R软件教程与统计分析：入门到精通/应用统计学丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[法] 麦考斯，德鲁伊特，利凯 著，潘东东，李启寨，唐年胜 编

图书标签:

• R语言
• 统计分析
• 数据分析
• 统计建模
• 应用统计学
• 入门
• 教程
• 数据挖掘
• R软件
• 统计学

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040419504

版次：1

商品编码：11698411

包装：平装

丛书名： 应用统计学丛书

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　《R软件教程与 统计分析--入门到精通/应用统计学丛书》是作者根 据近年来在法国格勒诺布尔第二大学统计与商业智能 系开设的一系列R课程的讲义提炼和精选而成，在 Springer出版了法语版和英文版。
　　本书内容丰富详实，不仅涵盖了R语言绝大部分 的基本操作命令，还由浅入深地介绍了数学和统计领 域相当多的教学内容和方法在R中的编程实现，并独 具匠心以一种易被读者接受和消化的方式来编排和组 织。本书给出了几个实际数据集供读者自由下载，利 用这些数据集在R软件中进行各种统计方法的演示。
　　另外，本书还穿插介绍了作者多年在R语言编程方面 的一些心得和技巧。
　　本书的大部分内容适用于各种操作系统（如主流 的Windows、Linux、Mac）的用户，既可用作R初学者 的教材或自学材料，对高级学者和研究人员也有参考 价值。本书的全部习题和实践操作的答案在该书的网 站上提供下载服务。

目录

插图目录
表格目录
数学符号
Ⅰ 预备知识
1 R软件概况
1.1 R软件基本情况介绍
1.1.1 起源
1.1.2 为什么要使用R7
1.2 R与统计学
1.3 R与绘图.
1.4 R的图形用户界面（GUI）
1.5 R的第步
1.5.1 使用RCommander
1.5.1.1 启动RCommander
1.5.1.2 使用RCommander来处理数据
1.5.1.3 使用RCommander完成些统计分析任务
1.5.1.4 给RCommander界面添加功能
1.5.2 通过控制台（console）来使用R
1.5.2.1 R在个实例中展现出的优势
1.5.2.2 键入些指令来对R的语法做个简介
2 若干数据集和研究问题
2.1 儿童的体重指数
2.2 婴儿出生时的体重
2.3 内膜中膜厚度
2.4 老年人的饮食及营养
2.5 心肌梗死的案例研究
2.6 用到的数据集的汇总表
Ⅱ R的基础知识
3 基本概念与数据结构
3.1 使用R的第步
3.1.1 R是个计算器
3.1.2 结果展示及变量赋值
3.1.3 工作策略
3.1.4 使用函数
3.2 R中的数据
3.2.1 数据的性质（或类型，或模式）
3.2.1.1 数值类型（numeric）
3.2.1.2 十复数类型（complex）
3.2.1.3 布尔型或逻辑型（109ical）
3.2.1.4 缺失数据（NA）
3.2.1.5 字符串类型（character）
3.2.1.6 原始数据（raw）
3.2.1.7 小结
3.2.2 数据结构
3.2.2.1 向量（vector）
3.2.2.2 矩阵（matrix）和阵列（array）
3.2.2.3 列表（1ist）
3.2.2.4 个体×变量表（data.frame）
3.2.2.5 因子（factor）和有序变量（ordered）
3.2.2.6 日期（date）
3.2.2.7 时间序列（timeseries）
3.2.2.8 小结
备忘录
练习题
工作簿
4 输入、输出及生成数据
4.1 输入数据
4.1.1 从个ASCII文本文件来输入数据
4.1.1.1 使用read.table0读取数据
4.1.1.2 使用read.ftable0读取数据
4.1.1.3 使用函数scan（）读取数据
4.1.2 从Excel或OpenOffice电子表格输入数据
4.1.2.1 复制粘贴（copy—pasting）
4.1.2.2 使用个媒介的ASCII文件
4.1.2.3 使用专门的程序包
Ⅲ 数学和统计基础
附录
参考文献
索引

《数据探索性分析与可视化：揭示数据背后的故事》 丛书：现代统计与数据科学系列 内容简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察规律、预测未来的核心力量。然而，海量数据本身并不能直接提供价值，真正有意义的洞察往往隐藏在数据的表象之下，等待着我们去发掘。《数据探索性分析与可视化：揭示数据背后的故事》正是为帮助读者掌握这项关键技能而精心编写。本书并非简单罗列统计方法，而是强调一种以数据为中心、以问题为导向的研究路径，旨在引导读者逐步学会如何与数据对话，理解其内在结构，发现潜在模式，并以清晰、直观的方式将分析结果呈现出来。 本书将带领读者深入探索数据的本质，从基础的数据预处理和理解开始，循序渐进地引导读者掌握一系列强大的探索性数据分析（EDA）技术。我们将首先关注数据的初步诊断，包括数据类型的识别、缺失值和异常值的处理，以及如何通过统计摘要来概览数据的基本特征。通过对这些基础步骤的扎实掌握，读者将能建立起对数据集的初步认知，为后续的深入分析打下坚实的基础。 在理解了数据的基本状况后，本书将重点转向探索数据的分布特性和变量之间的关系。读者将学习如何利用各种统计图表，如直方图、箱线图、散点图、热力图等，来直观地展现数据的分布形态、识别潜在的偏度和峰度，以及探究不同变量之间是否存在关联。这些可视化工具不仅能帮助我们快速发现数据中的模式和趋势，还能有效地暴露潜在的问题，例如非线性关系、聚类现象或离群点。本书将深入讲解不同图表的适用场景、绘制方法以及如何解读图表所传达的信息，帮助读者从视觉上“看懂”数据。 除了对单个变量的分析和变量间关系的探索，本书还将引导读者深入理解多变量数据的分析。我们将介绍如何运用降维技术（如主成分分析PCA、因子分析FA）来处理高维数据，提取关键信息，并更有效地进行可视化。同时，本书还将探讨聚类分析等无监督学习方法，帮助读者在数据中发现自然的群体划分，理解不同群体之间的差异。这些技术对于识别隐藏的细分市场、用户群体或异常行为模式至关重要。 本书的核心在于“探索性”与“可视化”的融合。我们不只是被动地应用统计公式，而是主动地通过交互式的数据探索来驱动分析过程。读者将学会如何根据初步的发现来调整分析方向，提出新的假设，并利用更复杂的统计工具来验证这些假设。可视化贯穿始终，它不仅仅是最终报告的呈现形式，更是分析过程中不可或缺的探索工具。本书将介绍如何利用Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly等强大库，以及R语言的ggplot2等工具，创建出信息丰富、美观且易于理解的图表。我们将从静态图表的制作深入到交互式可视化，让读者能够实时地与数据进行互动，发现转瞬即逝的模式。 本书的另一大特色是紧密结合实际应用场景。我们将选取多个来自不同领域的真实数据集，例如市场营销、金融、生物信息学、社会科学等，通过案例分析的形式，带领读者一步步完成从数据导入、清洗、探索性分析到可视化呈现的全过程。这些案例将展示如何将理论知识应用于解决实际问题，如何在有限的数据资源下提取最有价值的信息，以及如何通过清晰的图表来向非技术人员解释复杂的分析结果。通过这些实践练习，读者将能够将所学知识融会贯通，建立起独立完成数据分析项目的信心。 在数据预处理方面，本书将详细讲解数据清洗的常用技术，包括缺失值的填充与插补、异常值的识别与处理、数据类型的转换、特征的编码等。这些步骤是保证后续分析质量的关键，本书将提供多种实用方法和技巧，帮助读者高效地处理各种数据质量问题。 对于变量关系的探索，除了基本的散点图和相关系数，本书还将介绍如何运用回归分析（简单线性回归、多元线性回归）来量化变量之间的线性关系，以及如何通过残差分析来评估模型的拟合优度。尽管本书并非一本深入的统计推断教材，但我们仍会引导读者理解回归分析在探索变量关系中的基础作用，并学会如何初步解读回归系数和P值。 在多变量分析部分，除了PCA和FA，我们还将初步介绍独立成分分析（ICA）等方法，帮助读者理解如何从混合信号中分离出独立的潜在因素。对于聚类分析，我们将涵盖K-means、层次聚类等经典算法，并讲解如何选择合适的聚类数量以及如何评估聚类结果的质量。 本书的写作风格力求清晰、易懂，并注重理论与实践相结合。我们避免使用过于晦涩的数学推导，而是通过直观的解释和丰富的图示来阐明统计概念。每个章节都配有相应的代码示例，读者可以跟随代码动手实践，加深对所学内容的理解。本书也鼓励读者积极提问，勇于尝试，在实践中不断探索数据的奥秘。 无论您是统计学、数据科学、计算机科学、经济学、心理学、生物学等任何领域的研究者、学生，还是希望提升数据分析能力的从业人员，本书都将是您踏入数据探索与可视化世界的理想起点。通过本书的学习，您将不仅仅是掌握一系列工具和方法，更重要的是学会一种思考问题、分析数据、沟通洞察的新方式，从而在日新月异的数字化浪潮中，更好地驾驭数据，发现其中蕴藏的无限价值。本书旨在培养读者成为一名能够独立思考、善于发现、乐于沟通的数据探索者，用数据讲出引人入胜的故事。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期在科研一线工作的学者，过去主要依赖SPSS等统计软件进行数据分析。然而，近年来R语言在学术界的应用越来越广泛，其强大的灵活性和丰富的开源包吸引着我。这次看到《R软件教程与统计分析：入门到精通/应用统计学丛书》，我立刻被它的名字所吸引。我所期望的是，这本书能够提供一种更加现代、更加深入的统计分析视角，而不是简单地将R语言作为SPSS的替代品。我希望它能深入探讨统计模型的构建、选择和评估的理论基础，并展示如何利用R语言的高级功能来实现这些复杂过程。例如，在我的研究中，经常会遇到需要进行因果推断的情况，这涉及到倾向性评分匹配、工具变量法等方法。我非常希望这本书能够详细介绍这些方法在R语言中的实现，并提供相应的理论指导，帮助我更好地设计和分析实验。此外，我对于机器学习在统计分析中的应用也非常感兴趣，例如如何将监督学习和无监督学习的方法应用于我的研究领域，以发现数据中隐藏的模式和关系。如果这本书能够涵盖这些前沿内容，并提供实用的代码示例，那将对我个人的研究能力有极大的提升。我对这本书的期望是，它能引领我超越传统统计方法的局限，拥抱更广阔的数据分析天地。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据探索充满好奇心的业余爱好者，平日里喜欢用各种工具来分析生活中的数据，比如社交媒体的互动情况，或是个人消费的习惯。《R软件教程与统计分析：入门到精通/应用统计学丛书》这本书，在我的眼中，就像是一本通往更广阔数据世界的“藏宝图”。我虽然没有专业的统计学背景，但对数据背后隐藏的故事总是充满兴趣。我最希望这本书能够用一种非常容易理解的方式，来介绍统计学的一些基本概念，比如如何理解数据的分布，为什么要做抽样，以及如何判断两个事物之间是否存在关联。我希望书中能提供很多有趣的、贴近生活的例子，而不是枯燥的数学公式。例如，如果能教我如何用R语言来分析我自己的社交媒体数据，看看哪些类型的帖子最受欢迎，或者分析我的购物记录，找出我的消费习惯，那将是非常令人兴奋的。我特别期待书中关于数据可视化的内容，能够教会我如何制作出既美观又能够清晰地展示数据信息的小工具，这样我就可以更直观地与朋友分享我的数据发现。这本书的“入门到精通”的定位，让我觉得它能够陪伴我，从一个初学者逐渐成长，探索数据世界中的更多奥秘。

评分☆☆☆☆☆

最近偶然翻阅到一本《R软件教程与统计分析：入门到精通/应用统计学丛书》，虽然我尚未深入钻研，但仅凭初浅的触感，就已经被其散发出的知识魅力所吸引。我是一名在数据分析领域摸索多年的从业者，深知理论与实践的脱节是许多学习者心中的痛。市面上充斥着各类“速成”教程，往往侧重于工具的表面操作，却忽视了统计学背后严谨的逻辑和深刻的原理。而这本书，从书名来看，似乎有意填补了这一空白，它强调“入门到精通”，并且将其定位在“应用统计学丛书”系列，这让我对它寄予了厚望。我期待它能带领我从R语言的基础语法开始，逐步建立起坚实的统计学知识体系，并且能够将这些理论知识融会贯通，真正应用于解决实际问题。比如，我一直对回归分析中的模型诊断环节感到有些困惑，不知道如何系统地去评估模型的拟合度和潜在问题，希望这本书能有详细的讲解和案例演示。同时，对于一些更高级的统计模型，例如时间序列分析、多层模型等，如果这本书能够有所涉猎，并提供清晰的R语言实现思路，那将是莫大的惊喜。我非常好奇书中在数据可视化方面的篇幅，是否能教授一些美观且信息传达效率高的图表制作技巧，这对于报告撰写和成果展示至关重要。总而言之，这本书给我的第一印象是专业、系统且具有深度，是我近期最期待的一本学习资料。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚踏入统计学殿堂的学生，我发现许多教材的语言都过于晦涩，难以理解。特别是当需要结合编程语言进行实践时，那种理论与代码之间的隔阂感尤为强烈。《R软件教程与统计分析：入门到精通/应用统计学丛书》这本书，在我看来，仿佛是一座连接理论与实践的桥梁。我喜欢它“入门到精通”的承诺，这意味着它能够满足我从零开始的学习需求，并且有潜力陪伴我走得更远。我特别关注书中关于基础统计概念的解释是否清晰易懂，比如概率分布、假设检验的原理，以及如何用R语言来模拟和计算这些概念。我之前在学习假设检验时，常常是记住公式和步骤，但对于“p值”的真正含义，以及在不同情境下如何解释它，始终有些模糊。这本书如果能通过生动的例子和循序渐进的讲解，帮我彻底理解这些核心概念，那将是一次巨大的突破。此外，我希望书中能够提供一些实际数据集的练习，让我们能够在真实场景中应用所学知识，从而加深理解。例如，通过分析一些公开的社会经济数据，学习如何进行描述性统计，以及如何使用R语言进行基础的数据探索和可视化。这本书的出现，让我看到了在学习统计学过程中获得清晰思路和实际操作能力的希望。

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作为一名在金融领域从事量化分析的专业人士，我对数据处理和统计建模有着极其苛刻的要求。效率、准确性和可复现性是我工作的生命线。市面上充斥的所谓“R语言教程”，很多都流于表面，仅仅讲解一些基础的函数调用，对于如何构建一个健壮的、能够应对真实市场波动的分析模型，却鲜有涉及。《R软件教程与统计分析：入门到精通/应用统计学丛书》这个书名，让我看到了它试图在“教程”和“分析”之间建立起更深层次的联系。我期待它不仅能教授R语言的语法，更能深入阐释统计分析背后的原理和方法论。特别是我对时间序列分析和高频数据处理方面有深入的需求。例如，如何利用ARIMA、GARCH等模型对金融资产价格进行预测，以及如何处理海量的高频交易数据，并从中提取有价值的信号。书中对于这些问题的解答，是否能够提供严谨的数学推导，并结合实际的金融案例，给出清晰的R语言实现代码，这将对我非常有帮助。我关注书中关于风险管理和投资组合优化方面的统计学方法，例如如何利用蒙特卡洛模拟来评估风险，以及如何通过统计模型来构建最优的投资组合。这本书的出现，让我看到了一个能够系统提升我量化分析能力的潜在工具。

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专业，经典的书，还没开始看

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很详实

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很值得钻研的一本书，

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厚厚的一大本，估计学起来不容易。

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很详实

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京东买书，很实惠，物流也很快，书很值得一看。

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很好，有中文版学起来也轻松

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厚厚的一大本，估计学起来不容易。