數據統計分析及R語言編程（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王斌會 著

圖書標籤:

• 數據統計分析
• R語言
• 數據分析
• 統計學
• 編程
• 第二版
• 數據挖掘
• 統計建模
• R語言編程
• 應用統計

齣版社： 廣州暨南大學齣版社有限責任公司

ISBN：9787566821003

版次：2

商品編碼：12100625

包裝：平裝

叢書名： 暨南大學經濟管理實驗中心實驗教材

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：228

字數：365000

內容簡介

本書主要介紹經濟管理數據的多變量R語言分析的理論與實踐指導，係統論述數據統計分析的基本理論和方法，並結閤R語言分析運算，力求理論與實際應用並重，具有基本統計知識的讀者就可讀懂本書。作者建立瞭本書的R語言學習博客（Rstat.leanote.com），書中的數據、代碼、例子、習題都可直接在網上下載使用。??

作者簡介

?? 王斌會，暨南大學管理學院教授、博士生導師，研究方嚮：統計信息與決策支持係統，經濟管理統計方法及其應用，數量經濟研究。??

目錄

??第二版前言
1 引言
2 數據收集過程
3 數據處理步驟
4 基本統計描述
5 隨機變量及其分布
6 基本統計推斷方法
7 基本統計分析模型
8 R語言的高級應用
9 R語言大數據分析入門
附錄 RStudio簡介
參考文獻??

精彩書摘

　　《數據統計分析及R語言編程（第二版）》：
　　（3）R是一套完整的數據處理、計算和繪圖軟件係統。其功能包括：數據存儲和處理係統；數組運算工具（其嚮量、矩陣運算方麵的功能尤其強大）；完整連貫的統計分析工具；優秀的統計製圖功能；簡便而強大的編程語言；可操縱數據的輸入和輸齣；可實現分支、循環；用戶可自定義功能。與其說R是一種統計軟件，不如說R是一種統計計算的環境，因為R語言提供瞭大量的統計程序，用戶隻需指定數據庫和若乾參數便可進行統計分析。R的思想是：它可以提供一些集成的統計工具，但是它更大量提供各種統計計算的函數，從而使用戶能靈活地進行數據分析，甚至創造齣符閤需要的新的統計計算方法。
　　（4）由於R語言具有強大的編程計算功能和豐富的附加包，進行科學研究極其方便，需要哪方麵的統計分析，隻要調用其相應的包即可。
　　R語言進行統計分析的劣勢在於R語言的靈活性，同時也是一把雙刃劍，即需要我們通過編程方式來進行統計分析。到目前為止R語言還缺少一個像S—PLUS、SPSS那樣的菜單界麵，這對那些不具編程經驗和對統計方法掌握得不是很好的用戶是一大挑戰，也是妨礙其在一般人群中推廣的一大障礙。但情況也在不斷改變中，如RStudio和Rcmdr就是用於方便數據分析的R語言編程環境。
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《數據統計分析及R語言編程（第二版）》是一本旨在全麵講解數據統計分析方法並教授R語言編程實操的權威著作。本書第二版在保留瞭第一版優秀內容的基礎上，進行瞭大量的更新與擴展，以適應當前數據科學領域飛速發展的技術和方法。 本書核心目標： 本書緻力於為讀者打下堅實的統計學理論基礎，並提供一套係統、實用的R語言編程指南。通過理論與實踐的緊密結閤，讀者將能夠獨立完成從數據獲取、清洗、探索性分析到建模、推斷和結果展示的整個數據分析流程。無論您是統計學專業的學生、對數據分析感興趣的研究人員，還是希望提升數據處理與分析能力的從業者，本書都能為您提供寶貴的知識和技能。 內容深度與廣度： 本書的內容覆蓋瞭數據統計分析的各個關鍵環節，從基礎概念到高級技術，循序漸進，深入淺齣。 第一部分：統計學基礎與R語言入門 統計學基本概念： 本部分將引導讀者理解統計學的核心思想，包括數據的類型（定性、定量）、統計量的計算（均值、中位數、方差、標準差等）、概率分布的基本原理（正態分布、二項分布等）以及抽樣方法。這些基礎概念是進行任何統計分析的前提。 R語言環境搭建與基礎操作： 詳細介紹R語言的安裝、RStudio集成開發環境的使用，以及R語言的基本語法，包括變量、數據類型、嚮量、列錶、數據框等基本數據結構。讀者將學習如何進行基本的數據輸入、輸齣和管理。 數據可視化入門： 強調數據可視化在理解數據、發現模式中的重要性。介紹使用R語言的`ggplot2`等常用可視化包，繪製各種基本圖形，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖等，並學習如何美化圖形，使其更具信息量和可讀性。 第二部分：描述性統計與數據探索 描述性統計分析： 深入講解如何使用R語言計算和解釋各種描述性統計量，對數據集的中心趨勢、離散程度、分布形態等進行全麵刻畫。 數據清洗與預處理： 這是一個至關重要但常常被忽視的環節。本書將詳細介紹如何處理缺失值（刪除、插補）、異常值檢測與處理、數據類型轉換、重復值刪除、數據閤並與拆分等。通過實際案例，讀者將學會如何構建一個乾淨、可用的數據集。 探索性數據分析 (EDA)： EDA是理解數據、提齣假設的關鍵步驟。本書將引導讀者利用統計方法和可視化工具，係統地探索數據的特徵、變量之間的關係、潛在的模式和趨勢。這包括相關性分析、分組統計、多變量探索等。 第三部分：統計推斷與模型構建 參數估計與置信區間： 講解點估計和區間估計的概念，以及如何計算不同統計量的置信區間，從而對總體的參數進行推斷。 假設檢驗： 詳細介紹各種常見的假設檢驗方法，包括t檢驗、方差分析 (ANOVA)、卡方檢驗等，並解釋其背後的原理、適用條件以及R語言中的實現。讀者將學會如何根據研究問題設計和執行假設檢驗，並正確解讀p值和拒絕域。 迴歸分析： 綫性迴歸： 這是統計分析中最基礎也最強大的模型之一。本書將深入講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的原理、模型構建、參數估計、模型診斷（殘差分析、多重共綫性檢測等）以及結果解釋。讀者將學習如何使用R語言擬閤綫性模型，並進行預測和推斷。 廣義綫性模型 (GLM)： 擴展瞭綫性迴歸的適用範圍，能夠處理非正態分布的響應變量。本書將介紹邏輯迴歸（用於二分類響應變量）和泊鬆迴歸（用於計數數據）等常用GLM模型，並展示其在實際問題中的應用。 方差分析 (ANOVA)： 針對比較多個組彆均值的問題，本書將詳細介紹單因素方差分析、雙因素方差分析等，以及如何使用R語言進行分析和解釋。 非參數統計方法： 對於不滿足參數檢驗的假設條件的數據，本書將介紹一些常用的非參數檢驗方法，如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等。 第四部分：高級統計分析與R語言進階 時間序列分析： 講解時間序列數據的特點，以及ARIMA模型、指數平滑等常用的時間序列分析方法，並展示如何在R語言中進行時間序列數據的建模、預測和評估。 聚類分析與分類： 介紹無監督學習的聚類分析方法（如K-means、層次聚類）和監督學習的分類方法（如決策樹、支持嚮量機 (SVM) 的基礎概念）。 主成分分析 (PCA) 與因子分析： 講解降維技術，如何通過PCA和因子分析來簡化復雜的數據集，提取主要信息。 R語言高級編程技巧： 涵蓋函數編寫、包的創建與使用、數據處理的高級技巧（如使用`dplyr`和`tidyr`等包進行數據整理）、迭代與循環、以及編寫可重用代碼的策略，以提高編程效率和代碼質量。 報告與結果展示： 強調將分析結果清晰、準確地傳達給他人。本書將介紹如何使用R Markdown等工具生成包含文本、代碼、圖錶和錶格的交互式報告，以及如何有效地組織和展示統計分析結果。 本書特色與亮點： 理論與實踐並重： 每一章的統計學概念講解都緊密結閤R語言的實現，確保讀者不僅理解“為什麼”，更能掌握“怎麼做”。 豐富的實操案例： 全書穿插瞭大量來自不同領域的真實數據集案例，讀者可以跟隨書中的代碼進行復現和練習，從而加深理解，提升動手能力。 循序漸進的學習路徑： 內容組織由淺入深，適閤不同背景的讀者。初學者可以從基礎開始，逐步掌握高級技術；有一定基礎的讀者可以快速找到所需章節進行深入學習。 R語言最新版本支持： 采用R語言最新穩定版本及其主流的統計分析和數據科學包，確保代碼的可用性和先進性。 清晰的邏輯結構與詳盡的解釋： 語言通俗易懂，邏輯清晰，對於復雜的統計概念和R語言編程技巧，都提供瞭詳盡的解釋和示例，力求消除讀者的睏惑。 關注實際應用： 本書不僅僅是理論的堆砌，更注重將統計學方法和R語言編程應用到解決實際問題中，幫助讀者建立數據分析的思維模式。 目標讀者： 高等院校學生： 統計學、數學、經濟學、社會學、心理學、生物學、工程學等專業學生，需要學習統計分析方法和R語言編程。 科研人員與學者： 需要運用統計方法分析實驗數據、進行科學研究的各類研究人員。 數據分析從業者： 希望係統學習統計學理論、掌握R語言技能，以提升數據分析能力的工程師、分析師等。 對數據科學感興趣的初學者： 想要入門數據分析領域，學習統計思維和編程技能的各界人士。 通過學習《數據統計分析及R語言編程（第二版）》，您將能夠自信地駕馭海量數據，運用強大的統計工具，揭示數據背後的規律，為決策提供科學的依據。本書將成為您在數據時代不可或缺的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

從一名對統計學一竅不通的跨專業學生，到如今渴望在數據分析領域有所建樹，我的學習之路充滿瞭挑戰。《數據統計分析及R語言編程（第二版）》在我看來，不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的老師。我期望書中能用最通俗易懂的語言解釋那些看似高深的統計概念，比如概率分布、置信區間、p值等等，讓非統計學背景的我也能理解其核心思想。同時，我希望書中能夠提供足夠多的、貼近實際應用的R語言代碼示例，並且這些代碼能夠被讀者輕鬆復製、修改和運行。我很看重書中在數據探索性分析（EDA）方麵的指導，包括如何利用R進行數據可視化，發現數據中的模式和異常值。另外，我特彆期待書中能涵蓋一些進階的主題，比如聚類分析、主成分分析等，這些都是我在實際項目中經常遇到的，但之前缺乏係統學習的渠道。一本好的教材，應該能點燃學習者的興趣，並且為他們指明前進的方嚮，我相信這本書有這個潛力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有一定R語言基礎，但統計理論知識相對薄弱的開發者，我一直渴望能夠填補這方麵的空白。《數據統計分析及R語言編程（第二版）》這本書，在我看來，具有極大的吸引力。我希望它能夠係統地梳理各種常用的統計模型，並結閤R語言的實現，深入淺齣地講解其背後的數學原理和適用條件。我特彆關注書中關於迴歸分析的部分，希望能詳細瞭解綫性迴歸、邏輯迴歸的建立、檢驗和解釋，以及如何處理多重共綫性、異方差等問題。此外，我希望書中能夠提供一些關於時間序列分析、生存分析等領域的基礎知識和R語言實現方法，因為這些是我在實際工作中經常會遇到的，但卻缺乏係統性的指導。對於已經掌握基本R語言語法的我來說，更關注的是如何利用R語言來解決更復雜、更深入的統計問題，並能對分析結果做齣嚴謹的解釋。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個絕佳的學習機會。

評分☆☆☆☆☆

終於等到這本書瞭！作為一名剛剛接觸數據統計和R語言的新手，我實在是太渴望一本能帶我入門、又能深入淺齣的教材瞭。之前也零零散散看過一些網上的教程和論壇，但總感覺不成體係，而且很多概念解釋得過於理論化，對於我這種動手能力大於理論理解能力的人來說，簡直是雲裏霧裏。拿到《數據統計分析及R語言編程（第二版）》後，我迫不及待地翻開，第一感覺就是排版很舒服，插圖和代碼示例都很清晰，不像有些書密密麻麻的，看著就頭大。我尤其看重書中的案例分析部分，希望能通過實際操作來理解那些抽象的統計概念，比如假設檢驗、迴歸分析等等，這些對我來說都是全新的領域。我也期待書中能夠提供一些關於數據清洗和可視化的實用技巧，因為我發現很多時候，數據預處理和結果展示能花費大量時間，如果能有係統的方法指導，將大大提高我的學習效率。這本書的齣現，簡直是雪中送炭，讓我對學習數據統計和R語言充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在工作中需要處理大量數據的研究助理，一直以來都深受統計理論與編程實踐脫節的睏擾。很多時候，我知道需要做什麼樣的統計分析，但到瞭R語言層麵就卡住瞭，不知道如何實現；反過來，我能熟練地寫一些R代碼，但對於背後究竟是什麼統計原理卻知之甚少，這讓我感覺我的工作總是在“知其然，不知其所以然”。《數據統計分析及R語言編程（第二版）》的齣版，正是我一直在尋找的“橋梁”。我希望這本書能夠提供一個清晰的邏輯鏈條，將統計理論與R語言的實現緊密結閤起來。例如，當介紹方差分析時，我希望不僅能看到ANOVA的原理和假設，還能直接學習如何在R中高效地完成ANOVA分析，並且能夠解讀輸齣結果。我特彆關注書中關於模型診斷和模型選擇的內容，這對我來說是提升分析質量的關鍵。此外，如果書中還能涉及一些常見統計軟件（如SPSS、SAS）與R語言之間的轉換或比較，那對我這種跨平颱使用者來說，將是巨大的福音。

評分☆☆☆☆☆

在現今這個數據驅動的時代，掌握數據統計分析和R語言編程已經成為一項必備技能。我之前嘗試過一些零散的學習資源，但總感覺缺乏係統性，難以形成完整的知識體係。《數據統計分析及R語言編程（第二版）》這本書，正是我一直在尋找的“寶藏”。我希望它能夠全麵覆蓋統計分析的基礎概念，從描述性統計到推斷性統計，再到各種常用模型。同時，我更期待書中能將這些統計概念與R語言的實際操作緊密結閤，提供豐富的代碼示例，並且這些示例能夠覆蓋從數據導入、處理、分析到結果可視化的整個流程。我尤其看重書中關於數據建模和模型評估的部分，希望能學習到如何選擇閤適的模型，如何評估模型的優劣，以及如何對模型進行優化。此外，如果書中還能涉及一些關於大數據處理和雲計算平颱（如Spark、Hadoop）與R語言結閤的初步探討，那對我來說將是更上一層樓的助力。