17
223 与对象有关的一些函数17
23 向量问题的扩展18
231 字符型向量18
232 逻辑型向量20
IV R 语言与现代统计方法
233 复数型向量20
24 因子及其运算21
241 因子的建立与赋值21
242 与因子运算有关的一些函数23
25 数组与矩阵23
251 数组的建立23
252 矩阵的建立24
253 数组（矩阵）的下标运算25
254 数组（矩阵）的运算25
255 矩阵的代数运算26
256 与矩阵运算有关的一些函数30
26 数据框31
261 数据框的建立31
262 数据框元素的引用32
263 数据框的编辑33
264 与数据框有关的一些函数35
27 列表35
271 列表的建立36
272 列表元素的引用36
273 列表元素的相关运算37
274 不同数据结构间的转换38
第3 章数据的输入与输出40
31 数据的输入40
311 利用键盘录入数据40
312 读取固定格式的文本文件40
313 读取复杂格式的文本文件43
314 读取其他格式的数据文件44
315 R 中数据集的读取47
32 数据的输出48
321 运行结果的定向输出48
322 数据的定向输出50
323 图形的定向输出52
第4 章数据管理与R 编程53
41 缺失值问题53
目录V
411 缺失值的识别53
412 缺失值的处理54
42 日期值问题55
43 变量的整理56
431 变量的重新编码56
432 变量的重新命名59
44 数据的整理59
441 数据的合并59
442 数据的排序60
443 数据的汇总与重构61
45 控制结构63
451 循环结构63
452 条件结构65
46 定义自己的函数66
47 R 编程基础68
第5 章R 图形管理69
51 一个引例69
52 graphics 图形系统简介70
521 绘图函数概述71
522 图形参数72
523 图形设备74
53 基本图形的绘制76
531 散点图76
532 折线图77
533 直方图80
534 箱线图84
535 条形图88
536 饼形图89
537 透视图91
54 自定义图形92
541 添加拟合曲线92
542 绘制多图93
543 添加图例和标注94
544 添加多边形及填充颜色95
VI R 语言与现代统计方法
55 lattice 绘图系统96
551 lattice 包简介97
552 lattice 绘图函数98
553 lattice 图形的定制99
第6 章概率与抽样分布 104
61 常用的概率分布104
611 离散分布的分布律104
612 连续分布的密度函数105
62 与分布相关函数的R 实现109
621 概率密度函数109
622 分布函数110
623 分位数函数 111
624 随机数产生函数 111
63 随机抽样112
第7 章探索性数据分析114
71 常用描述统计量114
711 数据集中程度的描述114
712 数据离散程度的描述117
713 数据分布形状的描述119
714 两组样本相关性分析120
72 图形描述122
721 茎叶图123
722 Q?Q 图124
723 经验分布函数图124
第8 章参数估计 126
81 点估计126
811 矩估计126
812 极大似然估计129
82 区间估计133
821 区间估计的定义134
822 正态总体参数的区间估计134
823 比率p 的区间估计143
目录VII
第9 章假设检验 147
91 参数假设检验147
911 单个正态总体的参数检验148
912 两个正态总体参数的检验151
913 单总体比率的检验156
914 两个总体比率的检验159
92 非参数假设检验160
921 单个样本的非参数检验160
922 两样本的独立性检验165
923 两样本的非参数检验168
924 多样本的非参数检验174
第10 章回归分析 177
101 一元线性回归177
1011 一元线性回归模型177
1012 参数估计178
1013 回归方程的显著性检验180
1014 预测182
102 多元线性回归183
1021 回归模型183
1022 估计184
1023 回归模型的显著性检验184
1024 预测185
1025 自变量的选择185
103 回归诊断191
1031 高斯?马尔科夫假定的诊断191
1032 多重共线性的诊断195
1033 异常值和影响点的诊断198
104 二分类Logistic 回归204
1041 回归模型204
1042 参数的估计205
1043 模型的预测206
1044 拟合优度的测度206
第11 章方差分析 208
111 单因素方差分析209
VIII R 语言与现代统计方法
1111 单因素方差分析模型209
1112 单因素方差分析的R 实现211
1113 方差齐性检验213
1114 多重比较213
112 双因素方差分析214
1121 不考虑交互作用214
1122 考虑交互作用216
1123 双因素方差分析的R 函数和实例分析218
113 方差分析在模型选择中的应用219
第12 章生存分析 221
121 R 程序包的载入及生存对象的建立222
122 非参数建模方法223
1221 KM 估计223
1222 生存曲线的比较226
123 参数建模方法227
124 半参数模型方法229
第13 章贝叶斯计算 233
131 贝叶斯统计推断的基本概念233
1311 贝叶斯公式233
1312 参数估计234
1313 假设检验234
1314 预测235
132 单参数模型235
1321 离散先验分布236
1322 贝塔先验分布237
1323 直方图先验239
133 多参数模型241
1331 均值和方差均未知的正态模型241
1332 多项模型242
134 蒙特卡洛抽样方法244
1341 拒绝抽样245
1342 重要性抽样248
135 马尔可夫链?蒙特卡洛抽样方法252
1351 马尔可夫链252
目录IX
1352 Metropolis-Hastings 算法255
1353 Gibbs 抽样方法260
第14 章时间序列分析 266
141 时间序列的探索性分析266
1411 时间序列实例266
1412 传统的分解方法272
142 时间序列的相关概念与简单时序模型274
1421 平稳性274
1422 可逆性275
1423 自协方差函数和自相关函数275
1424 白噪声模型276
1425 随机游走277
143 自回归移动平均模型279
1431 AR 模型279
1432 MA 模型283
1433 ARMA 模型285
144 非平稳时间序列模型295
1441 带漂移的随机游走过程295
1442 ARIMA 模型296
1443 单位根检验296
145 季节模型299
1451 季节ARMA 模型299
1452 航空模型299
1453 乘法季节模型302
146 条件异方差模型307
1461 模型的结构与模型的建立307
1462 ARCH 模型310
1463 GARCH 模型313
第15 章统计方法进阶317
151 非参数密度估计317
1511 直方图法317
1512 核密度估计法320
1513 窗宽的选择方法323
152 多重借补方法326
X R 语言与现代统计方法
153 Bootstrap 方法330
154 EM 算法333
155 变量选择339
1551 岭回归339
1552 Lasso 方法342
1553 自适应Lasso 方法346
1553 SCAD 方法347
附录A 图形用户界面 349
A1 R Commander 349
A2 RStudio 353
A21 RStudio 的安装353
A22 RStudio 界面介绍353
A23 尝试使用RStudio356
附录B 数据集 359


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