数据统计分析及R语言编程（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王斌会 著

图书标签:

• 数据统计分析
• R语言
• 数据分析
• 统计学
• 编程
• 第二版
• 数据挖掘
• 统计建模
• R语言编程
• 应用统计

出版社： 广州暨南大学出版社有限责任公司

ISBN：9787566821003

版次：2

商品编码：12100625

包装：平装

丛书名： 暨南大学经济管理实验中心实验教材

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：228

字数：365000

内容简介

本书主要介绍经济管理数据的多变量R语言分析的理论与实践指导，系统论述数据统计分析的基本理论和方法，并结合R语言分析运算，力求理论与实际应用并重，具有基本统计知识的读者就可读懂本书。作者建立了本书的R语言学习博客（Rstat.leanote.com），书中的数据、代码、例子、习题都可直接在网上下载使用。??

作者简介

?? 王斌会，暨南大学管理学院教授、博士生导师，研究方向：统计信息与决策支持系统，经济管理统计方法及其应用，数量经济研究。??

目录

??第二版前言
1 引言
2 数据收集过程
3 数据处理步骤
4 基本统计描述
5 随机变量及其分布
6 基本统计推断方法
7 基本统计分析模型
8 R语言的高级应用
9 R语言大数据分析入门
附录 RStudio简介
参考文献??

精彩书摘

　　《数据统计分析及R语言编程（第二版）》：
　　（3）R是一套完整的数据处理、计算和绘图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面的功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言；可操纵数据的输入和输出；可实现分支、循环；用户可自定义功能。与其说R是一种统计软件，不如说R是一种统计计算的环境，因为R语言提供了大量的统计程序，用户只需指定数据库和若干参数便可进行统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但是它更大量提供各种统计计算的函数，从而使用户能灵活地进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
　　（4）由于R语言具有强大的编程计算功能和丰富的附加包，进行科学研究极其方便，需要哪方面的统计分析，只要调用其相应的包即可。
　　R语言进行统计分析的劣势在于R语言的灵活性，同时也是一把双刃剑，即需要我们通过编程方式来进行统计分析。到目前为止R语言还缺少一个像S—PLUS、SPSS那样的菜单界面，这对那些不具编程经验和对统计方法掌握得不是很好的用户是一大挑战，也是妨碍其在一般人群中推广的一大障碍。但情况也在不断改变中，如RStudio和Rcmdr就是用于方便数据分析的R语言编程环境。
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《数据统计分析及R语言编程（第二版）》是一本旨在全面讲解数据统计分析方法并教授R语言编程实操的权威著作。本书第二版在保留了第一版优秀内容的基础上，进行了大量的更新与扩展，以适应当前数据科学领域飞速发展的技术和方法。 本书核心目标： 本书致力于为读者打下坚实的统计学理论基础，并提供一套系统、实用的R语言编程指南。通过理论与实践的紧密结合，读者将能够独立完成从数据获取、清洗、探索性分析到建模、推断和结果展示的整个数据分析流程。无论您是统计学专业的学生、对数据分析感兴趣的研究人员，还是希望提升数据处理与分析能力的从业者，本书都能为您提供宝贵的知识和技能。 内容深度与广度： 本书的内容覆盖了数据统计分析的各个关键环节，从基础概念到高级技术，循序渐进，深入浅出。 第一部分：统计学基础与R语言入门 统计学基本概念： 本部分将引导读者理解统计学的核心思想，包括数据的类型（定性、定量）、统计量的计算（均值、中位数、方差、标准差等）、概率分布的基本原理（正态分布、二项分布等）以及抽样方法。这些基础概念是进行任何统计分析的前提。 R语言环境搭建与基础操作： 详细介绍R语言的安装、RStudio集成开发环境的使用，以及R语言的基本语法，包括变量、数据类型、向量、列表、数据框等基本数据结构。读者将学习如何进行基本的数据输入、输出和管理。 数据可视化入门： 强调数据可视化在理解数据、发现模式中的重要性。介绍使用R语言的`ggplot2`等常用可视化包，绘制各种基本图形，如散点图、折线图、柱状图、箱线图等，并学习如何美化图形，使其更具信息量和可读性。 第二部分：描述性统计与数据探索 描述性统计分析： 深入讲解如何使用R语言计算和解释各种描述性统计量，对数据集的中心趋势、离散程度、分布形态等进行全面刻画。 数据清洗与预处理： 这是一个至关重要但常常被忽视的环节。本书将详细介绍如何处理缺失值（删除、插补）、异常值检测与处理、数据类型转换、重复值删除、数据合并与拆分等。通过实际案例，读者将学会如何构建一个干净、可用的数据集。 探索性数据分析 (EDA)： EDA是理解数据、提出假设的关键步骤。本书将引导读者利用统计方法和可视化工具，系统地探索数据的特征、变量之间的关系、潜在的模式和趋势。这包括相关性分析、分组统计、多变量探索等。 第三部分：统计推断与模型构建 参数估计与置信区间： 讲解点估计和区间估计的概念，以及如何计算不同统计量的置信区间，从而对总体的参数进行推断。 假设检验： 详细介绍各种常见的假设检验方法，包括t检验、方差分析 (ANOVA)、卡方检验等，并解释其背后的原理、适用条件以及R语言中的实现。读者将学会如何根据研究问题设计和执行假设检验，并正确解读p值和拒绝域。 回归分析： 线性回归： 这是统计分析中最基础也最强大的模型之一。本书将深入讲解简单线性回归和多元线性回归的原理、模型构建、参数估计、模型诊断（残差分析、多重共线性检测等）以及结果解释。读者将学习如何使用R语言拟合线性模型，并进行预测和推断。 广义线性模型 (GLM)： 扩展了线性回归的适用范围，能够处理非正态分布的响应变量。本书将介绍逻辑回归（用于二分类响应变量）和泊松回归（用于计数数据）等常用GLM模型，并展示其在实际问题中的应用。 方差分析 (ANOVA)： 针对比较多个组别均值的问题，本书将详细介绍单因素方差分析、双因素方差分析等，以及如何使用R语言进行分析和解释。 非参数统计方法： 对于不满足参数检验的假设条件的数据，本书将介绍一些常用的非参数检验方法，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。 第四部分：高级统计分析与R语言进阶 时间序列分析： 讲解时间序列数据的特点，以及ARIMA模型、指数平滑等常用的时间序列分析方法，并展示如何在R语言中进行时间序列数据的建模、预测和评估。 聚类分析与分类： 介绍无监督学习的聚类分析方法（如K-means、层次聚类）和监督学习的分类方法（如决策树、支持向量机 (SVM) 的基础概念）。 主成分分析 (PCA) 与因子分析： 讲解降维技术，如何通过PCA和因子分析来简化复杂的数据集，提取主要信息。 R语言高级编程技巧： 涵盖函数编写、包的创建与使用、数据处理的高级技巧（如使用`dplyr`和`tidyr`等包进行数据整理）、迭代与循环、以及编写可重用代码的策略，以提高编程效率和代码质量。 报告与结果展示： 强调将分析结果清晰、准确地传达给他人。本书将介绍如何使用R Markdown等工具生成包含文本、代码、图表和表格的交互式报告，以及如何有效地组织和展示统计分析结果。 本书特色与亮点： 理论与实践并重： 每一章的统计学概念讲解都紧密结合R语言的实现，确保读者不仅理解“为什么”，更能掌握“怎么做”。 丰富的实操案例： 全书穿插了大量来自不同领域的真实数据集案例，读者可以跟随书中的代码进行复现和练习，从而加深理解，提升动手能力。 循序渐进的学习路径： 内容组织由浅入深，适合不同背景的读者。初学者可以从基础开始，逐步掌握高级技术；有一定基础的读者可以快速找到所需章节进行深入学习。 R语言最新版本支持： 采用R语言最新稳定版本及其主流的统计分析和数据科学包，确保代码的可用性和先进性。 清晰的逻辑结构与详尽的解释： 语言通俗易懂，逻辑清晰，对于复杂的统计概念和R语言编程技巧，都提供了详尽的解释和示例，力求消除读者的困惑。 关注实际应用： 本书不仅仅是理论的堆砌，更注重将统计学方法和R语言编程应用到解决实际问题中，帮助读者建立数据分析的思维模式。 目标读者： 高等院校学生： 统计学、数学、经济学、社会学、心理学、生物学、工程学等专业学生，需要学习统计分析方法和R语言编程。 科研人员与学者： 需要运用统计方法分析实验数据、进行科学研究的各类研究人员。 数据分析从业者： 希望系统学习统计学理论、掌握R语言技能，以提升数据分析能力的工程师、分析师等。 对数据科学感兴趣的初学者： 想要入门数据分析领域，学习统计思维和编程技能的各界人士。 通过学习《数据统计分析及R语言编程（第二版）》，您将能够自信地驾驭海量数据，运用强大的统计工具，揭示数据背后的规律，为决策提供科学的依据。本书将成为您在数据时代不可或缺的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

在现今这个数据驱动的时代，掌握数据统计分析和R语言编程已经成为一项必备技能。我之前尝试过一些零散的学习资源，但总感觉缺乏系统性，难以形成完整的知识体系。《数据统计分析及R语言编程（第二版）》这本书，正是我一直在寻找的“宝藏”。我希望它能够全面覆盖统计分析的基础概念，从描述性统计到推断性统计，再到各种常用模型。同时，我更期待书中能将这些统计概念与R语言的实际操作紧密结合，提供丰富的代码示例，并且这些示例能够覆盖从数据导入、处理、分析到结果可视化的整个流程。我尤其看重书中关于数据建模和模型评估的部分，希望能学习到如何选择合适的模型，如何评估模型的优劣，以及如何对模型进行优化。此外，如果书中还能涉及一些关于大数据处理和云计算平台（如Spark、Hadoop）与R语言结合的初步探讨，那对我来说将是更上一层楼的助力。

评分☆☆☆☆☆

从一名对统计学一窍不通的跨专业学生，到如今渴望在数据分析领域有所建树，我的学习之路充满了挑战。《数据统计分析及R语言编程（第二版）》在我看来，不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师。我期望书中能用最通俗易懂的语言解释那些看似高深的统计概念，比如概率分布、置信区间、p值等等，让非统计学背景的我也能理解其核心思想。同时，我希望书中能够提供足够多的、贴近实际应用的R语言代码示例，并且这些代码能够被读者轻松复制、修改和运行。我很看重书中在数据探索性分析（EDA）方面的指导，包括如何利用R进行数据可视化，发现数据中的模式和异常值。另外，我特别期待书中能涵盖一些进阶的主题，比如聚类分析、主成分分析等，这些都是我在实际项目中经常遇到的，但之前缺乏系统学习的渠道。一本好的教材，应该能点燃学习者的兴趣，并且为他们指明前进的方向，我相信这本书有这个潜力。

评分☆☆☆☆☆

终于等到这本书了！作为一名刚刚接触数据统计和R语言的新手，我实在是太渴望一本能带我入门、又能深入浅出的教材了。之前也零零散散看过一些网上的教程和论坛，但总感觉不成体系，而且很多概念解释得过于理论化，对于我这种动手能力大于理论理解能力的人来说，简直是云里雾里。拿到《数据统计分析及R语言编程（第二版）》后，我迫不及待地翻开，第一感觉就是排版很舒服，插图和代码示例都很清晰，不像有些书密密麻麻的，看着就头大。我尤其看重书中的案例分析部分，希望能通过实际操作来理解那些抽象的统计概念，比如假设检验、回归分析等等，这些对我来说都是全新的领域。我也期待书中能够提供一些关于数据清洗和可视化的实用技巧，因为我发现很多时候，数据预处理和结果展示能花费大量时间，如果能有系统的方法指导，将大大提高我的学习效率。这本书的出现，简直是雪中送炭，让我对学习数据统计和R语言充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在工作中需要处理大量数据的研究助理，一直以来都深受统计理论与编程实践脱节的困扰。很多时候，我知道需要做什么样的统计分析，但到了R语言层面就卡住了，不知道如何实现；反过来，我能熟练地写一些R代码，但对于背后究竟是什么统计原理却知之甚少，这让我感觉我的工作总是在“知其然，不知其所以然”。《数据统计分析及R语言编程（第二版）》的出版，正是我一直在寻找的“桥梁”。我希望这本书能够提供一个清晰的逻辑链条，将统计理论与R语言的实现紧密结合起来。例如，当介绍方差分析时，我希望不仅能看到ANOVA的原理和假设，还能直接学习如何在R中高效地完成ANOVA分析，并且能够解读输出结果。我特别关注书中关于模型诊断和模型选择的内容，这对我来说是提升分析质量的关键。此外，如果书中还能涉及一些常见统计软件（如SPSS、SAS）与R语言之间的转换或比较，那对我这种跨平台使用者来说，将是巨大的福音。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定R语言基础，但统计理论知识相对薄弱的开发者，我一直渴望能够填补这方面的空白。《数据统计分析及R语言编程（第二版）》这本书，在我看来，具有极大的吸引力。我希望它能够系统地梳理各种常用的统计模型，并结合R语言的实现，深入浅出地讲解其背后的数学原理和适用条件。我特别关注书中关于回归分析的部分，希望能详细了解线性回归、逻辑回归的建立、检验和解释，以及如何处理多重共线性、异方差等问题。此外，我希望书中能够提供一些关于时间序列分析、生存分析等领域的基础知识和R语言实现方法，因为这些是我在实际工作中经常会遇到的，但却缺乏系统性的指导。对于已经掌握基本R语言语法的我来说，更关注的是如何利用R语言来解决更复杂、更深入的统计问题，并能对分析结果做出严谨的解释。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会。