统计建模与R软件 薛毅,陈立萍著 9787302143666 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

薛毅，陈立萍著 著

图书标签:

• 统计建模
• R语言
• 数据分析
• 回归分析
• 方差分析
• 统计学
• 应用统计
• 薛毅
• 陈立萍
• 高等教育

店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302143666

商品编码：27562786893

包装：平装

出版时间：2007-04-01

温馨提示： 我店与出版社联袂推出特价馆配图书，旨在为广大读者提供低价格，优品质的书籍。 请认准书背封底直径为1厘米方型或圆型的小孔，此为正版馆配图书的标志。 极少数图书可能略有磨损但不影响您阅读！个别图书的光盘为原盘复刻。 如阅读过程中发现图书光盘无法正常读取，本店会积极协助您网传处理。

基本信息

书名:统计建模与R软件

定价：49.00元

售价：28.42元,便宜20.58元,折扣58

作者:薛毅,陈立萍著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2007-04-01

ISBN：9787302143666

字数：716000

页码：525

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.722kg

编辑推荐

---

内容提要

---

本书以统计理论为基础，按照数理统计教材的章节顺序，在讲明统计的基本概念的同时，以R软件为辅助计算手段，介绍统计计算的方法，从而有效地解决统计中的计算问题．
书中结合数理统计问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解该软件的精髓和灵活、高效的使用技巧．此外，还介绍了在工程技术、经济管理、社会生活等各方面的丰富的统计问题及其统计建模方法，通过该软件将所建模型进行求解，使读者获得从实际问题建模入手，到利用软件进行求解，以及对计算结果进行分析的全面训练．
本书可作为理工、经济、管理、生物等专业学生数理统计课程的辅导教材或教学参考书，也可作为统计计算课程的教材和数学建模竞赛的辅导教材。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

深度探索统计建模的艺术与实践 本书是一本旨在为读者提供全面、深入的统计建模理论与实践指导的著作。它不仅详尽阐述了统计建模的核心概念、基本原理与常用方法，更强调了在实际应用中如何运用强大的R语言软件工具，将理论知识转化为解决实际问题的能力。本书适合统计学、数据科学、机器学习、经济学、生物统计学、社会科学等多个领域的学生、研究人员及从业者阅读。 第一部分：统计建模的基石——理论与方法 本部分将系统地构建读者对统计建模的认知框架。 第一章：统计建模导论 什么是统计模型？ 本章首先会清晰地定义统计模型，阐述其在理解和描述数据、预测未来趋势、检验统计假设等方面的关键作用。我们将探讨模型的抽象性与现实性的关系，以及模型选择的重要性。 为何需要统计建模？ 深入剖析统计建模的应用价值，例如在科学研究中揭示变量间的关系、在商业决策中评估风险与收益、在工程领域优化系统性能等。通过生动的案例，展示统计建模如何赋能各行各业。 统计建模的分类与发展历程：介绍不同类型的统计模型，如线性模型、非线性模型、概率模型、时间序列模型等。同时，简要回顾统计建模的发展历程，让读者了解其理论演进的脉络。 构建统计模型的步骤：概览一个完整的统计建模流程，包括数据收集与预处理、模型选择、模型拟合、模型诊断与评估、模型解释与应用等关键阶段。 第二章：线性回归模型 简单线性回归：从最基础的简单线性回归模型入手，详细讲解其数学表达式、参数估计（最小二乘法）、假设检验（t检验、F检验）以及模型评估（决定系数R²）。我们将深入探讨回归系数的解释含义，以及如何识别和处理潜在的数据问题，如异常值和离群点。 多元线性回归：将模型扩展到多元情况，解释多个预测变量如何同时影响响应变量。重点讲解多重共线性问题及其处理方法，以及如何通过逐步回归、向前选择、向后剔除等方法进行变量筛选。 广义线性模型（GLM）：介绍GLM的框架，包括响应变量的分布（如泊松分布、二项分布）和连接函数。重点讲解逻辑回归（Logit模型）和泊松回归，阐述它们在分类问题和计数数据分析中的应用。 模型诊断与改进：详细讲解如何通过残差分析（正态性、同方差性、独立性）来评估模型的拟合优度。介绍Cook距离、杠杆值等诊断统计量，以及如何识别和处理影响点。在此基础上，探讨模型改进的策略，如变量变换、引入交互项、非线性变换等。 第三章：方差分析（ANOVA） 单因素方差分析：解释ANOVA的基本原理，即通过分析总变异、组间变异和组内变异来检验不同组均值是否存在显著差异。重点讲解F统计量的计算与解释，以及事后多重比较方法（如Tukey HSD）。 多因素方差分析：扩展到包含多个分类因子的情况，分析主效应和交互效应。深入理解交互效应的含义，以及如何解释复杂的多因素实验设计。 协方差分析（ANCOVA）：介绍如何将连续型协变量引入ANOVA模型，以控制其对响应变量的影响，从而提高检验效率。 重复测量方差分析：处理具有重复测量数据的特殊情况，讲解如何处理数据之间的相关性。 第四章：非参数统计方法 为何需要非参数方法？ 解释非参数统计的适用场景，即当数据不满足参数模型（如正态性）的假设时。 秩和检验：介绍Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U检验）、Kruskal-Wallis H检验等，它们是t检验和ANOVA的非参数替代。 符号检验：介绍符号检验，用于比较配对样本或单个样本的中位数。 Spearman秩相关系数：解释Spearman秩相关系数，用于度量两个变量之间的单调关系。 非参数回归：简要介绍如核回归、局部加权散点图平滑（LOESS）等非参数回归方法。 第五章：时间序列分析 时间序列数据的特点：分析时间序列数据固有的顺序性、自相关性、趋势性、季节性等特征。 平稳性检验与处理：介绍ADF检验等方法来检验序列的平稳性，并介绍差分、对数变换等数据平稳化技术。 自相关与偏自相关函数（ACF与PACF）：深入理解ACF和PACF图在识别时间序列模型结构中的作用。 ARIMA模型：详细讲解ARIMA（自回归积分移动平均）模型的构成（AR、I、MA部分），以及模型阶数的选择（AIC、BIC准则）。 时间序列预测：介绍如何利用拟合好的ARIMA模型进行未来值的预测，并给出预测区间。 季节性时间序列模型：介绍SARIMA模型，以处理具有季节性成分的时间序列。 第六章：主成分分析（PCA）与因子分析（FA） 降维的必要性与目的：阐述在数据维度过高时，PCA和FA能够有效降低数据维度，提取潜在的结构信息。 主成分分析（PCA）：详细讲解PCA的数学原理，包括协方差矩阵、特征值、特征向量的计算，以及如何选择主成分。重点在于理解主成分的解释及其在数据可视化和预处理中的应用。 因子分析（FA）：介绍FA模型，旨在发现潜在的、不可观测的因子，来解释变量之间的相关性。讲解共同因子、特有因子、因子载荷等概念。 第二部分：R语言在统计建模中的实践 本部分将聚焦于R语言在实现上述统计建模方法中的具体操作，让理论与实践紧密结合。 第七章：R语言基础与数据管理 R环境介绍：安装、RStudio集成开发环境的使用，R对象的类型（向量、列表、矩阵、数据框），基本数据结构的操作。 数据导入与导出：学习从CSV、Excel、数据库等多种来源导入数据，以及将R对象保存为各种格式。 数据清洗与预处理：缺失值处理（删除、插补）、异常值识别与处理、数据类型转换、数据重塑（如长宽格式转换）。 数据可视化基础：使用`ggplot2`等库绘制散点图、折线图、柱状图、箱线图、直方图等，用于初步探索数据特征。 第八章：使用R进行线性回归建模 拟合简单与多元线性回归：掌握`lm()`函数的用法，包括模型公式的设定、系数的提取、残差的查看。 模型诊断与可视化：利用R内置函数和`ggplot2`进行残差图、QQ图、杠杆值图的绘制，以评估模型拟合情况。 假设检验与置信区间：查看`summary()`函数的输出，理解p值、t值、F值，以及如何计算回归系数的置信区间。 广义线性模型实现：学习使用`glm()`函数拟合逻辑回归、泊松回归等GLM模型，理解`family`参数的设置。 第九章：使用R进行方差分析 单因素与多因素ANOVA：掌握`aov()`函数的用法，学习如何构建包含分类变量的模型。 事后比较：使用`TukeyHSD()`等函数进行多重比较，检验具体组间的差异。 协方差分析与重复测量ANOVA：展示在R中实现ANCOVA和重复测量ANOVA的方法，理解相应函数和参数的设置。 第十章：使用R进行时间序列分析 时间序列对象的创建与操作：学习如何创建`ts`对象，以及进行时间序列数据的基本操作。 平稳性检验与可视化：使用`adf.test()`等函数进行ADF检验，并绘制ACF和PACF图。 ARIMA模型拟合与预测：掌握`arima()`函数或`auto.arima()`函数（来自`forecast`包）来拟合ARIMA模型，并进行预测。 可视化预测结果：绘制预测值与历史数据，以及预测区间。 第十一章：使用R进行降维分析 主成分分析实现：学习使用`prcomp()`或`princomp()`函数进行PCA，分析主成分的方差贡献率，以及对原始变量的载荷。 可视化主成分：绘制主成分得分图，或利用主成分得分与原始数据进行关联分析。 因子分析实现：介绍`factanal()`等函数，进行因子分析，并解释因子载荷矩阵。 第十二章：R语言在统计建模中的高级应用与技巧 模型评估与选择的进阶：交叉验证、Akaike信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）在模型选择中的应用。 模型集成：简要介绍bagging、boosting、随机森林等集成学习思想在R中的实现。 仿真与蒙特卡洛方法：利用R进行统计模拟，验证统计理论，或解决解析方法难以处理的问题。 R包的安装与使用：介绍如何查找、安装和加载各种统计建模相关的R包（如`dplyr`, `tidyr`, `caret`, `forecast`, `lme4`等）。 代码编写规范与效率：分享编写清晰、可维护、高效R代码的经验。 第三部分：统计建模的案例研究与进阶主题 本部分将通过实际案例，巩固所学知识，并展望更广阔的统计建模领域。 第十三章：案例研究 案例一：基于线性回归的销售预测：利用实际销售数据，构建线性回归模型，分析影响销售的因素，并进行预测。 案例二：基于逻辑回归的客户流失预测：使用客户数据，应用逻辑回归模型，识别可能流失的客户群体。 案例三：基于ANOVA的农作物产量分析：分析不同肥料或种植方式对农作物产量的影响，并进行统计检验。 案例四：基于时间序列的股票价格分析与预测：利用历史股票数据，运用ARIMA模型进行分析和短期预测。 第十四章：统计建模的扩展与前沿 贝叶斯统计建模：简要介绍贝叶斯统计的基本思想，以及在R中实现贝叶斯模型的方法（如`rstanarm`, `brms`包）。 机器学习与统计建模的融合：讨论监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类）等机器学习方法与传统统计建模的联系与区别。 大数据环境下的统计建模：简要提及在分布式计算环境下进行统计建模的挑战与解决方案。 统计建模的伦理与可解释性：强调在应用统计模型时，关注数据的隐私保护、模型的公平性以及结果的可解释性。 本书旨在为读者构建一个坚实的统计建模理论基础，并通过R语言这一强大的工具，培养其独立解决实际统计问题的能力。通过理论讲解、代码实践和案例分析的有机结合，读者将能够更深刻地理解统计建模的精髓，并自信地将其应用于科研、工作及决策之中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述逻辑简直是教科书级别的流畅与严谨。它不像有些教材那样，上来就抛出一堆晦涩的数学公式，让人望而却步。作者很巧妙地采用了“问题导向”的讲解方式。比如，当我们探讨时间序列分析时，不会先给出ARIMA模型的复杂定义，而是先设置一个实际的金融数据预测难题，然后一步步地展示如何从数据的初步探索、模型的建立动机、到最终参数估计和诊断的全过程。这种讲述方式极大地降低了初学者的心理门槛，让人感觉统计建模不是高高在上的理论，而是解决实际问题的有力工具。每介绍一个新的概念，都会立即配上对应的R语言实现代码块，使得理论和实践的衔接几乎是无缝的。我特别欣赏作者在代码注释上下的功夫，那些注释不仅仅是解释“这段代码做了什么”，更多的是在阐述“为什么我们选择这样做”，这种深层次的思考引导，远比单纯的代码堆砌更有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量真是让人眼前一亮，那种厚实而略带磨砂质感的封面，拿在手里就有一种沉甸甸的、专业书籍的稳重感。我通常对教材的印刷不太在意，但这本书的内页排版简直是艺术品。字体清晰度极高，不同级别的公式和代码块都有明确的区分和美观的缩进，阅读起来丝毫没有传统理工科教材那种密密麻麻的压迫感。尤其是一些复杂的统计图表，颜色搭配得既科学又舒服，看久了眼睛也不会太累。记得有一次深夜赶一个项目报告，需要快速查阅某个回归模型的假设检验步骤，我一下子就能在目录和章节标题的清晰引导下定位到精确的页面，整个过程非常流畅。这种对细节的打磨，体现了出版社和作者对读者体验的尊重，让学习过程本身都变成了一种享受。很多工具书，读起来就是任务，但这本书，拿在手里更像是在翻阅一本精心编辑的学术期刊，实用性与审美性达到了一个绝佳的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值超越了一般的教材范畴，它更像是一部详尽的、附带实战演练手册的工具书。我过去在进行跨学科研究时，经常需要将统计方法应用于非传统领域，例如社会科学的数据挖掘或者市场调研的量化分析。市面上很多书籍要么过于偏重理论的数学推导，要么只停留在软件操作的皮毛。这本书则找到了一个近乎完美的平衡点。它提供的案例不仅丰富多样，而且选材非常贴近工业界和科研前沿的需求。比如，在讲解广义线性模型时，作者没有满足于简单的逻辑回归，而是拓展到了泊松回归和负二项式回归的应用场景，这对于处理计数数据或比例数据时极为关键。每一次我需要快速启动一个新领域的建模工作时，我都会习惯性地翻开这本书，寻找那一章最相关的实践指导，总能从中汲取到宝贵的方法论启示，让我少走了很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

关于R语言的应用部分，可以说这本书是做到了“亦步亦趋，但又不失高度”。它并没有简单地罗列R的各种函数命令，而是将R作为一种“表达思想的语言”来教导我们。我之前学过一些R的基础语法，但总觉得在实际建模中缺乏章法。这本书则完美地弥补了这一点。它从数据清洗、缺失值处理这种基础但至关重要的环节入手，逐步深入到复杂的多元统计分析。最让我受益的是它对“模型假设检验”的细致讲解，作者非常清楚地说明了在R环境中，哪些函数可以帮助我们验证这些假设，以及如何解读输出结果中的P值、残差图等关键信息。当处理到非线性模型时，书中给出的代码示例清晰到可以直接复制粘贴到自己的工作环境中运行，然后通过修改数据点来观察模型输出的变化趋势，这种互动式的学习体验，极大地巩固了我对统计方法的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常注重知识的递进和体系的构建。它不是一本零散知识点的集合，而是一个环环相扣的知识链条。它首先奠定扎实的描述性统计和概率论基础，然后自然而然地过渡到参数估计和假设检验的核心思想，接着分门别类地讲解了线性模型、方差分析等经典模块，最后再迈入更高级的非参数方法和一些前沿主题。这种由浅入深、层层递进的布局，使得即便是隔了一段时间不接触统计学，也能通过快速回顾前面的章节，迅速找回整体的脉络感。我发现即便是已经掌握了某个知识点，回头再看书中的系统化梳理，总能发现之前理解上的盲区或不够深入的地方。特别是它在每一章末尾设置的“拓展阅读与思考题”，迫使读者去思考理论背后的深层含义和模型的适用边界，这种引导式的学习，真正培养了独立分析问题的能力，而非仅仅是学会了操作软件。