正版 統計建模與R軟件 統計分析R語言實戰寶典 數理統計課程教材 統計計算 數學建模競賽 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302143666

商品編碼：10466623381

基本信息

書名:統計建模與R軟件

定價：55.00元

作者:薛毅，陳立萍編著

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2007年4月

ISBN：9787302143666

字數：716000

頁碼：523

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

目錄

第1章概率統計的基本知識

1.1隨機事件與概率
1.1.1隨機事件
1.1.2概率
1.1.3古典概型
1.1.4幾何概型
1.1.5條件概率
1.1.6概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式
1.1.7獨立事件
1.1.8n重Bernoulli試驗及其概率計算
1.2隨機變量及其分布
1.2.1隨機變量的定義
1.2.2隨機變量的分布函數
1.2.3離散型隨機變量
1.2.4連續型隨機變量第1章概率統計的基本知識
1.1隨機事件與概率
1.1.1隨機事件
1.1.2概率
1.1.3古典概型
1.1.4幾何概型
1.1.5條件概率
1.1.6概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式
1.1.7獨立事件
1.1.8n重Bernoulli試驗及其概率計算
1.2隨機變量及其分布
1.2.1隨機變量的定義
1.2.2隨機變量的分布函數
1.2.3離散型隨機變量
1.2.4連續型隨機變量
1.2.5隨機嚮量
1.3隨機變量的數字特徵
1.3.1數學期望
1.3.2方差
1.3.3幾種常用隨機變量分布的期望與方差
1.3.4協方差與相關係數
1.3.5矩與協方差矩陣
1.4極限定理
1.4.1大數定律
1.4.2中心極限定理
1.5數理統計的基本概念
1.5.1總體、個體、簡單隨機樣本
1.5.2參數空間與分布族
1.5.3統計量和抽樣分布
1.5.4正態總體樣本均值與樣本方差的分布
習題
第2章R軟件的使用
2.1R軟件簡介
2.1.1R軟件的下載與安裝
2.1.2初識R軟件
2.1.3R軟件主窗口命令與快捷方式
2.2數字、字符與嚮量
2.2.1嚮量
2.2.2産生有規律的序列
2.2.3邏輯嚮量
2.2.4缺失數據
2.2.5字符型嚮量
2.2.6復數嚮量
2.2.7嚮量下標運算
2.3對象和它的模式與屬性
2.3.1固有屬性：mode?
2.3.2修改對象的長度
2.3.3attributes（）和attr（）函數
2.3.4對象的class屬性
2.4因子
2.4.1factor（）函數
2.4.2tapply（）函數
2.4.3gl（）函數
2.5多維數組和矩陣
2.5.1生成數組或矩陣
2.5.2數組下標
2.5.3數組的四則運算
2.5.4矩陣的運算
2.5.5與矩陣（數組）運算有關的函數
第3章數據描述性分析
第4章參數估計
第5章假設檢驗
第6章迴歸分析
第7章方差分析
第8章應用多元分析（Ⅰ）
第9章應用多元分析（Ⅱ）
第10章計算機模擬
附錄索引
參考文獻

內容提要

薛毅、陳立萍編著的《統計建模與R軟件》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。

《統計模型與R語言實戰：從理論到應用》 書籍概述： 本書是一本旨在全麵介紹統計建模及其在R語言環境中實現的權威性著作。它並非僅僅羅列枯燥的理論公式，而是將統計學的核心概念、建模方法與實際應用場景緊密結閤，通過大量的R語言代碼示例，引導讀者掌握如何利用R進行高效的統計分析。全書內容嚴謹，邏輯清晰，覆蓋瞭從基礎統計概念到高級統計建模的廣泛領域，力求為讀者構建紮實的統計理論基礎和精湛的R語言實操技能。無論您是統計學專業的學生、數據科學領域的從業者，還是希望通過數據驅動決策的各個行業的專業人士，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。 內容深度與廣度： 本書的編寫秉持“厚積薄發，融會貫通”的理念，在內容上力求做到既有廣度又有深度。 基礎統計學概念的堅實奠基： 在深入探討統計建模之前，本書首先迴顧並強化瞭讀者在概率論與數理統計方麵的基礎知識。這包括但不限於隨機變量、概率分布（離散與連續）、期望與方差、大數定律與中心極限定理等。這些基礎概念的清晰理解是後續復雜模型構建的關鍵。我們通過簡明扼要的闡述，並輔以直觀的圖示，幫助讀者快速進入狀態，確保所有讀者都能站在同一起跑綫上。 核心統計模型的係統講解： 本書的核心內容聚焦於各類重要的統計模型。從最基礎的綫性迴歸模型開始，我們會詳細講解其模型假設、參數估計（最小二乘法）、假設檢驗、置信區間，以及模型診斷與改進。隨後，我們將逐步深入到廣義綫性模型（GLM），覆蓋二項分布（邏輯迴歸）、泊 waktu distribution（泊鬆迴歸）等，講解這些模型如何處理非正態分布的響應變量。此外，本書還將介紹時間序列分析模型（ARIMA、GARCH等），用於處理具有時間依賴性的數據；生存分析模型（Cox比例風險模型等），用於分析事件發生的時間；以及非參數統計方法，當數據不滿足參數模型假設時，這些方法顯得尤為重要。本書不僅僅是介紹模型，更重要的是講解在什麼場景下選擇哪種模型，以及如何解釋模型的輸齣結果。 R語言的精妙運用： R語言因其強大的統計計算能力和豐富的可視化工具，已成為統計分析的首選語言。本書將貫穿始終地展示如何使用R語言實現上述統計模型的構建、擬閤、診斷和預測。我們精選瞭R語言中與統計分析最相關的包（packages），如`stats`、`car`、`lme4`、`survival`、`forecast`等，並提供瞭大量詳細的代碼示例。這些示例覆蓋瞭從數據導入、清洗、預處理，到模型構建、結果可視化，再到模型性能評估和報告撰寫的全過程。讀者將學會如何編寫高效、可讀性強的R代碼，將理論知識轉化為實際操作。 數據可視化與探索性數據分析（EDA）： 數據可視化是理解數據和模型結果的重要手段。本書高度重視EDA，並將其與統計建模過程相結閤。我們將介紹如何使用`ggplot2`等強大的可視化包，繪製散點圖、箱綫圖、直方圖、Q-Q圖、殘差圖等，以直觀地探索數據特徵、識彆異常值、檢驗模型假設。同時，我們也展示瞭如何可視化模型的擬閤效果、預測區間以及不同變量的影響。 模型診斷與模型選擇： 任何統計建模的實踐都離不開對模型質量的評估。本書將詳細講解模型診斷的各個方麵，包括殘差分析、異常值檢測、杠杆點分析、共綫性診斷等，並提供相應的R語言實現方法。此外，我們還會介紹多種模型選擇準則（如AIC、BIC）和模型評估指標（如R-squared、RMSE、AUC），幫助讀者客觀地比較不同模型，並選擇最適閤的統計模型。 案例驅動的學習路徑： 為瞭增強學習的趣味性和實用性，本書精心設計瞭多個貼近實際應用的案例研究。這些案例涵蓋瞭經濟學、醫學、生物學、工程學、社會科學等多個領域，力求展現統計建模在解決真實世界問題中的強大力量。每個案例都將遵循“問題提齣-數據準備-模型選擇與構建-模型診斷與解釋-結果應用”的完整流程，讓讀者在實踐中學習。例如，我們會通過分析股票價格數據來構建時間序列模型，通過分析患者生存數據來應用生存分析，通過分析市場調研數據來構建邏輯迴歸模型等。 麵嚮進階讀者的拓展內容： 對於已有一定統計學基礎的讀者，本書還提供瞭一些進階內容的介紹，例如混閤效應模型（mixed-effects models）用於處理具有層級結構的數據，貝葉斯統計建模的基本概念和R語言實現，以及一些常用的機器學習算法在統計建模中的應用。這些內容旨在幫助讀者拓寬視野，為更復雜的統計建模任務打下基礎。 目標讀者： 統計學、數學、應用數學專業本科生及研究生： 本書可以作為課程教材或重要的參考書，幫助學生深入理解統計理論，並掌握R語言的實踐技能。 數據科學傢、數據分析師、機器學習工程師： 本書將為讀者提供紮實的統計建模理論和實用的R語言工具，助力其在實際工作中解決復雜的數據分析問題。 科研人員與學者： 無論您來自哪個學科領域，隻要您需要運用統計方法分析數據，本書都將為您提供強有力的支持。 對數據分析和統計建模感興趣的各行業人士： 即使您沒有深厚的統計學背景，本書也會循序漸進地引導您掌握核心概念和實用技術，讓您能夠利用數據做齣更明智的決策。 本書特色： 理論與實踐的完美融閤： 既講解統計學原理，又提供瞭大量可運行的R語言代碼，確保讀者學有所用。 案例豐富且貼近實際： 通過真實世界的案例，展示統計建模的強大應用潛力，激發讀者的學習興趣。 R語言的精煉教程： 並非簡單的R語言語法介紹，而是側重於R在統計建模中的高級應用。 內容循序漸進，由淺入深： 適閤不同程度的讀者，從基礎概念到高級模型，逐步引導學習。 注重模型診斷與解釋： 強調對模型質量的評估，以及如何清晰地解釋模型結果。 條理清晰，結構嚴謹： 章節之間邏輯緊密，便於讀者係統性地學習。 結語： 掌握統計建模和R語言，意味著您能夠更深入地理解數據背後的規律，更準確地預測未來趨勢，更有效地解決現實問題。《統計模型與R語言實戰：從理論到應用》將是您在這條學習道路上的一位忠實而可靠的夥伴，陪伴您從統計建模的初學者成長為一名數據驅動的專傢。本書將幫助您不僅“知道”統計模型，更能“做到”，並最終“精通”統計建模的藝術。

評分☆☆☆☆☆

書評一 拿到這本號稱“統計建模與R軟件”的寶典，我原本期待能找到一本能夠手把手教我如何駕馭R語言進行復雜統計分析的實戰指南。然而，深入閱讀後，我發現這本書的側重點似乎更偏嚮於對數理統計理論的深度挖掘，而非初學者所期待的即學即用的編程技巧。書中的公式推導嚴謹得令人有些望而生畏，每一個統計模型的建立過程都仿佛是一場精密的手術演示，每一個參數的估計都伴隨著大量的數學證明。對於那些希望通過幾個簡單的代碼示例就能快速上手做數據分析的讀者來說，這本書的門檻確實有點高。它更像是一本為統計學專業研究生準備的“內功心法”，強調的是“知其然，更要知其所以然”。閱讀過程中，我常常需要停下來，翻閱彆的概率論或綫性代數的參考書來輔助理解那些看似天書的數學錶達。坦白說，對於我這種更注重應用和結果導嚮的業餘愛好者來說，這本書的深度遠超我的日常需求，它的“實戰”更多體現在理論模型的構建，而不是數據清洗和可視化這些日常工作流上。

評分☆☆☆☆☆

書評三 這本書的裝幀和排版給我一種非常古典的學術著作感，字體和布局都顯得沉穩而厚重，這本身就預示瞭內容的嚴肅性。我原本以為它會像市麵上流行的那種彩色圖文並茂的教材，裏麵充斥著大量使用ggplot2或Shiny製作的精美圖錶。然而，這本書的視覺呈現非常樸素，幾乎完全依賴文字和公式來構建知識體係。這對於那些習慣瞭多媒體學習方式的現代讀者來說，無疑是一種挑戰。它要求讀者必須具備極強的抽象思維能力和長時間的專注力。我嘗試在閱讀過程中對照著做一些模擬練習，但發現書中的案例往往隻給齣結果和理論框架，缺乏詳細的步驟分解和代碼注釋。這使得我很難判斷自己的理解和計算是否與作者的預期完全一緻。它更像是一本“思想結晶”的記錄，而非“技能傳授”的指南，側重於構建一個完整的數理統計認知框架，而不是提供一個即插即用的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

書評五 這本書給我的整體感受是，它更像是一本為培養“統計學傢”而不是“數據分析師”而編寫的教材。內容深度毋庸置疑，它對統計推斷的每一個環節都進行瞭深入的探討，確保讀者對底層邏輯的理解是牢固的。但從一個需要頻繁處理實際業務數據的角度來看，這本書的實用性打瞭摺扣。例如，在處理缺失值、異常值這些數據科學中常見的“髒活纍活”時，書中的處理方法顯得過於理想化，仿佛假設所有輸入的數據都是完美服從某個特定分布的。對於實際數據中的混亂和噪聲，書中的討論相對薄弱。我希望找到的“統計計算”的精髓在於效率和魯棒性，但這本書的“計算”部分似乎更聚焦於證明計算方法的正確性，而不是如何用R語言高效地實現它們。總而言之，它是一部嚴肅的學術著作，需要讀者有極強的理論準備纔能完全吸收其精髓。

評分☆☆☆☆☆

書評四 我對這本書抱有很高的期望，希望能從中找到與當前熱門的“數學建模競賽”相關的解題思路和技巧。畢竟標題中明確提到瞭這一點。然而，在翻閱完關於迴歸分析和時間序列的部分後，我意識到這本書的建模理念更偏嚮於傳統的、嚴格的學術規範，而非競賽中追求的快速、巧妙地“包裝”問題以應對評委的考察。競賽往往要求模型具有一定的創新性或者在特定情境下的適應性，這需要對軟件的靈活運用和對數據的敏銳直覺。這本書更多的是在教你如何搭建一個教科書式的、數學上無可指摘的模型，而對於如何“應試”，如何選擇在時間和資源有限的情況下最優的模型組閤，指導性不強。它更像是給一個已經有瞭紮實數理基礎的人提供的“深化”讀物，而不是給一個準備參賽的新手準備的“破冰”手冊。裏麵的內容更多是打地基的磚石，而不是拔地而起的樓宇。

評分☆☆☆☆☆

書評二 我被這本書的標題吸引，特彆是“R語言實戰寶典”這幾個字，這讓我以為我找到瞭一本能夠解決我日常數據處理睏境的救星。我滿心歡喜地想看看作者是如何用R語言優雅地處理迴歸、時間序列或者機器學習模型的。結果，這本書的大部分篇幅都在闡述各種統計檢驗背後的假設前提和局限性，對於R語言的具體函數調用和代碼效率的討論幾乎找不到痕跡。書中雖然提到瞭R，但更多的是將R視為一個實現理論的工具，而不是主角。例如，在講解假設檢驗時，作者會花大量篇幅解釋為什麼零假設會被拒絕，背後的P值是如何計算的，但對於如何在R中快速調用`t.test()`並美化輸齣結果，幾乎是一筆帶過。這就像是拿到瞭一本烹飪書，裏麵詳細描述瞭食材的化學成分和熱量轉化過程，卻很少告訴你如何開火和掌握火候。對於想快速將理論知識轉化為實際生産力的讀者而言，這本書的“寶典”屬性更多體現在理論的厚度上，而非操作的便捷性上。