具体描述
内容简介
本书通过大量例子，用简单明了的语言介绍了传统统计学的所有基本概念及方法。 书中还专门用一章的内容来介绍非常重要而实用的机器学习的回归分及类方法。本书采用的计算机语言是多年来在国际上使用排名头名的免费开源软件—R。读者在学完本书之后，能够准确理解统计重要的基本概念，并能用计算机处理各种数据。作者简介
吴喜之，北京大学数学力学系学士，美国北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-Chapel Hill)统计系博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学戴维斯分校(UC-Davis)、北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-Chapel Hill)、北卡罗来纳大学夏洛特分校(UNC-Charlotte)、加利福尼亚大学伯克利分校(UC-Berkeley)、南开大学、中国人民大学、北京大学、中山大学、四川大学等十余所著名学府执教。目录
第 1 章 通过来学统计很容易
1．1统计是什么? 学统计需要什么?
1．2R 不仅是一款软件， 而且是一种文化
习 题
第 2 章 数据及其模式
2．1数据形式、变量
2．2用图形描述变量的分布
2．3用数字描述变量的分布
2．4密度曲线和正态分布
习 题
第 3 章 从数据中发现关系
3．1使用散点图探索数据
3．2相 关
3．3简单线性最小二乘回归
3．4关于相关和回归的注意点
3．5二维列联表的初等分析
习 题
第 4 章 通过实验及抽样获得数据
4．1关于数据
4．2实验设计
4．3抽样设计及推断
习 题
第 5 章 概率： 随机性的度量
5．1随机性及概率模型
5．2随机变量
5．3基本概率计算
习 题
第 6 章 抽样分布
6．1频数和频率
6．2 样本均值
习 题
第 7 章 统计推断： 估计
7．1正态总体均值的置信区间估计
7．2比例的置信区间
7．3对置信区间的常见误解
习 题
第 8 章 统计推断： 显著性检验
8．1正态总体均值的显著性检验
8．2对总体比例的显著性检验
8．3关于中位数的非参数检验
8．4合理使用还是滥用检验
8．5检验的势和决策
习 题
第 9 章 二维列联表和拟合优度的卡方检验
9．1二维列联表推断
9．2拟合优度检验
习 题
第 10 章 对简单线性回归的推断
10．1简单线性模型
10．2简单线性模型参数的推断
习 题
第 11 章 经典多元线性回归
11．1模型和拟合
11．2变换及逐步回归
11．3自变量包括分类变量的回归
11．4关于经典回归的一些说明
11．5logistic 回归和probit 回归
习 题
第 12 章 机器学习方法的分类及回归
12．1机器学习方法简介
12．2分 类
12．3回 归
习 题
附录 练习： 熟练使用 R 软件
参考文献
精彩书摘
无论在国内还是国外, 很多学生, 特别是非统计专业的学生,都认为学习统计是很枯燥、 烦琐、 令人头疼的事情.能不能有一本统计教材让人觉得统计不那么可怕、 不那么令人反感?能不能有一本统计教材能够对学生有吸引力,甚至让学生从中得到乐趣?每个人从小时候起就不断地学习: 学走路学吃饭、 学说话、 学玩耍、学和同伴交往, 等等. 这些没有一个是在学校里学的, 都是在没有任何老师或家长督促的情况下自然学到的, 而且学得非常愉快. 在学习课堂知识,特别是像统计这样貌似困难的课程时, 是否也能够像儿时玩耍那样轻松呢?笔者认为完全可以. 如果教授统计学的老师不觉得统计那么严肃,而觉得统计很有趣, 那就更有助于增加学生学习的幸福感了.
笔者在本科阶段完全没有学过概率和统计,在学校里也从来没有学过英语和计算机, 但现在统计、英语和计算机很自然地成了生活不可或缺的一部分. 为什么会这样呢?这是把学习当成儿时的玩耍充满兴趣地投入精力的结果.感兴趣的东西自然学得快, 而且掌握得也牢固. 只要是出于兴趣,而不是为了应付考试,相信人们都能够在获得大量有用知识和能力的同时享受生活.
学好统计学这门课程的标准是什么? 绝对不是考试得高分,而是会动手分析实际数据. 不会用计算机处理数据,即使你对标准的统计学试卷答得很好, 这门课也等于白学.统计学是数据科学, 不会分析数据就等于不会统计.
听老师干巴巴地讲数学概念和公式推导是最折磨人的, 不仅折磨学生,也折磨老师. 本书不鼓励学生死记硬背, 但鼓励学生动手,在分析数据中学到本领、 得到乐趣. 不仅要动手,而且要不停地怀疑和质疑书本上的现成知识, 只有充满了怀疑和好奇,才会有兴趣去关注最新的发展, 才有可能超越前人.如果一个人失去了好奇心, 那么无论其实际年龄为多少岁,都说明他的心态已经进入了老年.
本书力图把所有概念都通过例子讲出来, 而不是先定义概念再讲例子.本书采用国际流行的免费编程软件R来实现所有的目标, 并且提供所有例子的代码.
在内容安排上,笔者有意把一些概念或术语在正式给出数学定义之前就多次提及,以加深印象, 同时避免隔断本来就交织在一起的知识. 比如,密度曲线和正态分布的概念在正式定义随机变量之前就引入;线性回归在区间估计和假设检验之前就予以初步介绍;虽然很早就提及两结果的独立随机试验,但是二项分布却在抽样分布中才引入.
在内容取舍上, 凡是本书没有用到的理论或概念就尽量不讲或少讲,以避免分散读者的精力.
此外, 除了经典统计的基本内容之外,本书还用一章介绍了机器学习的分类和回归方法.这一章用不着前面各章的任何知识.
一本教材, 应该好教、 易学、 坦诚、 透明,不应该有任何不可告人或者故作神秘的悬念.我们应该让读者喜欢而不是敬畏统计这门科学.
前言/序言
用户评价
《统计学：基于R的应用》这本书，给我的第一感觉是它非常贴合当下经济管理类专业的学习需求。我注意到它被列为教育部经济管理类核心课程教材，这本身就说明了其内容的权威性和重要性。我之前学习过一些统计学课程，但总觉得理论知识与实际应用之间存在一道鸿沟，尤其是当我需要利用数据来支持商业决策时，常常感到力不从心。这本书的“基于R的应用”这一副标题，正是解决我痛点的一剂良方。我迫切希望书中能够提供大量具有实际操作性的R语言代码示例，指导我如何从原始数据开始，一步一步地进行数据清洗、整理、探索性分析，以及最终的统计建模和结果解释。我特别关注书中关于回归分析和时间序列分析的内容，因为这些在经济管理领域有着广泛的应用。我希望能从书中学习到如何利用R语言构建有效的预测模型，并准确地解读模型结果，从而为我的学习和未来的工作提供有力支持。
评分拿到这本《统计学：基于R的应用》，我的第一感觉是它的内容编排非常合理，逻辑性强。从基础的统计概念引入，循序渐进地深入到更复杂的统计模型和方法。我之前也接触过一些统计学书籍，但往往在理论和实践之间存在断层，或者理论过于枯燥，难以理解；实践部分又过于零散，不成体系。这本书则不同，它在介绍每一个统计概念时，都能够很自然地引出R语言在该概念下的具体实现和应用。这使得学习过程变得更加生动有趣，也更具指导意义。我特别欣赏书中在讲解统计推断时，详细地介绍了假设检验和置信区间的概念，并且能够通过R语言的代码示例，展示如何进行实际的计算和结果解读。这对于我理解统计学在决策支持方面的作用至关重要。我对书中关于回归分析的章节也充满了期待，希望它能够深入浅出地讲解多元线性回归、逻辑回归等模型，并指导我如何运用R语言进行模型拟合、诊断和预测。这本书能否帮助我建立起坚实的统计学理论基础，并熟练掌握R语言进行数据分析的技能，是我衡量其价值的重要标准。
评分当我收到《统计学：基于R的应用》这本书时，一种期待已久的求知欲被点燃了。作为一名经济管理专业的学生，我深知统计学在理解经济现象、分析商业数据、支持决策制定方面的重要性。然而，传统的统计学教材往往过于理论化，抽象的概念和复杂的公式让许多学生望而却步。这本书的“基于R的应用”这一定位，正是我所寻找的。我希望这本书能够提供一个将统计学理论与R语言实践相结合的桥梁，让我能够在学习理论知识的同时，也能掌握实际的数据分析技能。我尤其对书中关于数据可视化和统计建模的部分充满了兴趣。我希望通过R语言，我能够学习如何创建各种统计图表来清晰地展示数据，并掌握如何构建和解释回归模型、时间序列模型等，从而更好地分析经济数据，为实际的商业决策提供科学依据。这本书能否帮助我成为一名具备扎实统计学功底和熟练R语言应用能力的专业人才，是我衡量其价值的核心标准。
评分在翻阅《统计学：基于R的应用》的过程中，我被其丰富的案例和清晰的图表所吸引。教材的编写者显然在如何在教学中引入实际数据和场景方面花费了大量的心思。我注意到书中对于不同统计方法的介绍，都配有精心设计的图表，这些图表不仅直观地展示了数据分布和统计量，更重要的是，它们能够帮助读者从视觉上理解抽象的统计概念。例如，在介绍概率分布时，书中可能通过直方图、密度曲线等形式，生动地展现不同分布的形状和特征。在讲解回归分析时，散点图、残差图等的使用，能够帮助读者直观地判断模型的拟合效果和潜在问题。而且，我了解到这本书是将R语言作为重要的教学工具，这意味着我不仅能学习到统计学的理论，还能学会如何使用强大的R语言来处理和分析真实的经济管理数据。我希望书中能包含足够多的、具有代表性的经济管理案例，例如市场营销数据分析、金融风险评估、运营效率提升等，并提供相应的R语言代码和详细的操作步骤，这样我才能真正地将所学知识应用到实际工作中，提升我的数据分析能力。
评分拿到《统计学：基于R的应用》这本书，我立刻被它所展现出的现代教育理念所吸引。在当今社会，数据分析能力已成为经济管理领域的核心竞争力之一，而R语言作为一种强大的开源统计分析软件，其重要性不言而喻。我之前接触过一些统计学教材，但往往过于偏重理论，与实际应用脱节，或者实践部分零散，难以形成完整的知识体系。这本书则很好地将理论与实践相结合，通过R语言的应用，将抽象的统计概念具象化，使得学习过程更加生动有效。我尤其期待书中在统计推断部分的内容，例如如何利用R语言进行参数估计和假设检验，以及如何解读这些统计结果在经济管理决策中的意义。我希望能从书中学习到如何使用R语言来分析经济数据，例如对市场趋势进行预测，评估投资风险，或者优化企业运营策略。这本书能否帮助我建立起坚实的统计学理论基础，并熟练运用R语言解决实际问题，是我衡量其价值的重要标准。
评分对于《统计学：基于R的应用》这本书，我的期待是它能够成为我学习统计学和R语言的得力助手。从书名就能看出，它不仅仅是一本理论书籍，更是一本注重实践操作的书籍。我曾在其他地方尝试过学习R语言，但由于缺乏系统性的指导和实际案例的支撑，进步缓慢。而这本书的出现，让我看到了希望。我希望书中能够从基础的R语言语法和数据结构讲起，然后逐步过渡到如何利用R语言进行统计数据的处理和分析。例如，我希望它能详细介绍如何使用R语言进行数据的读取、筛选、合并，以及如何进行数据可视化，用图表来直观地展示数据特征。在统计理论方面，我希望书中能够深入浅出地讲解描述性统计、概率论、参数估计、假设检验等核心概念，并与R语言的应用相结合，让我能够通过实践来加深对理论的理解。这本书能否真正帮助我掌握利用R语言解决经济管理中实际统计问题的能力，是我非常看重的。
评分当我初次接触到《统计学：基于R的应用》这本书时，我便被其“基于R的应用”这一核心定位所吸引。在如今这个数据驱动的时代，仅仅掌握理论知识已不足以应对复杂的现实挑战，熟练运用统计软件进行数据分析已成为一项必备技能。这本书恰恰弥补了许多传统统计学教材在这方面的不足。我仔细阅读了书的序言和前言，从中感受到作者希望将统计学知识与现代数据分析工具相结合的教学理念。我尤其关注书中对R语言的介绍，希望它能从基础的安装、设置讲起，逐步引导读者掌握R语言的数据处理、可视化和建模能力。例如，我希望书中能够详细讲解如何使用R语言进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值、数据转换等常见问题，因为这通常是数据分析中最耗时但又至关重要的一步。此外，书中对于统计模型构建和评估的R语言实现，也是我非常期待的部分，例如如何使用R语言进行线性回归、广义线性回归等模型的拟合，以及如何运用各种诊断图和统计量来评估模型的优劣。这本书能否真正地帮助我掌握使用R语言解决统计学实际问题的能力，是我衡量其价值的关键。
评分《统计学：基于R的应用》这本书，从我第一眼看到它，就流露出一种严谨而不失活泼的学术气息。教材的整体设计，从封面到内页排版，都体现出一种对细节的关注。我是一名对数据分析领域充满热情但又希望有条理地学习的学生，我一直在寻找一本能够将枯燥的统计理论与实际操作紧密结合的书籍。这本书的标题“基于R的应用”正是我所急需的。我曾尝试过一些只侧重理论或只提供零散代码的书籍，但都未能达到我理想中的学习效果。我希望这本书能够系统地讲解统计学在经济管理中的应用，并通过R语言的实践操作，将理论知识转化为解决实际问题的能力。我特别关注书中关于统计建模的内容，例如，它是否会详细讲解如何使用R语言进行数据驱动的模型选择，如何解释模型参数，以及如何进行模型预测和不 I'm looking forward to seeing how this book can help me move from understanding statistical concepts to being able to confidently apply them in real-world economic and management scenarios using R.
评分这本《统计学：基于R的应用》教材，在我拿到它的那一刻起，就让我感受到了一种扎实的学术底蕴和与时俱进的教学理念。它的封面设计简洁大气，书脊上的书名清晰醒目，散发着一股知识的力量。我一直对统计学抱有浓厚的兴趣，但传统教材往往过于理论化，抽象的概念和繁杂的公式常常让人望而却步，缺乏实践指导性。而这本书的出现，无疑是为我打开了一扇新的大门。我迫不及待地翻开第一页，首先映入眼帘的是由教育部经济管理类核心课程教材委员会的推荐语，这让我对其权威性和专业性有了初步的信心。接着，我浏览了目录，发现它不仅仅涵盖了统计学的基本概念，如描述性统计、概率论、推断统计等，更重要的是，它将这些理论知识与R语言的应用紧密结合。这对于我这样一个希望将统计学知识运用到实际数据分析中的读者来说，无疑是最大的亮点。我对书中关于R语言在数据导入、清洗、可视化、建模等方面的详细讲解充满了期待。我尤其关心书中是否能够提供足够多的实际案例，通过这些案例的学习，我希望能真正理解统计学原理是如何在经济管理领域发挥作用的。这本书能否帮助我掌握从数据收集到最终结论的完整分析流程，是我最为关注的。
评分这本书《统计学：基于R的应用》给我最深的印象是它在理论深度和实践操作之间的完美平衡。作为一本经济管理类核心课程教材，它显然深谙学生的学习需求——既要有扎实的理论基础，又要有解决实际问题的能力。我仔细研究了目录，发现它从描述性统计的入门，到推断统计的核心，再到回归分析、时间序列分析等进阶内容，覆盖面相当广泛。更让我惊喜的是，每一部分理论讲解的背后，都紧密跟随者R语言的应用示例。这不仅仅是简单的“点缀”，而是将统计理论的学习与R语言的实践融为一体，让我在理解统计概念的同时，也能立即动手实践，验证理论的有效性。我尤其期待书中在数据可视化方面的讲解，因为清晰、有力的图表往往比冗长的文字更能说明问题。我希望书中能够指导我如何使用R语言绘制出各种类型的统计图，例如箱线图、饼图、条形图、折线图，以及更复杂的散点图矩阵和热力图，并能解释不同图表的适用场景和解读方法。这本书能否帮助我不仅理解“为什么”这样做，更能掌握“怎么做”，是我最为期待的。
评分适合经济统计专业的R教材。
评分质量不错，正在看，经典是不是是不是是不是
评分正在学习中，还不怎么看得懂
评分物流稍慢，东西很不错！
评分我的天呐，这是真的吗，还是蛮不错的
评分物流稍慢，东西很不错！
评分不错。。。。。。。。
评分吴老师的书很好
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