[正版书籍]统计学 基于R 第二版 贾俊平 中国人民大学出版社 基于R应用的统计学 R语言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贾俊平 著

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出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300243184

商品编码：13616615561

包装：平装-胶订

出版时间：2017-04-01

基本信息

书名:统计学

定价：45.00元

售价：38.0元,便宜7.0元,折扣84

作者:贾俊平

出版社：中国人民大学出版社

出版日期：2017-04-01

ISBN：9787300243184

字数：500

页码：

版次：2

装帧：平装-胶订

开本：128开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

R是一种语言，它为高级数据分析人员提供个性化分析的程序编写方式；R是一款统计软件，它为中级数据分析人员提供大量的工具包和函数，直接使用它们就可以实现分析目标；R是一本教科书，它为初学者提供十分丰富而便捷的帮助信息，简单学习，就可以做初步的数据分析；R是一种文化，使用后你会感到传授或学习统计学知识的方式应当改变。
本书是一本基于R语言实现全部例题计算与分析的统计学教材，书中例题的解答和图表均给出了R的详细代码和结果。本主内容共11章，包括数据的可视化等描述性分析方法、推断方法以及实际中常用的一些统计方法等，可作为高等院校统计学专业本科生的基础课程教材，也可作为经济管理类专业及部分理、工、农、林、医药等专业的统计学教材使用，对实际数据分析人员也有参考价值。

目录

第 1章数据与 R
第 2章数据的可视化
第 3章数据的描述统计量
第 4章变量的概率分布
第 5章参数估计
第 6章假设检验
第 7章类别变量分析
第 8章方差分析
第 9章一元线性回归
第 10章多元线性回归

作者介绍

贾俊平，中国人民大学统计学院副教授。多年从事统计学教学和研究，著有统计学《统计学》、《统计学—基于R的应用》、《统计学—基于SPSS》、《统计学—基于Excel》、《应用统计学》等多部著作。曾先后获得过*教学成果二等奖、北京市教学成果一等奖、宝钢教育奖、北京市经济技术创新标兵等多个奖项。

文摘

序言

统计学：探索数据奥秘，洞察事物本质 在信息爆炸的时代，数据无处不在，统计学作为一门处理和分析数据的科学，其重要性日益凸显。它不仅是科学研究的基石，也是商业决策、社会治理乃至日常生活的重要支撑。本书旨在引领读者走进统计学的世界，掌握分析数据的强大工具，从而更深刻地理解数据背后的规律，做出更明智的判断。 第一部分：统计学基础——认识数据，理解世界 本部分将为读者构建扎实的统计学理论基础，从最基本的概念入手，循序渐进地引导大家认识和理解数据的基本属性。 统计学概览与发展简史： 我们将首先介绍统计学的定义、研究对象、基本思想以及其在不同学科和领域的广泛应用。通过回顾统计学的发展历程，理解其如何从最初的描述性方法演变为如今拥有强大推断能力的科学体系。这有助于读者建立对统计学宏观的认识，并体会其不断发展的生命力。 数据及其类型： 数据的收集、整理和呈现是统计分析的第一步。本章将详细介绍不同类型的数据，包括定性数据（如性别、职业）和定量数据（如身高、收入），以及它们各自的特点和适用范围。理解数据的类型是选择合适分析方法的前提。 数据的整理与描述： 原始数据往往杂乱无章，需要进行有效的整理和归纳。我们将学习如何利用频数、频率、百分比等方法对数据进行初步的描述。同时，还将介绍各种图表工具，如直方图、条形图、饼图、散点图等，如何直观地展示数据的分布特征、趋势和关系。通过这些可视化手段，数据将变得更加易于理解和解读。 集中趋势的度量： 为了概括数据的典型值，我们需要度量其集中趋势。本章将深入讲解均值、中位数和众数这三个核心指标。我们会分析它们各自的含义、计算方法以及在不同数据分布情况下的适用性。例如，为什么在存在极端值的数据集中，中位数比均值更能代表数据的中心？ 离散趋势的度量： 数据并非总是集中在一个点上，其分散程度同样重要。本章将介绍度量数据离散程度的指标，包括全距、四分位距、方差和标准差。理解这些指标有助于我们评估数据的变异性，从而判断数据的可靠性和稳定性。例如，标准差越小，说明数据越集中，代表性越强。 分布特征的度量： 除了集中和离散，数据的形状也是分析的重要方面。本章将探讨偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）这两个概念，它们能够描述数据分布的对称性以及其“尖锐”或“平坦”的程度。这些指标对于判断数据是否符合某些理论分布（如正态分布）至关重要。 第二部分：统计推断——从样本到总体，把握未知 统计推断是统计学的核心内容，它允许我们从有限的样本数据中推断出关于未知总体的结论。本部分将带领读者掌握这一强大的分析能力。 概率论基础： 概率论是统计推断的理论基石。本章将介绍概率的基本概念、事件的类型、概率的计算方法，以及条件概率、独立事件等重要概念。理解概率论，才能为后续的统计推断奠定坚实的基础。 随机变量与概率分布： 我们将学习离散型和连续型随机变量的概念，以及它们各自的概率分布。重点介绍二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布和F分布等常见的概率分布。理解这些分布的性质及其在统计推断中的作用至关重要。 抽样分布： 统计推断的核心在于利用样本来推断总体。本章将介绍抽样误差的概念，以及样本统计量（如样本均值、样本比例）的抽样分布。我们将重点理解中心极限定理，它是连接样本和总体的桥梁，说明在一定条件下，样本均值的抽样分布近似于正态分布，无论总体的分布是什么形状。 参数估计： 在不知道总体参数（如总体均值、总体比例）的情况下，我们可以利用样本统计量来估计总体参数。本章将介绍点估计和区间估计两种方法。点估计是用一个数值来估计总体参数，而区间估计则给出总体参数可能落入的范围，并伴随一定的置信水平。我们将学习如何计算置信区间。 假设检验： 假设检验是统计推断的另一个重要工具，它允许我们检验关于总体参数的某个假设是否成立。本章将详细介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算p值以及做出统计推断。我们将学习如何进行均值、比例、方差的检验。 第三部分：统计模型——揭示变量关系，预测未来 一旦我们掌握了描述和推断数据的方法，就可以进一步探索变量之间的关系，并尝试进行预测。本部分将介绍常用的统计模型。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析是首选方法。本章将介绍单因素方差分析和多因素方差分析，理解其基本原理和应用场景。例如，通过方差分析，我们可以判断不同教学方法对学生成绩是否有显著影响。 回归分析： 回归分析是研究变量之间数量关系的强大工具。本章将重点介绍简单线性回归，即研究一个因变量与一个自变量之间的线性关系。我们将学习如何建立回归模型、解释回归系数、评估模型拟合优度，并进行预测。 多元回归分析： 在现实世界中，一个因变量往往受到多个自变量的影响。本章将扩展到多元线性回归，学习如何同时考虑多个自变量对因变量的影响，并如何解释多项回归模型。我们将探讨变量选择、多重共线性等问题。 相关分析： 与回归分析密切相关的是相关分析，它用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。本章将介绍Pearson相关系数和Spearman等级相关系数，并解释其含义。 第四部分：进阶统计方法与应用 在掌握了基础统计方法后，本部分将介绍一些更高级的技术，并结合实际应用案例，展示统计学的魅力。 时间序列分析： 经济、金融、气象等领域的数据往往具有时间依赖性。本章将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性和随机性，并介绍一些基本的时间序列模型，如移动平均模型和指数平滑法。 非参数统计： 在数据不满足参数方法（如正态性）的假设时，非参数统计方法就显得尤为重要。本章将介绍一些常用的非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验等。 统计软件的应用： 实际的统计分析离不开统计软件的支持。本部分将介绍如何利用常用的统计软件（如R语言，但此处不具体提及）进行数据处理、统计分析和结果可视化。通过实际操作，巩固理论知识，提升实践能力。 案例分析与实践： 最后，我们将通过一系列具有代表性的实际案例，展示统计学在不同领域的应用，如市场营销、金融风险管理、医学研究、社会调查等。通过分析真实数据，读者将更直观地体会统计学解决实际问题的强大能力，并学会如何将所学知识应用于自己的研究和工作中。 本书力求理论严谨，讲解清晰，循序渐进，并注重实践应用。无论您是统计学初学者，还是希望深化统计学知识的研究者或从业者，都能从中获益。通过学习本书，您将能够更好地理解数据，洞察趋势，做出更科学、更合理的决策，在快速变化的世界中把握先机。

评分☆☆☆☆☆

从一个更宏观的角度来看，这本书在我心目中的价值，在于它真正做到了“授人以渔”。它不仅仅传授了统计学的知识，更重要的是教会了我如何运用R语言这个强大的工具去分析数据、解决问题。我通过这本书，学会了如何将现实世界中的数据转化为可分析的信息，如何运用统计模型来理解数据背后的规律，以及如何清晰地呈现分析结果。在学习的过程中，我时常会跳出书本，尝试将书中学习到的方法应用到我感兴趣的其他数据集上，比如一些公开的经济数据或社会调查数据。这种主动的学习和探索，让我对统计学和R语言的应用有了更深刻的认识，也极大地增强了我的自信心。这本书的价值，早已超越了书本本身，它为我开启了一个更加广阔的数据科学领域，让我对接下来的学习和职业发展充满了期待。它是一本真正能够改变我学习和思考方式的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排令我非常满意，它遵循了一个循序渐进的学习路径，能够很好地引导读者掌握统计学的核心概念和R语言的应用。开篇的统计学基础知识介绍，无论是对变量的类型、数据的度量，还是基本的统计量，都进行了严谨而清晰的阐述，为后续的学习打下了坚实的基础。紧接着，对概率论和数理统计的引入，同样处理得非常到位，在解释抽象概念的同时，也引入了R语言的函数和方法，让抽象的理论变得触手可及。我尤其欣赏的是，书中并没有回避统计学中的一些难点，比如多重比较、方差分析、以及各种回归模型等，而是通过精心设计的例子和详细的R代码，将这些复杂的议题一一分解，让读者能够逐步理解其原理和应用。我曾花了不少时间研究书中的卡方检验和t检验部分，通过R语言的实现，我不仅理解了检验的逻辑，更学会了如何根据不同的数据情况选择合适的检验方法，以及如何解读检验结果。这种深入浅出的讲解方式，让我觉得自己真的在一步步构建起一个坚实的统计学知识框架。

评分☆☆☆☆☆

我特别要提一下这本书的“第二版”特性，这通常意味着内容会更加完善和更新。果然，这本书在内容的选择和R语言版本的适应性上都做得非常出色。我能够感觉到编著者在紧跟统计学理论的发展和R语言的更新换代。在实际操作中，我遇到的R语言版本问题非常少，书中的代码都能顺利运行，这对于学习者来说是极大的福音。而且，第二版在很多章节都进行了优化和扩充，比如对一些更现代的统计方法，如广义线性模型、时间序列分析等，都进行了介绍，并提供了相应的R语言实现。这让我觉得这本书不仅能够满足我现有的学习需求，更能为我未来的深入学习打下基础。在学习过程中，我遇到过一些技术上的小问题，但凭借书中的详细说明和示例，我都能自行解决，这种独立解决问题的能力也是通过这本书获得的宝贵财富。它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心而知识渊博的导师，陪伴我走过统计学的学习之旅。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始选择这本书，我主要是看中了“基于R”这几个字。在如今这个大数据时代，掌握一门强大的数据处理和分析工具至关重要，而R语言无疑是其中的佼佼者。我之前也零散地接触过一些R语言的教程，但总感觉缺乏一个系统性的框架，难以形成完整的知识体系。而这本书恰恰填补了这一空白。它不是一本纯粹的R语言入门手册，也不是一本脱离实际的理论统计学著作，而是巧妙地将两者融为一体。我印象最深刻的是，书中有大量的案例分析，这些案例都选取了经济学、管理学等领域中实际遇到的问题，然后一步步地展示如何运用R语言进行数据清洗、探索性数据分析，再到运用相应的统计模型进行推断和预测。这种贴近实际的应用方式，让我深刻体会到了统计学作为一门工具学科的强大之处。我尤其喜欢书中对图表生成的详细介绍，清晰美观的可视化图表是理解数据、传达信息的重要手段，而R语言在这方面提供了无限的可能。通过书中的指导，我能够制作出各种高质量的统计图表，这对于我后续的学习和研究都大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

这本《[正版书籍]统计学 基于R 第二版 贾俊平 中国人民大学出版社 基于R应用的统计学 R语言》对我来说，就像是打开了统计学世界的一扇新大门，而且是通过一把非常实用和现代的钥匙——R语言。我一直对数据分析和量化研究很感兴趣，但传统的统计学教材往往侧重于理论推导，虽然重要，但对于初学者来说，有时候会觉得抽象和难以消化。这本书的出现，简直是为我量身定做的。从拿到书的那一刻起，我就被它扎实的理论基础和与时俱进的应用导向深深吸引。贾俊平老师的讲解风格非常清晰，逻辑性很强，即使是复杂的概念，也能通过由浅入深的阐释变得易于理解。更重要的是，它不是简单地罗列公式和定义，而是将每一个统计概念都与R语言的具体实现紧密结合。这意味着我不仅能学到“是什么”，更能学到“怎么做”。书中的代码示例详尽且可操作性强，我尝试着跟着书中的例子一步步在R中实现，从中获得了巨大的成就感，也真正体会到了统计学在实际问题中的应用价值。无论是描述性统计，还是回归分析、假设检验，甚至是更高级的模型，这本书都提供了R语言的解决方案，让我能更快地将理论知识转化为实践技能。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和兴趣。