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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302143666

商品编码：10466623381

基本信息

书名:统计建模与R软件

定价：55.00元

作者:薛毅，陈立萍编著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2007年4月

ISBN：9787302143666

字数：716000

页码：523

版次：1

装帧：平装

开本：16开

目录

第1章概率统计的基本知识

1.1随机事件与概率
1.1.1随机事件
1.1.2概率
1.1.3古典概型
1.1.4几何概型
1.1.5条件概率
1.1.6概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式
1.1.7独立事件
1.1.8n重Bernoulli试验及其概率计算
1.2随机变量及其分布
1.2.1随机变量的定义
1.2.2随机变量的分布函数
1.2.3离散型随机变量
1.2.4连续型随机变量第1章概率统计的基本知识
1.1随机事件与概率
1.1.1随机事件
1.1.2概率
1.1.3古典概型
1.1.4几何概型
1.1.5条件概率
1.1.6概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式
1.1.7独立事件
1.1.8n重Bernoulli试验及其概率计算
1.2随机变量及其分布
1.2.1随机变量的定义
1.2.2随机变量的分布函数
1.2.3离散型随机变量
1.2.4连续型随机变量
1.2.5随机向量
1.3随机变量的数字特征
1.3.1数学期望
1.3.2方差
1.3.3几种常用随机变量分布的期望与方差
1.3.4协方差与相关系数
1.3.5矩与协方差矩阵
1.4极限定理
1.4.1大数定律
1.4.2中心极限定理
1.5数理统计的基本概念
1.5.1总体、个体、简单随机样本
1.5.2参数空间与分布族
1.5.3统计量和抽样分布
1.5.4正态总体样本均值与样本方差的分布
习题
第2章R软件的使用
2.1R软件简介
2.1.1R软件的下载与安装
2.1.2初识R软件
2.1.3R软件主窗口命令与快捷方式
2.2数字、字符与向量
2.2.1向量
2.2.2产生有规律的序列
2.2.3逻辑向量
2.2.4缺失数据
2.2.5字符型向量
2.2.6复数向量
2.2.7向量下标运算
2.3对象和它的模式与属性
2.3.1固有属性：mode?
2.3.2修改对象的长度
2.3.3attributes（）和attr（）函数
2.3.4对象的class属性
2.4因子
2.4.1factor（）函数
2.4.2tapply（）函数
2.4.3gl（）函数
2.5多维数组和矩阵
2.5.1生成数组或矩阵
2.5.2数组下标
2.5.3数组的四则运算
2.5.4矩阵的运算
2.5.5与矩阵（数组）运算有关的函数
第3章数据描述性分析
第4章参数估计
第5章假设检验
第6章回归分析
第7章方差分析
第8章应用多元分析（Ⅰ）
第9章应用多元分析（Ⅱ）
第10章计算机模拟
附录索引
参考文献

内容提要

薛毅、陈立萍编著的《统计建模与R软件》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。

《统计模型与R语言实战：从理论到应用》 书籍概述： 本书是一本旨在全面介绍统计建模及其在R语言环境中实现的权威性著作。它并非仅仅罗列枯燥的理论公式，而是将统计学的核心概念、建模方法与实际应用场景紧密结合，通过大量的R语言代码示例，引导读者掌握如何利用R进行高效的统计分析。全书内容严谨，逻辑清晰，覆盖了从基础统计概念到高级统计建模的广泛领域，力求为读者构建扎实的统计理论基础和精湛的R语言实操技能。无论您是统计学专业的学生、数据科学领域的从业者，还是希望通过数据驱动决策的各个行业的专业人士，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。 内容深度与广度： 本书的编写秉持“厚积薄发，融会贯通”的理念，在内容上力求做到既有广度又有深度。 基础统计学概念的坚实奠基： 在深入探讨统计建模之前，本书首先回顾并强化了读者在概率论与数理统计方面的基础知识。这包括但不限于随机变量、概率分布（离散与连续）、期望与方差、大数定律与中心极限定理等。这些基础概念的清晰理解是后续复杂模型构建的关键。我们通过简明扼要的阐述，并辅以直观的图示，帮助读者快速进入状态，确保所有读者都能站在同一起跑线上。 核心统计模型的系统讲解： 本书的核心内容聚焦于各类重要的统计模型。从最基础的线性回归模型开始，我们会详细讲解其模型假设、参数估计（最小二乘法）、假设检验、置信区间，以及模型诊断与改进。随后，我们将逐步深入到广义线性模型（GLM），覆盖二项分布（逻辑回归）、泊 waktu distribution（泊松回归）等，讲解这些模型如何处理非正态分布的响应变量。此外，本书还将介绍时间序列分析模型（ARIMA、GARCH等），用于处理具有时间依赖性的数据；生存分析模型（Cox比例风险模型等），用于分析事件发生的时间；以及非参数统计方法，当数据不满足参数模型假设时，这些方法显得尤为重要。本书不仅仅是介绍模型，更重要的是讲解在什么场景下选择哪种模型，以及如何解释模型的输出结果。 R语言的精妙运用： R语言因其强大的统计计算能力和丰富的可视化工具，已成为统计分析的首选语言。本书将贯穿始终地展示如何使用R语言实现上述统计模型的构建、拟合、诊断和预测。我们精选了R语言中与统计分析最相关的包（packages），如`stats`、`car`、`lme4`、`survival`、`forecast`等，并提供了大量详细的代码示例。这些示例覆盖了从数据导入、清洗、预处理，到模型构建、结果可视化，再到模型性能评估和报告撰写的全过程。读者将学会如何编写高效、可读性强的R代码，将理论知识转化为实际操作。 数据可视化与探索性数据分析（EDA）： 数据可视化是理解数据和模型结果的重要手段。本书高度重视EDA，并将其与统计建模过程相结合。我们将介绍如何使用`ggplot2`等强大的可视化包，绘制散点图、箱线图、直方图、Q-Q图、残差图等，以直观地探索数据特征、识别异常值、检验模型假设。同时，我们也展示了如何可视化模型的拟合效果、预测区间以及不同变量的影响。 模型诊断与模型选择： 任何统计建模的实践都离不开对模型质量的评估。本书将详细讲解模型诊断的各个方面，包括残差分析、异常值检测、杠杆点分析、共线性诊断等，并提供相应的R语言实现方法。此外，我们还会介绍多种模型选择准则（如AIC、BIC）和模型评估指标（如R-squared、RMSE、AUC），帮助读者客观地比较不同模型，并选择最适合的统计模型。 案例驱动的学习路径： 为了增强学习的趣味性和实用性，本书精心设计了多个贴近实际应用的案例研究。这些案例涵盖了经济学、医学、生物学、工程学、社会科学等多个领域，力求展现统计建模在解决真实世界问题中的强大力量。每个案例都将遵循“问题提出-数据准备-模型选择与构建-模型诊断与解释-结果应用”的完整流程，让读者在实践中学习。例如，我们会通过分析股票价格数据来构建时间序列模型，通过分析患者生存数据来应用生存分析，通过分析市场调研数据来构建逻辑回归模型等。 面向进阶读者的拓展内容： 对于已有一定统计学基础的读者，本书还提供了一些进阶内容的介绍，例如混合效应模型（mixed-effects models）用于处理具有层级结构的数据，贝叶斯统计建模的基本概念和R语言实现，以及一些常用的机器学习算法在统计建模中的应用。这些内容旨在帮助读者拓宽视野，为更复杂的统计建模任务打下基础。 目标读者： 统计学、数学、应用数学专业本科生及研究生： 本书可以作为课程教材或重要的参考书，帮助学生深入理解统计理论，并掌握R语言的实践技能。 数据科学家、数据分析师、机器学习工程师： 本书将为读者提供扎实的统计建模理论和实用的R语言工具，助力其在实际工作中解决复杂的数据分析问题。 科研人员与学者： 无论您来自哪个学科领域，只要您需要运用统计方法分析数据，本书都将为您提供强有力的支持。 对数据分析和统计建模感兴趣的各行业人士： 即使您没有深厚的统计学背景，本书也会循序渐进地引导您掌握核心概念和实用技术，让您能够利用数据做出更明智的决策。 本书特色： 理论与实践的完美融合： 既讲解统计学原理，又提供了大量可运行的R语言代码，确保读者学有所用。 案例丰富且贴近实际： 通过真实世界的案例，展示统计建模的强大应用潜力，激发读者的学习兴趣。 R语言的精炼教程： 并非简单的R语言语法介绍，而是侧重于R在统计建模中的高级应用。 内容循序渐进，由浅入深： 适合不同程度的读者，从基础概念到高级模型，逐步引导学习。 注重模型诊断与解释： 强调对模型质量的评估，以及如何清晰地解释模型结果。 条理清晰，结构严谨： 章节之间逻辑紧密，便于读者系统性地学习。 结语： 掌握统计建模和R语言，意味着您能够更深入地理解数据背后的规律，更准确地预测未来趋势，更有效地解决现实问题。《统计模型与R语言实战：从理论到应用》将是您在这条学习道路上的一位忠实而可靠的伙伴，陪伴您从统计建模的初学者成长为一名数据驱动的专家。本书将帮助您不仅“知道”统计模型，更能“做到”，并最终“精通”统计建模的艺术。

评分☆☆☆☆☆

书评二 我被这本书的标题吸引，特别是“R语言实战宝典”这几个字，这让我以为我找到了一本能够解决我日常数据处理困境的救星。我满心欢喜地想看看作者是如何用R语言优雅地处理回归、时间序列或者机器学习模型的。结果，这本书的大部分篇幅都在阐述各种统计检验背后的假设前提和局限性，对于R语言的具体函数调用和代码效率的讨论几乎找不到痕迹。书中虽然提到了R，但更多的是将R视为一个实现理论的工具，而不是主角。例如，在讲解假设检验时，作者会花大量篇幅解释为什么零假设会被拒绝，背后的P值是如何计算的，但对于如何在R中快速调用`t.test()`并美化输出结果，几乎是一笔带过。这就像是拿到了一本烹饪书，里面详细描述了食材的化学成分和热量转化过程，却很少告诉你如何开火和掌握火候。对于想快速将理论知识转化为实际生产力的读者而言，这本书的“宝典”属性更多体现在理论的厚度上，而非操作的便捷性上。

评分☆☆☆☆☆

书评四 我对这本书抱有很高的期望，希望能从中找到与当前热门的“数学建模竞赛”相关的解题思路和技巧。毕竟标题中明确提到了这一点。然而，在翻阅完关于回归分析和时间序列的部分后，我意识到这本书的建模理念更偏向于传统的、严格的学术规范，而非竞赛中追求的快速、巧妙地“包装”问题以应对评委的考察。竞赛往往要求模型具有一定的创新性或者在特定情境下的适应性，这需要对软件的灵活运用和对数据的敏锐直觉。这本书更多的是在教你如何搭建一个教科书式的、数学上无可指摘的模型，而对于如何“应试”，如何选择在时间和资源有限的情况下最优的模型组合，指导性不强。它更像是给一个已经有了扎实数理基础的人提供的“深化”读物，而不是给一个准备参赛的新手准备的“破冰”手册。里面的内容更多是打地基的砖石，而不是拔地而起的楼宇。

评分☆☆☆☆☆

书评一 拿到这本号称“统计建模与R软件”的宝典，我原本期待能找到一本能够手把手教我如何驾驭R语言进行复杂统计分析的实战指南。然而，深入阅读后，我发现这本书的侧重点似乎更偏向于对数理统计理论的深度挖掘，而非初学者所期待的即学即用的编程技巧。书中的公式推导严谨得令人有些望而生畏，每一个统计模型的建立过程都仿佛是一场精密的手术演示，每一个参数的估计都伴随着大量的数学证明。对于那些希望通过几个简单的代码示例就能快速上手做数据分析的读者来说，这本书的门槛确实有点高。它更像是一本为统计学专业研究生准备的“内功心法”，强调的是“知其然，更要知其所以然”。阅读过程中，我常常需要停下来，翻阅别的概率论或线性代数的参考书来辅助理解那些看似天书的数学表达。坦白说，对于我这种更注重应用和结果导向的业余爱好者来说，这本书的深度远超我的日常需求，它的“实战”更多体现在理论模型的构建，而不是数据清洗和可视化这些日常工作流上。

评分☆☆☆☆☆

书评五 这本书给我的整体感受是，它更像是一本为培养“统计学家”而不是“数据分析师”而编写的教材。内容深度毋庸置疑，它对统计推断的每一个环节都进行了深入的探讨，确保读者对底层逻辑的理解是牢固的。但从一个需要频繁处理实际业务数据的角度来看，这本书的实用性打了折扣。例如，在处理缺失值、异常值这些数据科学中常见的“脏活累活”时，书中的处理方法显得过于理想化，仿佛假设所有输入的数据都是完美服从某个特定分布的。对于实际数据中的混乱和噪声，书中的讨论相对薄弱。我希望找到的“统计计算”的精髓在于效率和鲁棒性，但这本书的“计算”部分似乎更聚焦于证明计算方法的正确性，而不是如何用R语言高效地实现它们。总而言之，它是一部严肃的学术著作，需要读者有极强的理论准备才能完全吸收其精髓。

评分☆☆☆☆☆

书评三 这本书的装帧和排版给我一种非常古典的学术著作感，字体和布局都显得沉稳而厚重，这本身就预示了内容的严肃性。我原本以为它会像市面上流行的那种彩色图文并茂的教材，里面充斥着大量使用ggplot2或Shiny制作的精美图表。然而，这本书的视觉呈现非常朴素，几乎完全依赖文字和公式来构建知识体系。这对于那些习惯了多媒体学习方式的现代读者来说，无疑是一种挑战。它要求读者必须具备极强的抽象思维能力和长时间的专注力。我尝试在阅读过程中对照着做一些模拟练习，但发现书中的案例往往只给出结果和理论框架，缺乏详细的步骤分解和代码注释。这使得我很难判断自己的理解和计算是否与作者的预期完全一致。它更像是一本“思想结晶”的记录，而非“技能传授”的指南，侧重于构建一个完整的数理统计认知框架，而不是提供一个即插即用的工具箱。