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薛毅，陈立萍著 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302143666

商品编码：10653683979

包装：平装

出版时间：2007-04-01

基本信息

书名：统计建模与R软件

：55.00元

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：523

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.722kg

编辑推荐

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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。

内容提要

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《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。

《统计建模与R软件》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

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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

1.1.8 n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

2.1 R软件简介

2.1.1 R软件的下载与安装

2.1.2 初识R软件

2.1.3 R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

2.3.3 attributes（）和attr（）函数

2.3.4 对象的class属性

2.4 因子

2.4.1 factor（）函数

2.4.2 tapply（）函数

2.4.3 gl（）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

作者介绍

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文摘

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序言

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《数据洞察：从概念到实践的统计建模指南》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、理解世界的关键。然而，原始数据的杂乱无章往往掩盖了其背后蕴含的深刻规律。《数据洞察：从概念到实践的统计建模指南》是一部致力于揭示数据奥秘、掌握建模精髓的力作。本书旨在为读者构建一套扎实的统计建模理论基础，并提供一套系统性的实践方法，帮助您从海量数据中提炼有价值的见解，进而转化为可操作的洞察。 本书并非仅仅罗列枯燥的数学公式或冗杂的代码片段，而是将统计建模的艺术与科学巧妙地融合。我们将带您穿越统计思维的殿堂，理解模型为何如此重要，它们是如何工作的，以及如何选择最适合特定问题的模型。从数据的初步探索与清洗，到模型构建、评估与优化，再到结果的解读与应用，本书将步步为营，引导读者深入理解统计建模的全过程。 第一部分：统计建模的基石——概念与理论 在本书的开篇，我们将首先建立起读者对统计建模的宏观认知。我们会探讨“什么是统计建模？”、“为什么我们需要统计建模？”等基础问题，阐述统计模型在科学研究、商业决策、社会分析等诸多领域的关键作用。您将了解到，统计模型并非万能的“黑箱”，而是我们理解和简化复杂现实世界的一种强大工具，它帮助我们量化不确定性，预测未来趋势，并识别变量之间的因果关系。 随后，我们将深入剖析统计建模的核心概念。这包括变量的类型（定性与定量，离散与连续）、数据的度量尺度（名义、顺序、区间、比例）、概率分布（正态分布、泊松分布、二项分布等）及其在模型中的重要性。我们还将讲解描述性统计（均值、中位数、方差、标准差、百分位数等）和推断性统计（假设检验、置信区间）的基本原理，这些都是理解和构建统计模型不可或缺的基础。 本书将详细介绍回归分析的理论。从最简单的线性回归开始，我们会循序渐进地讲解其模型假设、参数估计（最小二乘法）、模型诊断（残差分析、多重共线性检验）以及统计推断（t检验、F检验）。在此基础上，我们还会探讨广义线性模型（GLM），如逻辑回归（用于二分类预测）和泊松回归（用于计数数据），以及它们在处理非正态分布数据时的优势。 此外，我们还将触及模型选择的原则，如奥卡姆剃刀原理，以及信息准则（AIC、BIC）在模型比较中的应用。理解偏差（bias）与方差（variance）的权衡（bias-variance tradeoff）对于构建泛化能力强的模型至关重要，本书将对此进行深入的阐释。 第二部分：统计建模的实践——方法与流程 理论的构建离不开实践的检验。本书的第二部分将聚焦于统计建模的实际操作流程，为读者提供一套可遵循的框架。 数据准备与探索： 任何建模过程都始于数据。我们将详细介绍数据获取、数据清洗（缺失值处理、异常值检测与处理、数据转换）、数据集成与合并等关键步骤。在此之后，探索性数据分析（EDA）将是重点。我们会讲解如何利用可视化工具（如散点图、箱线图、直方图、热力图）来理解数据的分布特征、识别变量间的相关性、发现潜在的模式和异常。EDA是发现问题、形成假设、指导模型选择的重要环节。 模型构建与训练： 在明确了分析目标和对数据有了初步了解后，我们将进入模型构建阶段。本书将详细演示如何根据数据类型和分析目的选择合适的模型。例如，对于预测数值型目标变量的问题，线性回归或岭回归可能适用；而对于预测分类变量，逻辑回归或支持向量机（SVM）可能是更好的选择。我们会一步步讲解如何使用相关工具（尽管不直接提及特定软件，但会描述其功能和操作逻辑）来实现模型的训练，包括参数的初始化、迭代优化过程等。 模型评估与诊断： 构建模型仅仅是第一步，评估模型的性能和可靠性更为重要。我们将介绍多种模型评估指标，如回归模型的R方、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE），分类模型的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC-ROC曲线等。本书还将强调模型诊断的重要性，包括残差分析、模型假设检验，以确保模型没有系统性偏差，并且能够对新数据进行可靠的预测。我们会探讨过拟合（overfitting）和欠度拟合（underfitting）的问题，以及如何通过正则化、交叉验证等技术来解决。 模型优化与调优： 很少有模型能够一次性达到最优状态。本书将指导读者如何对模型进行优化和调优。这可能涉及特征工程（创建新特征、特征选择）、超参数调优（例如，通过网格搜索或随机搜索寻找最佳参数组合）、以及尝试不同的模型算法。我们将强调这是一个迭代的过程，需要不断地尝试、评估和调整。 模型解释与应用： 统计建模的最终目的是为了理解和应用。本书将重点讲解如何清晰、准确地解读模型结果。例如，在回归模型中，如何解释回归系数的含义、显著性以及置信区间；在分类模型中，如何理解概率预测和决策边界。我们还将探讨如何将模型输出转化为业务洞察，如何撰写报告，以及如何向非技术背景的受众解释复杂的模型和结果。本书将强调模型的透明度和可解释性，因为它们是建立信任和推动实际应用的关键。 第三部分：高级主题与案例分析 在掌握了基础理论和实践流程后，本书将进一步扩展读者在统计建模领域的视野，探讨一些更高级的主题，并通过具体的案例来巩固所学知识。 时间序列分析： 对于具有时间依赖性的数据，如股票价格、销售数据、天气预报等，时间序列模型显得尤为重要。我们将介绍自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分移动平均（ARIMA）等经典时间序列模型，以及如何进行模型识别、参数估计和预测。 聚类分析： 在探索性数据分析中，聚类分析是发现数据中自然分组的有力工具。我们将介绍K-means、层次聚类等常用算法，并讨论如何选择合适的聚类数量和评估聚类结果。 主成分分析（PCA）与因子分析： 当数据维度过高时，降维技术是必不可少的。PCA和因子分析可以帮助我们找到数据的低维表示，同时保留大部分信息，这对于可视化和提高模型效率非常有帮助。 模型部署与监控： 随着模型应用的深入，如何将训练好的模型部署到实际生产环境中，并进行持续的监控和更新，将成为一个重要的议题。我们将探讨模型部署的基本流程，以及如何建立监控机制来检测模型性能的衰减。 案例研究： 为了让读者更直观地理解统计建模的应用，本书将包含一系列精心设计的案例研究。这些案例将覆盖不同领域，如市场营销（客户细分、销售预测）、金融（信用评分、风险评估）、医疗健康（疾病预测、治疗效果评估）和社会科学（民意调查、行为分析）等。通过分析真实世界的数据，读者将有机会将书本知识应用于解决实际问题，进一步提升自己的建模能力。 结语 《数据洞察：从概念到实践的统计建模指南》不仅是一本教授技术的书籍，更是一次引导读者踏上数据科学之旅的同行。我们希望通过本书，您能够建立起严谨的统计思维，掌握灵活的建模技巧，并最终成为一名能够从数据中发现价值、驱动创新的数据专家。无论您是初学者还是有一定基础的从业者，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的工具，帮助您在日益重要的数据驱动世界中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了一种踏实的学习体验，它的结构安排非常科学合理，如同建造一座摩天大楼的地基。它没有一上来就抛出复杂的模型，而是循序渐进，从最基本的描述性统计和数据可视化开始，逐步引导读者建立起对数据的直观认识。这种“由浅入深、步步为营”的教学思路，极大地增强了读者的学习信心。每一次新概念的引入，作者都会用一个前置的小例子来铺垫，让读者在进入正式讲解前心里就有个大致的框架。例如，在介绍方差分析时，它先从两个样本t检验的逻辑延伸，而不是直接跳入F统计量的复杂定义，这种关联性使得知识点的串联非常自然流畅。读完后，我感觉自己不是被动地接受知识，而是在作者的引导下，主动地构建起了自己的统计思维模型。这本书的价值在于它成功地将一门看似高深的学科，转化成了一套可以被系统掌握和运用的技能体系，非常值得推荐给所有对数据分析抱有热情的同仁们。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始对这本书抱持着一种“又是本教科书”的心态，但读进去之后才发现，它远不止于此。这本书的叙事风格非常活泼，用词也很接地气，完全没有那种传统教材的沉闷感。它更像是一本经验分享录，里面包含了大量作者在实际工作中遇到的陷阱和解决方案。我特别喜欢它在讨论模型选择和模型诊断那一块的论述，简直是教科书级别的干货。比如，书中详细对比了几种模型选择准则的优劣，并通过模拟实验展示了它们在不同数据结构下的表现差异，这种实证精神让人信服。对于那些在实践中经常遇到“模型跑出来了，但结果靠不靠谱”困扰的人来说，这本书提供了非常坚实的理论支撑和实用的检查清单。而且，书中的图表制作也极为精良，无论是箱线图、散点图矩阵还是残差图，都清晰有力地传达了统计信息，让人在视觉上就能感受到数据的脉络。这使得整个学习过程不仅高效，而且充满乐趣，很少有专业书籍能做到这点。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计建模与R软件》确实是本让人眼前一亮的作品。我刚翻完前几章，就被它那深入浅出的讲解方式吸引住了。作者似乎特别懂得如何将复杂的统计学概念，用最直观的方式呈现出来。比如说，对于回归分析中那些让人头疼的假设检验，书里没有堆砌枯燥的公式，而是结合了大量实际案例进行剖析，让我很快就能理解“为什么这么做”以及“这样做意味着什么”。尤其让我欣赏的是，它对R语言的融入非常自然，不是那种为了用软件而用软件的生硬拼接。每当介绍一个新的统计模型时，书中会紧接着给出相应的R代码实现，并且对代码的每一步都做了细致的注释和解释。这对于我们这些既想扎实掌握统计理论，又想熟练运用现代工具的读者来说，简直是太友好了。感觉就像是请了一位经验丰富的统计学家和一位耐心的编程导师同时在我身边指导，让我能真正做到学以致用，而不是停留在纸上谈兵的阶段。对于想要系统学习统计建模的初学者，这本书绝对是个极佳的起点，它搭建了一个非常稳固的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

从一个软件操作者的角度来看，《统计建模与R软件》无疑是近年来我遇到的最好的配套参考资料之一。R语言的生态系统庞大且更新迅速，很多教材往往会因为软件版本迭代而显得过时。但这本书的编排似乎考虑到了这一点，它侧重于介绍那些核心的、不易过时的建模思想和统计原理，同时它提供的R代码段逻辑清晰，非常具有可移植性。书中对tidyverse包系列的运用也体现了作者紧跟时代潮流的视野，使得代码的简洁性和可读性大大提高。我尤其欣赏书中对数据清洗和预处理部分的重视，这部分内容往往在其他书中被一带而过，但作者却花了不少篇幅强调了“垃圾进，垃圾出”的道理，并给出了很多实用的数据处理技巧。这使得我感觉这本书不仅仅是一本统计学的书，更是一本关于高质量数据科学实践的指南。对于依赖R进行数据分析的专业人士而言，这本工具书的价值远超其定价。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都达到了一个令人敬佩的水平。它不仅仅停留在基础的线性模型层面，而是毫不畏惧地深入到了广义线性模型、时间序列分析乃至一些更前沿的机器学习方法的理论基础。最让我感到震撼的是，作者在介绍复杂模型（比如混合效应模型）时，并没有跳过其背后的数学逻辑，而是巧妙地将复杂的矩阵代数转化为更易于理解的逻辑推导。这种处理方式，既满足了高阶学习者对理论严谨性的要求，也兼顾了希望提升实践能力的读者的需求。我发现，很多市面上的书籍要么过于偏重理论的晦涩难懂，要么完全是“黑箱式”的软件操作指南，而这本书成功地架起了理论与实践之间的桥梁。它教会我们的不仅是如何在R中输入命令，更是如何像一个真正的统计学家那样去思考数据的生成过程、模型的局限性以及结果的解释边界。对于想从“使用者”升级为“思考者”的读者，这本书的价值无可估量。

评分☆☆☆☆☆

正版

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质量还不错，快递的速度也可以

评分☆☆☆☆☆

内容还没看。快递不错。

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不错

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好

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书质量不错，没有褶皱

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好

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最开始发票忘记配送，店家非常负责，很快补开发票。赞！

评分☆☆☆☆☆

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