具體描述
內容簡介
本書通過大量例子，用簡單明瞭的語言介紹瞭傳統統計學的所有基本概念及方法。 書中還專門用一章的內容來介紹非常重要而實用的機器學習的迴歸分及類方法。本書采用的計算機語言是多年來在國際上使用排名頭名的免費開源軟件—R。讀者在學完本書之後，能夠準確理解統計重要的基本概念，並能用計算機處理各種數據。作者簡介
吳喜之，北京大學數學力學係學士，美國北卡羅來納大學教堂山分校(UNC-Chapel Hill)統計係博士。中國人民大學統計學院教授，博士生導師。曾在美國加利福尼亞大學戴維斯分校(UC-Davis)、北卡羅來納大學教堂山分校(UNC-Chapel Hill)、北卡羅來納大學夏洛特分校(UNC-Charlotte)、加利福尼亞大學伯剋利分校(UC-Berkeley)、南開大學、中國人民大學、北京大學、中山大學、四川大學等十餘所著名學府執教。目錄
第 1 章 通過來學統計很容易
1．1統計是什麼? 學統計需要什麼?
1．2R 不僅是一款軟件， 而且是一種文化
習 題
第 2 章 數據及其模式
2．1數據形式、變量
2．2用圖形描述變量的分布
2．3用數字描述變量的分布
2．4密度麯綫和正態分布
習 題
第 3 章 從數據中發現關係
3．1使用散點圖探索數據
3．2相 關
3．3簡單綫性最小二乘迴歸
3．4關於相關和迴歸的注意點
3．5二維列聯錶的初等分析
習 題
第 4 章 通過實驗及抽樣獲得數據
4．1關於數據
4．2實驗設計
4．3抽樣設計及推斷
習 題
第 5 章 概率： 隨機性的度量
5．1隨機性及概率模型
5．2隨機變量
5．3基本概率計算
習 題
第 6 章 抽樣分布
6．1頻數和頻率
6．2 樣本均值
習 題
第 7 章 統計推斷： 估計
7．1正態總體均值的置信區間估計
7．2比例的置信區間
7．3對置信區間的常見誤解
習 題
第 8 章 統計推斷： 顯著性檢驗
8．1正態總體均值的顯著性檢驗
8．2對總體比例的顯著性檢驗
8．3關於中位數的非參數檢驗
8．4閤理使用還是濫用檢驗
8．5檢驗的勢和決策
習 題
第 9 章 二維列聯錶和擬閤優度的卡方檢驗
9．1二維列聯錶推斷
9．2擬閤優度檢驗
習 題
第 10 章 對簡單綫性迴歸的推斷
10．1簡單綫性模型
10．2簡單綫性模型參數的推斷
習 題
第 11 章 經典多元綫性迴歸
11．1模型和擬閤
11．2變換及逐步迴歸
11．3自變量包括分類變量的迴歸
11．4關於經典迴歸的一些說明
11．5logistic 迴歸和probit 迴歸
習 題
第 12 章 機器學習方法的分類及迴歸
12．1機器學習方法簡介
12．2分 類
12．3迴 歸
習 題
附錄 練習： 熟練使用 R 軟件
參考文獻
精彩書摘
無論在國內還是國外, 很多學生, 特彆是非統計專業的學生,都認為學習統計是很枯燥、 煩瑣、 令人頭疼的事情.能不能有一本統計教材讓人覺得統計不那麼可怕、 不那麼令人反感?能不能有一本統計教材能夠對學生有吸引力,甚至讓學生從中得到樂趣?每個人從小時候起就不斷地學習: 學走路學吃飯、 學說話、 學玩耍、學和同伴交往, 等等. 這些沒有一個是在學校裏學的, 都是在沒有任何老師或傢長督促的情況下自然學到的, 而且學得非常愉快. 在學習課堂知識,特彆是像統計這樣貌似睏難的課程時, 是否也能夠像兒時玩耍那樣輕鬆呢?筆者認為完全可以. 如果教授統計學的老師不覺得統計那麼嚴肅,而覺得統計很有趣, 那就更有助於增加學生學習的幸福感瞭.
筆者在本科階段完全沒有學過概率和統計,在學校裏也從來沒有學過英語和計算機, 但現在統計、英語和計算機很自然地成瞭生活不可或缺的一部分. 為什麼會這樣呢?這是把學習當成兒時的玩耍充滿興趣地投入精力的結果.感興趣的東西自然學得快, 而且掌握得也牢固. 隻要是齣於興趣,而不是為瞭應付考試,相信人們都能夠在獲得大量有用知識和能力的同時享受生活.
學好統計學這門課程的標準是什麼? 絕對不是考試得高分,而是會動手分析實際數據. 不會用計算機處理數據,即使你對標準的統計學試捲答得很好, 這門課也等於白學.統計學是數據科學, 不會分析數據就等於不會統計.
聽老師乾巴巴地講數學概念和公式推導是最摺磨人的, 不僅摺磨學生,也摺磨老師. 本書不鼓勵學生死記硬背, 但鼓勵學生動手,在分析數據中學到本領、 得到樂趣. 不僅要動手,而且要不停地懷疑和質疑書本上的現成知識, 隻有充滿瞭懷疑和好奇,纔會有興趣去關注最新的發展, 纔有可能超越前人.如果一個人失去瞭好奇心, 那麼無論其實際年齡為多少歲,都說明他的心態已經進入瞭老年.
本書力圖把所有概念都通過例子講齣來, 而不是先定義概念再講例子.本書采用國際流行的免費編程軟件R來實現所有的目標, 並且提供所有例子的代碼.
在內容安排上,筆者有意把一些概念或術語在正式給齣數學定義之前就多次提及,以加深印象, 同時避免隔斷本來就交織在一起的知識. 比如,密度麯綫和正態分布的概念在正式定義隨機變量之前就引入;綫性迴歸在區間估計和假設檢驗之前就予以初步介紹;雖然很早就提及兩結果的獨立隨機試驗,但是二項分布卻在抽樣分布中纔引入.
在內容取捨上, 凡是本書沒有用到的理論或概念就盡量不講或少講,以避免分散讀者的精力.
此外, 除瞭經典統計的基本內容之外,本書還用一章介紹瞭機器學習的分類和迴歸方法.這一章用不著前麵各章的任何知識.
一本教材, 應該好教、 易學、 坦誠、 透明,不應該有任何不可告人或者故作神秘的懸念.我們應該讓讀者喜歡而不是敬畏統計這門科學.
前言/序言
用戶評價
當我收到《統計學：基於R的應用》這本書時，一種期待已久的求知欲被點燃瞭。作為一名經濟管理專業的學生，我深知統計學在理解經濟現象、分析商業數據、支持決策製定方麵的重要性。然而，傳統的統計學教材往往過於理論化，抽象的概念和復雜的公式讓許多學生望而卻步。這本書的“基於R的應用”這一定位，正是我所尋找的。我希望這本書能夠提供一個將統計學理論與R語言實踐相結閤的橋梁，讓我能夠在學習理論知識的同時，也能掌握實際的數據分析技能。我尤其對書中關於數據可視化和統計建模的部分充滿瞭興趣。我希望通過R語言，我能夠學習如何創建各種統計圖錶來清晰地展示數據，並掌握如何構建和解釋迴歸模型、時間序列模型等，從而更好地分析經濟數據，為實際的商業決策提供科學依據。這本書能否幫助我成為一名具備紮實統計學功底和熟練R語言應用能力的專業人纔，是我衡量其價值的核心標準。
評分這本書《統計學：基於R的應用》給我最深的印象是它在理論深度和實踐操作之間的完美平衡。作為一本經濟管理類核心課程教材，它顯然深諳學生的學習需求——既要有紮實的理論基礎，又要有解決實際問題的能力。我仔細研究瞭目錄，發現它從描述性統計的入門，到推斷統計的核心，再到迴歸分析、時間序列分析等進階內容，覆蓋麵相當廣泛。更讓我驚喜的是，每一部分理論講解的背後，都緊密跟隨者R語言的應用示例。這不僅僅是簡單的“點綴”，而是將統計理論的學習與R語言的實踐融為一體，讓我在理解統計概念的同時，也能立即動手實踐，驗證理論的有效性。我尤其期待書中在數據可視化方麵的講解，因為清晰、有力的圖錶往往比冗長的文字更能說明問題。我希望書中能夠指導我如何使用R語言繪製齣各種類型的統計圖，例如箱綫圖、餅圖、條形圖、摺綫圖，以及更復雜的散點圖矩陣和熱力圖，並能解釋不同圖錶的適用場景和解讀方法。這本書能否幫助我不僅理解“為什麼”這樣做，更能掌握“怎麼做”，是我最為期待的。
評分拿到《統計學：基於R的應用》這本書，我立刻被它所展現齣的現代教育理念所吸引。在當今社會，數據分析能力已成為經濟管理領域的核心競爭力之一，而R語言作為一種強大的開源統計分析軟件，其重要性不言而喻。我之前接觸過一些統計學教材，但往往過於偏重理論，與實際應用脫節，或者實踐部分零散，難以形成完整的知識體係。這本書則很好地將理論與實踐相結閤，通過R語言的應用，將抽象的統計概念具象化，使得學習過程更加生動有效。我尤其期待書中在統計推斷部分的內容，例如如何利用R語言進行參數估計和假設檢驗，以及如何解讀這些統計結果在經濟管理決策中的意義。我希望能從書中學習到如何使用R語言來分析經濟數據，例如對市場趨勢進行預測，評估投資風險，或者優化企業運營策略。這本書能否幫助我建立起堅實的統計學理論基礎，並熟練運用R語言解決實際問題，是我衡量其價值的重要標準。
評分對於《統計學：基於R的應用》這本書，我的期待是它能夠成為我學習統計學和R語言的得力助手。從書名就能看齣，它不僅僅是一本理論書籍，更是一本注重實踐操作的書籍。我曾在其他地方嘗試過學習R語言，但由於缺乏係統性的指導和實際案例的支撐，進步緩慢。而這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我希望書中能夠從基礎的R語言語法和數據結構講起，然後逐步過渡到如何利用R語言進行統計數據的處理和分析。例如，我希望它能詳細介紹如何使用R語言進行數據的讀取、篩選、閤並，以及如何進行數據可視化，用圖錶來直觀地展示數據特徵。在統計理論方麵，我希望書中能夠深入淺齣地講解描述性統計、概率論、參數估計、假設檢驗等核心概念，並與R語言的應用相結閤，讓我能夠通過實踐來加深對理論的理解。這本書能否真正幫助我掌握利用R語言解決經濟管理中實際統計問題的能力，是我非常看重的。
評分《統計學：基於R的應用》這本書，給我的第一感覺是它非常貼閤當下經濟管理類專業的學習需求。我注意到它被列為教育部經濟管理類核心課程教材，這本身就說明瞭其內容的權威性和重要性。我之前學習過一些統計學課程，但總覺得理論知識與實際應用之間存在一道鴻溝，尤其是當我需要利用數據來支持商業決策時，常常感到力不從心。這本書的“基於R的應用”這一副標題，正是解決我痛點的一劑良方。我迫切希望書中能夠提供大量具有實際操作性的R語言代碼示例，指導我如何從原始數據開始，一步一步地進行數據清洗、整理、探索性分析，以及最終的統計建模和結果解釋。我特彆關注書中關於迴歸分析和時間序列分析的內容，因為這些在經濟管理領域有著廣泛的應用。我希望能從書中學習到如何利用R語言構建有效的預測模型，並準確地解讀模型結果，從而為我的學習和未來的工作提供有力支持。
評分這本《統計學：基於R的應用》教材，在我拿到它的那一刻起，就讓我感受到瞭一種紮實的學術底蘊和與時俱進的教學理念。它的封麵設計簡潔大氣，書脊上的書名清晰醒目，散發著一股知識的力量。我一直對統計學抱有濃厚的興趣，但傳統教材往往過於理論化，抽象的概念和繁雜的公式常常讓人望而卻步，缺乏實踐指導性。而這本書的齣現，無疑是為我打開瞭一扇新的大門。我迫不及待地翻開第一頁，首先映入眼簾的是由教育部經濟管理類核心課程教材委員會的推薦語，這讓我對其權威性和專業性有瞭初步的信心。接著，我瀏覽瞭目錄，發現它不僅僅涵蓋瞭統計學的基本概念，如描述性統計、概率論、推斷統計等，更重要的是，它將這些理論知識與R語言的應用緊密結閤。這對於我這樣一個希望將統計學知識運用到實際數據分析中的讀者來說，無疑是最大的亮點。我對書中關於R語言在數據導入、清洗、可視化、建模等方麵的詳細講解充滿瞭期待。我尤其關心書中是否能夠提供足夠多的實際案例，通過這些案例的學習，我希望能真正理解統計學原理是如何在經濟管理領域發揮作用的。這本書能否幫助我掌握從數據收集到最終結論的完整分析流程，是我最為關注的。
評分在翻閱《統計學：基於R的應用》的過程中，我被其豐富的案例和清晰的圖錶所吸引。教材的編寫者顯然在如何在教學中引入實際數據和場景方麵花費瞭大量的心思。我注意到書中對於不同統計方法的介紹，都配有精心設計的圖錶，這些圖錶不僅直觀地展示瞭數據分布和統計量，更重要的是，它們能夠幫助讀者從視覺上理解抽象的統計概念。例如，在介紹概率分布時，書中可能通過直方圖、密度麯綫等形式，生動地展現不同分布的形狀和特徵。在講解迴歸分析時，散點圖、殘差圖等的使用，能夠幫助讀者直觀地判斷模型的擬閤效果和潛在問題。而且，我瞭解到這本書是將R語言作為重要的教學工具，這意味著我不僅能學習到統計學的理論，還能學會如何使用強大的R語言來處理和分析真實的經濟管理數據。我希望書中能包含足夠多的、具有代錶性的經濟管理案例，例如市場營銷數據分析、金融風險評估、運營效率提升等，並提供相應的R語言代碼和詳細的操作步驟，這樣我纔能真正地將所學知識應用到實際工作中，提升我的數據分析能力。
評分當我初次接觸到《統計學：基於R的應用》這本書時，我便被其“基於R的應用”這一核心定位所吸引。在如今這個數據驅動的時代，僅僅掌握理論知識已不足以應對復雜的現實挑戰，熟練運用統計軟件進行數據分析已成為一項必備技能。這本書恰恰彌補瞭許多傳統統計學教材在這方麵的不足。我仔細閱讀瞭書的序言和前言，從中感受到作者希望將統計學知識與現代數據分析工具相結閤的教學理念。我尤其關注書中對R語言的介紹，希望它能從基礎的安裝、設置講起，逐步引導讀者掌握R語言的數據處理、可視化和建模能力。例如，我希望書中能夠詳細講解如何使用R語言進行數據清洗，包括處理缺失值、異常值、數據轉換等常見問題，因為這通常是數據分析中最耗時但又至關重要的一步。此外，書中對於統計模型構建和評估的R語言實現，也是我非常期待的部分，例如如何使用R語言進行綫性迴歸、廣義綫性迴歸等模型的擬閤，以及如何運用各種診斷圖和統計量來評估模型的優劣。這本書能否真正地幫助我掌握使用R語言解決統計學實際問題的能力，是我衡量其價值的關鍵。
評分《統計學：基於R的應用》這本書，從我第一眼看到它，就流露齣一種嚴謹而不失活潑的學術氣息。教材的整體設計，從封麵到內頁排版，都體現齣一種對細節的關注。我是一名對數據分析領域充滿熱情但又希望有條理地學習的學生，我一直在尋找一本能夠將枯燥的統計理論與實際操作緊密結閤的書籍。這本書的標題“基於R的應用”正是我所急需的。我曾嘗試過一些隻側重理論或隻提供零散代碼的書籍，但都未能達到我理想中的學習效果。我希望這本書能夠係統地講解統計學在經濟管理中的應用，並通過R語言的實踐操作，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。我特彆關注書中關於統計建模的內容，例如，它是否會詳細講解如何使用R語言進行數據驅動的模型選擇，如何解釋模型參數，以及如何進行模型預測和不 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.
評分拿到這本《統計學：基於R的應用》，我的第一感覺是它的內容編排非常閤理，邏輯性強。從基礎的統計概念引入，循序漸進地深入到更復雜的統計模型和方法。我之前也接觸過一些統計學書籍，但往往在理論和實踐之間存在斷層，或者理論過於枯燥，難以理解；實踐部分又過於零散，不成體係。這本書則不同，它在介紹每一個統計概念時，都能夠很自然地引齣R語言在該概念下的具體實現和應用。這使得學習過程變得更加生動有趣，也更具指導意義。我特彆欣賞書中在講解統計推斷時，詳細地介紹瞭假設檢驗和置信區間的概念，並且能夠通過R語言的代碼示例，展示如何進行實際的計算和結果解讀。這對於我理解統計學在決策支持方麵的作用至關重要。我對書中關於迴歸分析的章節也充滿瞭期待，希望它能夠深入淺齣地講解多元綫性迴歸、邏輯迴歸等模型，並指導我如何運用R語言進行模型擬閤、診斷和預測。這本書能否幫助我建立起堅實的統計學理論基礎，並熟練掌握R語言進行數據分析的技能，是我衡量其價值的重要標準。
評分哈哈，可以
評分正在學習中，還不怎麼看得懂
評分很好的書
評分很好的書
評分質量不錯，正在看，經典是不是是不是是不是
評分我的天呐，這是真的嗎，還是蠻不錯的
評分哈哈，可以
評分挺好 物流給力10個字
評分吳老師的書很好
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