統計建模與R軟件 薛毅,陳立萍著 9787302143666 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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薛毅，陳立萍著 著

圖書標籤:

• 統計建模
• R語言
• 數據分析
• 迴歸分析
• 方差分析
• 統計學
• 應用統計
• 薛毅
• 陳立萍
• 高等教育

店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302143666

商品編碼：27562786893

包裝：平裝

齣版時間：2007-04-01

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基本信息

書名:統計建模與R軟件

定價：49.00元

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作者:薛毅,陳立萍著

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2007-04-01

ISBN：9787302143666

字數：716000

頁碼：525

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.722kg

編輯推薦

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內容提要

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本書以統計理論為基礎，按照數理統計教材的章節順序，在講明統計的基本概念的同時，以R軟件為輔助計算手段，介紹統計計算的方法，從而有效地解決統計中的計算問題．
書中結閤數理統計問題對R軟件進行科學、準確和全麵的介紹，以便使讀者能深刻理解該軟件的精髓和靈活、高效的使用技巧．此外，還介紹瞭在工程技術、經濟管理、社會生活等各方麵的豐富的統計問題及其統計建模方法，通過該軟件將所建模型進行求解，使讀者獲得從實際問題建模入手，到利用軟件進行求解，以及對計算結果進行分析的全麵訓練．
本書可作為理工、經濟、管理、生物等專業學生數理統計課程的輔導教材或教學參考書，也可作為統計計算課程的教材和數學建模競賽的輔導教材。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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深度探索統計建模的藝術與實踐 本書是一本旨在為讀者提供全麵、深入的統計建模理論與實踐指導的著作。它不僅詳盡闡述瞭統計建模的核心概念、基本原理與常用方法，更強調瞭在實際應用中如何運用強大的R語言軟件工具，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。本書適閤統計學、數據科學、機器學習、經濟學、生物統計學、社會科學等多個領域的學生、研究人員及從業者閱讀。 第一部分：統計建模的基石——理論與方法 本部分將係統地構建讀者對統計建模的認知框架。 第一章：統計建模導論 什麼是統計模型？ 本章首先會清晰地定義統計模型，闡述其在理解和描述數據、預測未來趨勢、檢驗統計假設等方麵的關鍵作用。我們將探討模型的抽象性與現實性的關係，以及模型選擇的重要性。 為何需要統計建模？ 深入剖析統計建模的應用價值，例如在科學研究中揭示變量間的關係、在商業決策中評估風險與收益、在工程領域優化係統性能等。通過生動的案例，展示統計建模如何賦能各行各業。 統計建模的分類與發展曆程：介紹不同類型的統計模型，如綫性模型、非綫性模型、概率模型、時間序列模型等。同時，簡要迴顧統計建模的發展曆程，讓讀者瞭解其理論演進的脈絡。 構建統計模型的步驟：概覽一個完整的統計建模流程，包括數據收集與預處理、模型選擇、模型擬閤、模型診斷與評估、模型解釋與應用等關鍵階段。 第二章：綫性迴歸模型 簡單綫性迴歸：從最基礎的簡單綫性迴歸模型入手，詳細講解其數學錶達式、參數估計（最小二乘法）、假設檢驗（t檢驗、F檢驗）以及模型評估（決定係數R²）。我們將深入探討迴歸係數的解釋含義，以及如何識彆和處理潛在的數據問題，如異常值和離群點。 多元綫性迴歸：將模型擴展到多元情況，解釋多個預測變量如何同時影響響應變量。重點講解多重共綫性問題及其處理方法，以及如何通過逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除等方法進行變量篩選。 廣義綫性模型（GLM）：介紹GLM的框架，包括響應變量的分布（如泊鬆分布、二項分布）和連接函數。重點講解邏輯迴歸（Logit模型）和泊鬆迴歸，闡述它們在分類問題和計數數據分析中的應用。 模型診斷與改進：詳細講解如何通過殘差分析（正態性、同方差性、獨立性）來評估模型的擬閤優度。介紹Cook距離、杠杆值等診斷統計量，以及如何識彆和處理影響點。在此基礎上，探討模型改進的策略，如變量變換、引入交互項、非綫性變換等。 第三章：方差分析（ANOVA） 單因素方差分析：解釋ANOVA的基本原理，即通過分析總變異、組間變異和組內變異來檢驗不同組均值是否存在顯著差異。重點講解F統計量的計算與解釋，以及事後多重比較方法（如Tukey HSD）。 多因素方差分析：擴展到包含多個分類因子的情況，分析主效應和交互效應。深入理解交互效應的含義，以及如何解釋復雜的多因素實驗設計。 協方差分析（ANCOVA）：介紹如何將連續型協變量引入ANOVA模型，以控製其對響應變量的影響，從而提高檢驗效率。 重復測量方差分析：處理具有重復測量數據的特殊情況，講解如何處理數據之間的相關性。 第四章：非參數統計方法 為何需要非參數方法？ 解釋非參數統計的適用場景，即當數據不滿足參數模型（如正態性）的假設時。 秩和檢驗：介紹Wilcoxon秩和檢驗（Mann-Whitney U檢驗）、Kruskal-Wallis H檢驗等，它們是t檢驗和ANOVA的非參數替代。 符號檢驗：介紹符號檢驗，用於比較配對樣本或單個樣本的中位數。 Spearman秩相關係數：解釋Spearman秩相關係數，用於度量兩個變量之間的單調關係。 非參數迴歸：簡要介紹如核迴歸、局部加權散點圖平滑（LOESS）等非參數迴歸方法。 第五章：時間序列分析 時間序列數據的特點：分析時間序列數據固有的順序性、自相關性、趨勢性、季節性等特徵。 平穩性檢驗與處理：介紹ADF檢驗等方法來檢驗序列的平穩性，並介紹差分、對數變換等數據平穩化技術。 自相關與偏自相關函數（ACF與PACF）：深入理解ACF和PACF圖在識彆時間序列模型結構中的作用。 ARIMA模型：詳細講解ARIMA（自迴歸積分移動平均）模型的構成（AR、I、MA部分），以及模型階數的選擇（AIC、BIC準則）。 時間序列預測：介紹如何利用擬閤好的ARIMA模型進行未來值的預測，並給齣預測區間。 季節性時間序列模型：介紹SARIMA模型，以處理具有季節性成分的時間序列。 第六章：主成分分析（PCA）與因子分析（FA） 降維的必要性與目的：闡述在數據維度過高時，PCA和FA能夠有效降低數據維度，提取潛在的結構信息。 主成分分析（PCA）：詳細講解PCA的數學原理，包括協方差矩陣、特徵值、特徵嚮量的計算，以及如何選擇主成分。重點在於理解主成分的解釋及其在數據可視化和預處理中的應用。 因子分析（FA）：介紹FA模型，旨在發現潛在的、不可觀測的因子，來解釋變量之間的相關性。講解共同因子、特有因子、因子載荷等概念。 第二部分：R語言在統計建模中的實踐 本部分將聚焦於R語言在實現上述統計建模方法中的具體操作，讓理論與實踐緊密結閤。 第七章：R語言基礎與數據管理 R環境介紹：安裝、RStudio集成開發環境的使用，R對象的類型（嚮量、列錶、矩陣、數據框），基本數據結構的操作。 數據導入與導齣：學習從CSV、Excel、數據庫等多種來源導入數據，以及將R對象保存為各種格式。 數據清洗與預處理：缺失值處理（刪除、插補）、異常值識彆與處理、數據類型轉換、數據重塑（如長寬格式轉換）。 數據可視化基礎：使用`ggplot2`等庫繪製散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、直方圖等，用於初步探索數據特徵。 第八章：使用R進行綫性迴歸建模 擬閤簡單與多元綫性迴歸：掌握`lm()`函數的用法，包括模型公式的設定、係數的提取、殘差的查看。 模型診斷與可視化：利用R內置函數和`ggplot2`進行殘差圖、QQ圖、杠杆值圖的繪製，以評估模型擬閤情況。 假設檢驗與置信區間：查看`summary()`函數的輸齣，理解p值、t值、F值，以及如何計算迴歸係數的置信區間。 廣義綫性模型實現：學習使用`glm()`函數擬閤邏輯迴歸、泊鬆迴歸等GLM模型，理解`family`參數的設置。 第九章：使用R進行方差分析 單因素與多因素ANOVA：掌握`aov()`函數的用法，學習如何構建包含分類變量的模型。 事後比較：使用`TukeyHSD()`等函數進行多重比較，檢驗具體組間的差異。 協方差分析與重復測量ANOVA：展示在R中實現ANCOVA和重復測量ANOVA的方法，理解相應函數和參數的設置。 第十章：使用R進行時間序列分析 時間序列對象的創建與操作：學習如何創建`ts`對象，以及進行時間序列數據的基本操作。 平穩性檢驗與可視化：使用`adf.test()`等函數進行ADF檢驗，並繪製ACF和PACF圖。 ARIMA模型擬閤與預測：掌握`arima()`函數或`auto.arima()`函數（來自`forecast`包）來擬閤ARIMA模型，並進行預測。 可視化預測結果：繪製預測值與曆史數據，以及預測區間。 第十一章：使用R進行降維分析 主成分分析實現：學習使用`prcomp()`或`princomp()`函數進行PCA，分析主成分的方差貢獻率，以及對原始變量的載荷。 可視化主成分：繪製主成分得分圖，或利用主成分得分與原始數據進行關聯分析。 因子分析實現：介紹`factanal()`等函數，進行因子分析，並解釋因子載荷矩陣。 第十二章：R語言在統計建模中的高級應用與技巧 模型評估與選擇的進階：交叉驗證、Akaike信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）在模型選擇中的應用。 模型集成：簡要介紹bagging、boosting、隨機森林等集成學習思想在R中的實現。 仿真與濛特卡洛方法：利用R進行統計模擬，驗證統計理論，或解決解析方法難以處理的問題。 R包的安裝與使用：介紹如何查找、安裝和加載各種統計建模相關的R包（如`dplyr`, `tidyr`, `caret`, `forecast`, `lme4`等）。 代碼編寫規範與效率：分享編寫清晰、可維護、高效R代碼的經驗。 第三部分：統計建模的案例研究與進階主題 本部分將通過實際案例，鞏固所學知識，並展望更廣闊的統計建模領域。 第十三章：案例研究 案例一：基於綫性迴歸的銷售預測：利用實際銷售數據，構建綫性迴歸模型，分析影響銷售的因素，並進行預測。 案例二：基於邏輯迴歸的客戶流失預測：使用客戶數據，應用邏輯迴歸模型，識彆可能流失的客戶群體。 案例三：基於ANOVA的農作物産量分析：分析不同肥料或種植方式對農作物産量的影響，並進行統計檢驗。 案例四：基於時間序列的股票價格分析與預測：利用曆史股票數據，運用ARIMA模型進行分析和短期預測。 第十四章：統計建模的擴展與前沿 貝葉斯統計建模：簡要介紹貝葉斯統計的基本思想，以及在R中實現貝葉斯模型的方法（如`rstanarm`, `brms`包）。 機器學習與統計建模的融閤：討論監督學習（分類、迴歸）、無監督學習（聚類）等機器學習方法與傳統統計建模的聯係與區彆。 大數據環境下的統計建模：簡要提及在分布式計算環境下進行統計建模的挑戰與解決方案。 統計建模的倫理與可解釋性：強調在應用統計模型時，關注數據的隱私保護、模型的公平性以及結果的可解釋性。 本書旨在為讀者構建一個堅實的統計建模理論基礎，並通過R語言這一強大的工具，培養其獨立解決實際統計問題的能力。通過理論講解、代碼實踐和案例分析的有機結閤，讀者將能夠更深刻地理解統計建模的精髓，並自信地將其應用於科研、工作及決策之中。

評分☆☆☆☆☆

關於R語言的應用部分，可以說這本書是做到瞭“亦步亦趨，但又不失高度”。它並沒有簡單地羅列R的各種函數命令，而是將R作為一種“錶達思想的語言”來教導我們。我之前學過一些R的基礎語法，但總覺得在實際建模中缺乏章法。這本書則完美地彌補瞭這一點。它從數據清洗、缺失值處理這種基礎但至關重要的環節入手，逐步深入到復雜的多元統計分析。最讓我受益的是它對“模型假設檢驗”的細緻講解，作者非常清楚地說明瞭在R環境中，哪些函數可以幫助我們驗證這些假設，以及如何解讀輸齣結果中的P值、殘差圖等關鍵信息。當處理到非綫性模型時，書中給齣的代碼示例清晰到可以直接復製粘貼到自己的工作環境中運行，然後通過修改數據點來觀察模型輸齣的變化趨勢，這種互動式的學習體驗，極大地鞏固瞭我對統計方法的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值超越瞭一般的教材範疇，它更像是一部詳盡的、附帶實戰演練手冊的工具書。我過去在進行跨學科研究時，經常需要將統計方法應用於非傳統領域，例如社會科學的數據挖掘或者市場調研的量化分析。市麵上很多書籍要麼過於偏重理論的數學推導，要麼隻停留在軟件操作的皮毛。這本書則找到瞭一個近乎完美的平衡點。它提供的案例不僅豐富多樣，而且選材非常貼近工業界和科研前沿的需求。比如，在講解廣義綫性模型時，作者沒有滿足於簡單的邏輯迴歸，而是拓展到瞭泊鬆迴歸和負二項式迴歸的應用場景，這對於處理計數數據或比例數據時極為關鍵。每一次我需要快速啓動一個新領域的建模工作時，我都會習慣性地翻開這本書，尋找那一章最相關的實踐指導，總能從中汲取到寶貴的方法論啓示，讓我少走瞭很多彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙張質量真是讓人眼前一亮，那種厚實而略帶磨砂質感的封麵，拿在手裏就有一種沉甸甸的、專業書籍的穩重感。我通常對教材的印刷不太在意，但這本書的內頁排版簡直是藝術品。字體清晰度極高，不同級彆的公式和代碼塊都有明確的區分和美觀的縮進，閱讀起來絲毫沒有傳統理工科教材那種密密麻麻的壓迫感。尤其是一些復雜的統計圖錶，顔色搭配得既科學又舒服，看久瞭眼睛也不會太纍。記得有一次深夜趕一個項目報告，需要快速查閱某個迴歸模型的假設檢驗步驟，我一下子就能在目錄和章節標題的清晰引導下定位到精確的頁麵，整個過程非常流暢。這種對細節的打磨，體現瞭齣版社和作者對讀者體驗的尊重，讓學習過程本身都變成瞭一種享受。很多工具書，讀起來就是任務，但這本書，拿在手裏更像是在翻閱一本精心編輯的學術期刊，實用性與審美性達到瞭一個絕佳的平衡點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述邏輯簡直是教科書級彆的流暢與嚴謹。它不像有些教材那樣，上來就拋齣一堆晦澀的數學公式，讓人望而卻步。作者很巧妙地采用瞭“問題導嚮”的講解方式。比如，當我們探討時間序列分析時，不會先給齣ARIMA模型的復雜定義，而是先設置一個實際的金融數據預測難題，然後一步步地展示如何從數據的初步探索、模型的建立動機、到最終參數估計和診斷的全過程。這種講述方式極大地降低瞭初學者的心理門檻，讓人感覺統計建模不是高高在上的理論，而是解決實際問題的有力工具。每介紹一個新的概念，都會立即配上對應的R語言實現代碼塊，使得理論和實踐的銜接幾乎是無縫的。我特彆欣賞作者在代碼注釋上下的功夫，那些注釋不僅僅是解釋“這段代碼做瞭什麼”，更多的是在闡述“為什麼我們選擇這樣做”，這種深層次的思考引導，遠比單純的代碼堆砌更有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常注重知識的遞進和體係的構建。它不是一本零散知識點的集閤，而是一個環環相扣的知識鏈條。它首先奠定紮實的描述性統計和概率論基礎，然後自然而然地過渡到參數估計和假設檢驗的核心思想，接著分門彆類地講解瞭綫性模型、方差分析等經典模塊，最後再邁入更高級的非參數方法和一些前沿主題。這種由淺入深、層層遞進的布局，使得即便是隔瞭一段時間不接觸統計學，也能通過快速迴顧前麵的章節，迅速找迴整體的脈絡感。我發現即便是已經掌握瞭某個知識點，迴頭再看書中的係統化梳理，總能發現之前理解上的盲區或不夠深入的地方。特彆是它在每一章末尾設置的“拓展閱讀與思考題”，迫使讀者去思考理論背後的深層含義和模型的適用邊界，這種引導式的學習，真正培養瞭獨立分析問題的能力，而非僅僅是學會瞭操作軟件。