R軟件教程與統計分析：入門到精通/應用統計學叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[法] 麥考斯，德魯伊特，利凱 著，潘東東，李啓寨，唐年勝 編

圖書標籤:

• R語言
• 統計分析
• 數據分析
• 統計建模
• 應用統計學
• 入門
• 教程
• 數據挖掘
• R軟件
• 統計學

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040419504

版次：1

商品編碼：11698411

包裝：平裝

叢書名： 應用統計學叢書

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　《R軟件教程與 統計分析--入門到精通/應用統計學叢書》是作者根 據近年來在法國格勒諾布爾第二大學統計與商業智能 係開設的一係列R課程的講義提煉和精選而成，在 Springer齣版瞭法語版和英文版。
　　本書內容豐富詳實，不僅涵蓋瞭R語言絕大部分 的基本操作命令，還由淺入深地介紹瞭數學和統計領 域相當多的教學內容和方法在R中的編程實現，並獨 具匠心以一種易被讀者接受和消化的方式來編排和組 織。本書給齣瞭幾個實際數據集供讀者自由下載，利 用這些數據集在R軟件中進行各種統計方法的演示。
　　另外，本書還穿插介紹瞭作者多年在R語言編程方麵 的一些心得和技巧。
　　本書的大部分內容適用於各種操作係統（如主流 的Windows、Linux、Mac）的用戶，既可用作R初學者 的教材或自學材料，對高級學者和研究人員也有參考 價值。本書的全部習題和實踐操作的答案在該書的網 站上提供下載服務。

目錄

插圖目錄
錶格目錄
數學符號
Ⅰ 預備知識
1 R軟件概況
1.1 R軟件基本情況介紹
1.1.1 起源
1.1.2 為什麼要使用R7
1.2 R與統計學
1.3 R與繪圖.
1.4 R的圖形用戶界麵（GUI）
1.5 R的第步
1.5.1 使用RCommander
1.5.1.1 啓動RCommander
1.5.1.2 使用RCommander來處理數據
1.5.1.3 使用RCommander完成些統計分析任務
1.5.1.4 給RCommander界麵添加功能
1.5.2 通過控製颱（console）來使用R
1.5.2.1 R在個實例中展現齣的優勢
1.5.2.2 鍵入些指令來對R的語法做個簡介
2 若乾數據集和研究問題
2.1 兒童的體重指數
2.2 嬰兒齣生時的體重
2.3 內膜中膜厚度
2.4 老年人的飲食及營養
2.5 心肌梗死的案例研究
2.6 用到的數據集的匯總錶
Ⅱ R的基礎知識
3 基本概念與數據結構
3.1 使用R的第步
3.1.1 R是個計算器
3.1.2 結果展示及變量賦值
3.1.3 工作策略
3.1.4 使用函數
3.2 R中的數據
3.2.1 數據的性質（或類型，或模式）
3.2.1.1 數值類型（numeric）
3.2.1.2 十復數類型（complex）
3.2.1.3 布爾型或邏輯型（109ical）
3.2.1.4 缺失數據（NA）
3.2.1.5 字符串類型（character）
3.2.1.6 原始數據（raw）
3.2.1.7 小結
3.2.2 數據結構
3.2.2.1 嚮量（vector）
3.2.2.2 矩陣（matrix）和陣列（array）
3.2.2.3 列錶（1ist）
3.2.2.4 個體×變量錶（data.frame）
3.2.2.5 因子（factor）和有序變量（ordered）
3.2.2.6 日期（date）
3.2.2.7 時間序列（timeseries）
3.2.2.8 小結
備忘錄
練習題
工作簿
4 輸入、輸齣及生成數據
4.1 輸入數據
4.1.1 從個ASCII文本文件來輸入數據
4.1.1.1 使用read.table0讀取數據
4.1.1.2 使用read.ftable0讀取數據
4.1.1.3 使用函數scan（）讀取數據
4.1.2 從Excel或OpenOffice電子錶格輸入數據
4.1.2.1 復製粘貼（copy—pasting）
4.1.2.2 使用個媒介的ASCII文件
4.1.2.3 使用專門的程序包
Ⅲ 數學和統計基礎
附錄
參考文獻
索引

《數據探索性分析與可視化：揭示數據背後的故事》 叢書：現代統計與數據科學係列 內容簡介 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察規律、預測未來的核心力量。然而，海量數據本身並不能直接提供價值，真正有意義的洞察往往隱藏在數據的錶象之下，等待著我們去發掘。《數據探索性分析與可視化：揭示數據背後的故事》正是為幫助讀者掌握這項關鍵技能而精心編寫。本書並非簡單羅列統計方法，而是強調一種以數據為中心、以問題為導嚮的研究路徑，旨在引導讀者逐步學會如何與數據對話，理解其內在結構，發現潛在模式，並以清晰、直觀的方式將分析結果呈現齣來。 本書將帶領讀者深入探索數據的本質，從基礎的數據預處理和理解開始，循序漸進地引導讀者掌握一係列強大的探索性數據分析（EDA）技術。我們將首先關注數據的初步診斷，包括數據類型的識彆、缺失值和異常值的處理，以及如何通過統計摘要來概覽數據的基本特徵。通過對這些基礎步驟的紮實掌握，讀者將能建立起對數據集的初步認知，為後續的深入分析打下堅實的基礎。 在理解瞭數據的基本狀況後，本書將重點轉嚮探索數據的分布特性和變量之間的關係。讀者將學習如何利用各種統計圖錶，如直方圖、箱綫圖、散點圖、熱力圖等，來直觀地展現數據的分布形態、識彆潛在的偏度和峰度，以及探究不同變量之間是否存在關聯。這些可視化工具不僅能幫助我們快速發現數據中的模式和趨勢，還能有效地暴露潛在的問題，例如非綫性關係、聚類現象或離群點。本書將深入講解不同圖錶的適用場景、繪製方法以及如何解讀圖錶所傳達的信息，幫助讀者從視覺上“看懂”數據。 除瞭對單個變量的分析和變量間關係的探索，本書還將引導讀者深入理解多變量數據的分析。我們將介紹如何運用降維技術（如主成分分析PCA、因子分析FA）來處理高維數據，提取關鍵信息，並更有效地進行可視化。同時，本書還將探討聚類分析等無監督學習方法，幫助讀者在數據中發現自然的群體劃分，理解不同群體之間的差異。這些技術對於識彆隱藏的細分市場、用戶群體或異常行為模式至關重要。 本書的核心在於“探索性”與“可視化”的融閤。我們不隻是被動地應用統計公式，而是主動地通過交互式的數據探索來驅動分析過程。讀者將學會如何根據初步的發現來調整分析方嚮，提齣新的假設，並利用更復雜的統計工具來驗證這些假設。可視化貫穿始終，它不僅僅是最終報告的呈現形式，更是分析過程中不可或缺的探索工具。本書將介紹如何利用Python的Matplotlib、Seaborn、Plotly等強大庫，以及R語言的ggplot2等工具，創建齣信息豐富、美觀且易於理解的圖錶。我們將從靜態圖錶的製作深入到交互式可視化，讓讀者能夠實時地與數據進行互動，發現轉瞬即逝的模式。 本書的另一大特色是緊密結閤實際應用場景。我們將選取多個來自不同領域的真實數據集，例如市場營銷、金融、生物信息學、社會科學等，通過案例分析的形式，帶領讀者一步步完成從數據導入、清洗、探索性分析到可視化呈現的全過程。這些案例將展示如何將理論知識應用於解決實際問題，如何在有限的數據資源下提取最有價值的信息，以及如何通過清晰的圖錶來嚮非技術人員解釋復雜的分析結果。通過這些實踐練習，讀者將能夠將所學知識融會貫通，建立起獨立完成數據分析項目的信心。 在數據預處理方麵，本書將詳細講解數據清洗的常用技術，包括缺失值的填充與插補、異常值的識彆與處理、數據類型的轉換、特徵的編碼等。這些步驟是保證後續分析質量的關鍵，本書將提供多種實用方法和技巧，幫助讀者高效地處理各種數據質量問題。 對於變量關係的探索，除瞭基本的散點圖和相關係數，本書還將介紹如何運用迴歸分析（簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸）來量化變量之間的綫性關係，以及如何通過殘差分析來評估模型的擬閤優度。盡管本書並非一本深入的統計推斷教材，但我們仍會引導讀者理解迴歸分析在探索變量關係中的基礎作用，並學會如何初步解讀迴歸係數和P值。 在多變量分析部分，除瞭PCA和FA，我們還將初步介紹獨立成分分析（ICA）等方法，幫助讀者理解如何從混閤信號中分離齣獨立的潛在因素。對於聚類分析，我們將涵蓋K-means、層次聚類等經典算法，並講解如何選擇閤適的聚類數量以及如何評估聚類結果的質量。 本書的寫作風格力求清晰、易懂，並注重理論與實踐相結閤。我們避免使用過於晦澀的數學推導，而是通過直觀的解釋和豐富的圖示來闡明統計概念。每個章節都配有相應的代碼示例，讀者可以跟隨代碼動手實踐，加深對所學內容的理解。本書也鼓勵讀者積極提問，勇於嘗試，在實踐中不斷探索數據的奧秘。 無論您是統計學、數據科學、計算機科學、經濟學、心理學、生物學等任何領域的研究者、學生，還是希望提升數據分析能力的從業人員，本書都將是您踏入數據探索與可視化世界的理想起點。通過本書的學習，您將不僅僅是掌握一係列工具和方法，更重要的是學會一種思考問題、分析數據、溝通洞察的新方式，從而在日新月異的數字化浪潮中，更好地駕馭數據，發現其中蘊藏的無限價值。本書旨在培養讀者成為一名能夠獨立思考、善於發現、樂於溝通的數據探索者，用數據講齣引人入勝的故事。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融領域從事量化分析的專業人士，我對數據處理和統計建模有著極其苛刻的要求。效率、準確性和可復現性是我工作的生命綫。市麵上充斥的所謂“R語言教程”，很多都流於錶麵，僅僅講解一些基礎的函數調用，對於如何構建一個健壯的、能夠應對真實市場波動的分析模型，卻鮮有涉及。《R軟件教程與統計分析：入門到精通/應用統計學叢書》這個書名，讓我看到瞭它試圖在“教程”和“分析”之間建立起更深層次的聯係。我期待它不僅能教授R語言的語法，更能深入闡釋統計分析背後的原理和方法論。特彆是我對時間序列分析和高頻數據處理方麵有深入的需求。例如，如何利用ARIMA、GARCH等模型對金融資産價格進行預測，以及如何處理海量的高頻交易數據，並從中提取有價值的信號。書中對於這些問題的解答，是否能夠提供嚴謹的數學推導，並結閤實際的金融案例，給齣清晰的R語言實現代碼，這將對我非常有幫助。我關注書中關於風險管理和投資組閤優化方麵的統計學方法，例如如何利用濛特卡洛模擬來評估風險，以及如何通過統計模型來構建最優的投資組閤。這本書的齣現，讓我看到瞭一個能夠係統提升我量化分析能力的潛在工具。

評分☆☆☆☆☆

最近偶然翻閱到一本《R軟件教程與統計分析：入門到精通/應用統計學叢書》，雖然我尚未深入鑽研，但僅憑初淺的觸感，就已經被其散發齣的知識魅力所吸引。我是一名在數據分析領域摸索多年的從業者，深知理論與實踐的脫節是許多學習者心中的痛。市麵上充斥著各類“速成”教程，往往側重於工具的錶麵操作，卻忽視瞭統計學背後嚴謹的邏輯和深刻的原理。而這本書，從書名來看，似乎有意填補瞭這一空白，它強調“入門到精通”，並且將其定位在“應用統計學叢書”係列，這讓我對它寄予瞭厚望。我期待它能帶領我從R語言的基礎語法開始，逐步建立起堅實的統計學知識體係，並且能夠將這些理論知識融會貫通，真正應用於解決實際問題。比如，我一直對迴歸分析中的模型診斷環節感到有些睏惑，不知道如何係統地去評估模型的擬閤度和潛在問題，希望這本書能有詳細的講解和案例演示。同時，對於一些更高級的統計模型，例如時間序列分析、多層模型等，如果這本書能夠有所涉獵，並提供清晰的R語言實現思路，那將是莫大的驚喜。我非常好奇書中在數據可視化方麵的篇幅，是否能教授一些美觀且信息傳達效率高的圖錶製作技巧，這對於報告撰寫和成果展示至關重要。總而言之，這本書給我的第一印象是專業、係統且具有深度，是我近期最期待的一本學習資料。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛踏入統計學殿堂的學生，我發現許多教材的語言都過於晦澀，難以理解。特彆是當需要結閤編程語言進行實踐時，那種理論與代碼之間的隔閡感尤為強烈。《R軟件教程與統計分析：入門到精通/應用統計學叢書》這本書，在我看來，仿佛是一座連接理論與實踐的橋梁。我喜歡它“入門到精通”的承諾，這意味著它能夠滿足我從零開始的學習需求，並且有潛力陪伴我走得更遠。我特彆關注書中關於基礎統計概念的解釋是否清晰易懂，比如概率分布、假設檢驗的原理，以及如何用R語言來模擬和計算這些概念。我之前在學習假設檢驗時，常常是記住公式和步驟，但對於“p值”的真正含義，以及在不同情境下如何解釋它，始終有些模糊。這本書如果能通過生動的例子和循序漸進的講解，幫我徹底理解這些核心概念，那將是一次巨大的突破。此外，我希望書中能夠提供一些實際數據集的練習，讓我們能夠在真實場景中應用所學知識，從而加深理解。例如，通過分析一些公開的社會經濟數據，學習如何進行描述性統計，以及如何使用R語言進行基礎的數據探索和可視化。這本書的齣現，讓我看到瞭在學習統計學過程中獲得清晰思路和實際操作能力的希望。

評分☆☆☆☆☆

我是一名長期在科研一綫工作的學者，過去主要依賴SPSS等統計軟件進行數據分析。然而，近年來R語言在學術界的應用越來越廣泛，其強大的靈活性和豐富的開源包吸引著我。這次看到《R軟件教程與統計分析：入門到精通/應用統計學叢書》，我立刻被它的名字所吸引。我所期望的是，這本書能夠提供一種更加現代、更加深入的統計分析視角，而不是簡單地將R語言作為SPSS的替代品。我希望它能深入探討統計模型的構建、選擇和評估的理論基礎，並展示如何利用R語言的高級功能來實現這些復雜過程。例如，在我的研究中，經常會遇到需要進行因果推斷的情況，這涉及到傾嚮性評分匹配、工具變量法等方法。我非常希望這本書能夠詳細介紹這些方法在R語言中的實現，並提供相應的理論指導，幫助我更好地設計和分析實驗。此外，我對於機器學習在統計分析中的應用也非常感興趣，例如如何將監督學習和無監督學習的方法應用於我的研究領域，以發現數據中隱藏的模式和關係。如果這本書能夠涵蓋這些前沿內容，並提供實用的代碼示例，那將對我個人的研究能力有極大的提升。我對這本書的期望是，它能引領我超越傳統統計方法的局限，擁抱更廣闊的數據分析天地。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據探索充滿好奇心的業餘愛好者，平日裏喜歡用各種工具來分析生活中的數據，比如社交媒體的互動情況，或是個人消費的習慣。《R軟件教程與統計分析：入門到精通/應用統計學叢書》這本書，在我的眼中，就像是一本通往更廣闊數據世界的“藏寶圖”。我雖然沒有專業的統計學背景，但對數據背後隱藏的故事總是充滿興趣。我最希望這本書能夠用一種非常容易理解的方式，來介紹統計學的一些基本概念，比如如何理解數據的分布，為什麼要做抽樣，以及如何判斷兩個事物之間是否存在關聯。我希望書中能提供很多有趣的、貼近生活的例子，而不是枯燥的數學公式。例如，如果能教我如何用R語言來分析我自己的社交媒體數據，看看哪些類型的帖子最受歡迎，或者分析我的購物記錄，找齣我的消費習慣，那將是非常令人興奮的。我特彆期待書中關於數據可視化的內容，能夠教會我如何製作齣既美觀又能夠清晰地展示數據信息的小工具，這樣我就可以更直觀地與朋友分享我的數據發現。這本書的“入門到精通”的定位，讓我覺得它能夠陪伴我，從一個初學者逐漸成長，探索數據世界中的更多奧秘。

評分☆☆☆☆☆

京東買書，很實惠，物流也很快，書很值得一看。

評分☆☆☆☆☆

專業，經典的書，還沒開始看

評分☆☆☆☆☆

厚厚的一大本，估計學起來不容易。

評分☆☆☆☆☆

真快啊！等看完再說

評分☆☆☆☆☆

京東買書，很實惠，物流也很快，書很值得一看。

評分☆☆☆☆☆

用來查閱挺不錯

評分☆☆☆☆☆

導師推薦的～(￣▽￣～)~

評分☆☆☆☆☆

用來查閱挺不錯

評分☆☆☆☆☆

很棒！是正版