R語言統計入門(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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PeterDalgaard 著

圖書標籤:

• R語言
• 統計分析
• 入門
• 數據分析
• 統計建模
• 數據科學
• R語言學習
• 統計學
• 第二版
• 教材

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115348630

商品編碼：1176426189

齣版時間：2014-06-01

圖書基本信息

The Role of the Regions in Eu Governance
作者： Carlo Panara;Alexander De Becker;
ISBN13： 9783642423888
類型： 平裝(簡裝書)
語種： 英語（English）
齣版日期： 2014-10-02
齣版社： Springer
頁數： 346
重量（剋）： 498
尺寸： 23.3934 x 15.5956 x 1.8796 cm

商品簡介

This publication compares for the first time how the regions in seven different countries (Austria, Belgium, France, Germany, Italy, Spain and the UK) are involved in EU governance. It is also the first book which tackles this matter from two different perspectives; that of EU law and that of comparative law. It includes contributions both from well-established scholars in the field of EU law and from younger scholars.

《R語言統計入門（第2版）：數據分析的實踐指南》 引言：開啓數據驅動決策的新篇章 在這個信息爆炸的時代，數據已成為洞察趨勢、預測未來、優化決策的關鍵驅動力。從科研探索到商業戰略，從醫學研究到社會治理，理解並駕馭數據的影響力，已成為個人和組織不可或缺的核心競爭力。而R語言，作為一款免費、開源且功能強大的統計計算和圖形繪製軟件，正日益成為全球數據科學傢、統計學傢、研究人員以及各行業從業者首選的數據分析工具。 《R語言統計入門（第2版）：數據分析的實踐指南》並非一本枯燥的理論堆砌，而是麵嚮所有希望掌握數據分析核心技能的讀者，提供一套係統、實用、易於上手的學習路徑。本書旨在幫助您從零開始，逐步構建堅實的R語言編程基礎，掌握常用的統計分析方法，並最終能夠獨立完成高質量的數據分析項目。無論您是統計學領域的初學者，還是希望將R語言融入現有工作流程的專業人士，亦或是對數據分析充滿好奇的學生，本書都將是您開啓數據驅動決策之旅的理想夥伴。 為何選擇R語言？ R語言之所以能在數據科學領域占據舉足輕重的地位，源於其多方麵的優勢： 強大的統計功能： R擁有極其豐富的統計分析包，涵蓋瞭從基礎的描述性統計到復雜的推斷性統計、時間序列分析、多元統計、機器學習等幾乎所有主流的統計方法。 卓越的可視化能力： R強大的圖形繪製能力，特彆是ggplot2等包，能夠創建齣美觀、信息豐富且高度可定製化的圖錶，有效傳達數據背後的故事。 活躍的社區支持： R擁有一個龐大而活躍的全球社區，這意味著您可以輕鬆找到大量的教程、示例代碼、問題解答以及最新的研究成果。 免費與開源： R語言及其大部分擴展包都是免費的，這大大降低瞭學習和使用的門檻，使其成為學術界和小型企業研究的理想選擇。 跨平颱兼容性： R語言可以在Windows、macOS和Linux等主流操作係統上運行，方便用戶在不同的設備上進行開發。 本書內容概覽：從基礎到實踐 《R語言統計入門（第2版）》以循序漸進的方式，將復雜的數據分析過程分解為易於理解的步驟，確保讀者在掌握每一項技能後，都能感受到進步的喜悅和成就感。本書內容設計緊密結閤實際應用，注重理論與實踐的結閤。 第一部分：R語言基礎——構建堅實的編程基石 數據分析的第一步，是掌握進行數據處理和分析的工具。本部分將帶您深入瞭解R語言的基礎知識，為您未來的數據分析之旅打下堅實的基礎。 R環境的搭建與初識： 我們將指導您如何下載和安裝R語言以及強大的集成開發環境（IDE）——RStudio。您將瞭解RStudio的工作界麵、常用的快捷鍵以及如何進行基本的代碼編輯和執行。 R的數據類型與數據結構： 理解R中的基本數據類型（如數值型、字符型、邏輯型）以及各種數據結構（嚮量、列錶、矩陣、數組、數據框）是後續操作的關鍵。本書將通過豐富的示例，讓您清晰地掌握它們的概念、創建方式以及常用操作。 變量的創建與管理： 學習如何創建、賦值和管理變量，這是編寫任何程序的基礎。您將瞭解變量的作用域以及如何有效地組織代碼。 R中的運算符與函數： 熟悉算術運算符、邏輯運算符、比較運算符等，並學習如何調用R內置函數以及自定義函數。您將體會到函數在提高代碼效率和可讀性方麵的巨大作用。 控製流語句： 掌握條件語句（if-else）和循環語句（for, while）是編寫復雜邏輯的關鍵。本書將通過實際的編程練習，幫助您熟練運用這些語句來控製程序的執行流程。 數據輸入與輸齣： 學習如何將外部數據（如CSV、Excel文件）導入R，以及如何將R中的數據導齣到其他格式，實現數據在不同係統間的無縫流轉。 第二部分：數據整理與清洗——為分析做好準備 真實世界的數據往往是雜亂無章的，充滿瞭缺失值、異常值、不一緻格式等問題。本部分將專注於數據整理與清洗技術，這是數據分析過程中至關重要的一步，也是決定分析質量的關鍵。 tidyverse生態係統： 深入介紹tidyverse係列包，特彆是dplyr和tidyr，它們為數據操作提供瞭優雅且高效的語法。您將學會如何使用管道符（%>%）來串聯操作，使得代碼更加簡潔易讀。 數據篩選與排序： 掌握根據特定條件篩選數據行、選擇特定列以及對數據進行排序的方法。 缺失值處理： 學習如何識彆、檢測和處理缺失值，包括刪除、插補等多種策略，並理解不同處理方式對後續分析可能産生的影響。 數據轉換與重塑： 學習如何進行數據類型的轉換、變量的創建與修改、數據的閤並與連接，以及如何進行數據的長寬格式轉換，以適應不同的分析需求。 異常值檢測與處理： 瞭解識彆異常值的常用方法，並學習如何對異常值進行處理，以避免它們對統計分析結果造成乾擾。 第三部分：數據可視化——讓數據“說話” “一圖勝韆言”。強大的數據可視化能力能夠直觀地展示數據特徵、揭示隱藏的模式、有效地傳達分析結果。本部分將引導您掌握R語言在數據可視化領域的強大能力。 ggplot2入門： 深度學習ggplot2語法，這是R中最受歡迎且功能最強大的可視化包之一。您將理解圖層（layer）、美學映射（aesthetic mapping）、幾何對象（geometry）等核心概念。 常用圖錶類型： 學習繪製散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖、直方圖等基本圖錶，並根據不同的數據類型和分析目的選擇閤適的圖錶。 圖錶美化與定製： 掌握如何調整圖錶的標題、軸標簽、圖例、顔色、字體等，使圖錶更加專業、清晰且具有吸引力。 多變量可視化： 學習如何通過分麵（facetting）、顔色、形狀等方式在同一張圖中展示多個變量的關係，深入挖掘數據中的多重關聯。 交互式可視化（可選）： 簡要介紹交互式可視化工具（如plotly），讓您的數據可視化作品更具動態性和探索性。 第四部分：描述性統計——理解數據的基本特徵 在進行更深入的推斷性統計分析之前，理解數據的基本特徵至關重要。本部分將專注於描述性統計方法，幫助您全麵地概括和總結數據集。 集中趨勢的度量： 學習計算均值、中位數、眾數等指標，理解它們在描述數據中心位置時的不同含義和適用場景。 離散程度的度量： 掌握方差、標準差、四分位數、極差等指標，用以衡量數據的分散程度和變異性。 分布形態的探索： 學習偏度、峰度等統計量，並結閤直方圖、箱綫圖等可視化手段，分析數據的分布形態（如正態分布、偏態分布）。 相關性分析： 學習如何計算變量之間的相關係數（如Pearson相關係數），並理解相關係數的含義以及其局限性。 第五部分：推斷性統計——從樣本推嚮總體 推斷性統計是數據分析的核心，它允許我們基於樣本數據對總體進行推斷和決策。本部分將涵蓋一係列常用的推斷性統計方法。 概率分布基礎： 簡要介紹常用的概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布、卡方分布），為理解統計檢驗奠定基礎。 假設檢驗的原理： 深入理解假設檢驗的基本思想、步驟、零假設與備擇假設、p值、顯著性水平等核心概念。 單樣本t檢驗與z檢驗： 學習如何檢驗單個樣本的均值是否與已知總體均值有顯著差異。 兩獨立樣本t檢驗與配對樣本t檢驗： 掌握如何比較兩個獨立樣本或配對樣本的均值是否存在顯著差異，廣泛應用於A/B測試等場景。 方差分析（ANOVA）： 學習如何比較三個或更多組樣本的均值是否存在顯著差異，是多組比較的常用方法。 卡方檢驗： 學習如何檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯，適用於分析定性數據的關係。 第六部分：綫性迴歸——建模與預測 綫性迴歸是數據分析中最基本也是最強大的建模技術之一，它能夠幫助我們理解變量之間的綫性關係，並進行預測。 簡單綫性迴歸： 學習如何建立一個自變量和一個因變量之間的綫性模型，理解迴歸係數的含義。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量與一個因變量的建模，掌握如何選擇和評估模型。 模型診斷與評估： 學習如何檢驗迴歸模型的假設，如殘差分析、多重共綫性檢驗，並掌握R-squared、調整R-squared等指標。 預測與置信區間： 利用建立的迴歸模型進行新數據的預測，並計算預測值的置信區間。 第七部分：進階主題與實戰應用（部分示例） 在掌握瞭基礎知識後，本書將引導您接觸一些更高級的主題，並展示R語言在不同領域的實際應用，激發您的學習興趣和探索欲望。 時間序列分析基礎： 介紹時間序列數據的特點，如趨勢、季節性、周期性，以及ARIMA模型等基本分析方法。 聚類分析入門： 學習如何對數據進行無監督的分類，探索數據中的自然分組。 機器學習入門： 簡要介紹分類、迴歸等基本機器學習任務，並展示在R中實現這些算法的入門級應用。 數據項目實戰： 通過幾個精心設計的案例，涵蓋從數據獲取、清洗、可視化、統計分析到結果解讀的全過程，讓您親身體驗真實的數據分析流程。 誰適閤閱讀本書？ 統計學和相關專業學生： 為您提供紮實的R語言和統計分析基礎，為後續深入學習和研究打下堅實基礎。 科研人員與學者： 幫助您快速掌握R語言，高效地進行數據處理、分析和可視化，提升研究效率和成果質量。 商業分析師與數據科學傢： 提升您的數據分析技能，掌握更高級的建模和預測技術，在商業決策中發揮更大作用。 對數據分析感興趣的初學者： 以最直觀、最易懂的方式，引導您進入精彩的數據分析世界。 希望掌握現代數據分析工具的從業者： 無論您來自哪個行業，掌握R語言都將為您開啓新的職業發展機會。 學習本書，您將獲得： 一套完整的R語言編程能力，能夠獨立編寫和執行數據分析腳本。 熟練掌握常用的數據整理、清洗和轉換技巧，能夠處理真實世界中復雜的數據。 齣色的數據可視化能力，能夠清晰、有效地傳達數據中的信息。 紮實的統計學理論基礎與實踐操作能力，能夠理解和應用各種統計分析方法。 解決實際數據問題的信心與能力，能夠將所學知識應用於工作和生活中。 一份寶貴的數據分析工具箱，為您的職業生涯和個人成長提供持續的動力。 結語：擁抱數據，驅動未來 《R語言統計入門（第2版）：數據分析的實踐指南》不僅僅是一本書，更是您進入數據科學領域的一張入場券，一段充滿發現和成長的旅程。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭R語言，從海量數據中提取有價值的洞察，做齣更明智的決策，最終在這個以數據為核心的時代，贏得先機，驅動未來。現在，就讓我們一起，翻開這本書，開啓您的R語言數據分析之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮！我是一名剛剛接觸統計分析的學生，原本以為R語言會是個高不可攀的山峰，沒想到《R語言統計入門（第2版）》就像一座精心搭建的階梯，讓我一步步攀登。從最基礎的環境配置，到數據導入導齣，再到各種圖錶的繪製，作者都講解得細緻入微，仿佛我身邊就有一位耐心的老師手把手教學。書中豐富的案例，讓我能夠立刻將學到的知識應用到實際問題中，這一點非常關鍵。我尤其喜歡它對基礎概念的解釋，沒有那些晦澀難懂的術語，而是用通俗易懂的語言，配閤清晰的圖示，讓我能夠真正理解“為什麼”要這樣做，而不是僅僅記住“怎麼”做。以前我對統計學概念總是模模糊糊，總覺得離自己很遙遠，但這本書通過R語言的實踐，讓統計學變得鮮活起來。書中的代碼示例也非常完整，可以直接復製粘貼運行，這樣我就可以對照著理解，遇到問題也更容易找到解決的思路。而且，第2版的更新，也讓我覺得它緊跟時代步伐，內容的時效性得到瞭保障。對於像我這樣的新手來說，這本書提供瞭一個紮實可靠的起點，讓我對未來的統計學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我之前對編程類書籍一直有些抗拒，總覺得枯燥乏味，《R語言統計入門（第2版）》卻顛覆瞭我的認知。這本書的語言風格極其幽默風趣，讀起來就像在和一位老朋友聊天，絲毫感受不到學習編程的壓力。作者在講解R語言語法時，總是會穿插一些小故事或者生動的類比，讓原本可能令人望而生畏的代碼變得活潑有趣。我尤其喜歡它在數據可視化方麵的講解，用R語言繪製的圖錶，既有學術研究的嚴謹性，又不失藝術的美感，讓我覺得製作精美的圖錶原來可以如此簡單。書中也講解瞭如何進行一些基本的統計分析，比如頻率分布、均值比較等等，這些知識點都用非常貼近生活化的例子來呈現，讓我能輕鬆理解並加以運用。我印象特彆深刻的是，書中關於數據整理的章節，提供瞭很多實用的技巧，讓我能夠快速地將雜亂無章的數據變得井井有條，這在日常工作中非常實用。這本書讓我覺得，學習R語言和統計知識，也可以是一件充滿樂趣的事情。它不僅僅是一本教材，更像是一本能夠激發我學習熱情的生活指南。

評分☆☆☆☆☆

這本《R語言統計入門（第2版）》簡直是統計學愛好者的福音！雖然我不是完全的初學者，但之前接觸R語言時總是東拼西湊，缺乏係統性。《R語言統計入門（第2版）》恰恰彌補瞭我的這一短闆。它在基礎知識的梳理上做得非常紮實，特彆是對於各種統計檢驗的原理和適用條件，講解得非常透徹。我一直對假設檢驗感到睏惑，這本書通過大量的圖解和實際操作，讓我一下子就明白瞭各種檢驗背後的邏輯，比如t檢驗、方差分析等等。而且，書中不僅提供瞭代碼，還對代碼的每一步進行瞭詳細的解釋，讓我明白每行代碼的作用，而不是盲目復製代碼。最讓我驚喜的是，書中還涉及到瞭一些進階的內容，比如迴歸分析和模型診斷，這些在很多入門書中都很少涉及，但作者卻將其融入瞭進來，並且講解得清晰易懂。這讓我覺得這本書的價值遠遠超齣瞭一本“入門”書的範疇。我印象特彆深刻的是，作者在講解過程中，還會穿插一些“陷阱”提示和“進階”建議，這對於想要深入學習的讀者來說，簡直是寶藏。總而言之，這本書讓我對R語言在統計分析中的應用有瞭更深刻、更全麵的認識，絕對是值得反復閱讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在工作中需要處理大量數據的職場人士，之前一直依賴Excel進行數據處理和基礎分析，但隨著數據量的增加和分析需求的提升，我意識到Excel已經力不從心。朋友推薦瞭《R語言統計入門（第2版）》，抱著試一試的心態開始閱讀，結果發現它簡直是為我量身定做的。這本書沒有上來就講復雜的算法，而是從最實用的角度齣發，講解如何用R語言高效地處理和清洗數據。例如，如何閤並、拆分、篩選、轉換數據框，這些都是我們在實際工作中經常會遇到的問題，書中都有非常詳細的解決方案和清晰的代碼示例。我尤其喜歡它關於數據可視化的章節，通過R語言繪製的圖錶，比Excel的美觀度和信息量都要高齣許多，能夠更直觀地展示數據背後的規律。書中還講解瞭如何進行一些常用的統計分析，比如描述性統計、相關性分析等，這些都能直接應用到我的工作中，幫助我更好地理解和解讀數據。讓我感到欣慰的是，這本書的語言風格非常樸實，沒有太多理論性的空談，而是緊密結閤實際應用，讀起來既輕鬆又實用。它讓我看到瞭用R語言解決實際問題的巨大潛力，也讓我對自己的數據分析能力有瞭更強的信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期混跡於統計學領域的研究者，我一直對R語言抱有極大的興趣，但始終沒有找到一本能夠讓我眼前一亮的入門書籍。《R語言統計入門（第2版）》的齣現，可以說徹底改變瞭我的看法。這本書在內容編排上非常巧妙，既有對R語言基礎操作的清晰指引，又對統計學核心概念進行瞭深入淺齣的闡釋。我特彆欣賞作者在講解統計模型時，沒有拘泥於數學公式，而是通過直觀的圖示和生動的比喻，將抽象的概念具象化。例如，在講解綫性迴歸時，作者用瞭大量的圖錶來展示殘差的意義，讓我對模型擬閤的優劣有瞭更直觀的理解。而且，書中對各種統計檢驗的假設條件、功效分析等方麵都有詳盡的論述，這對於需要進行嚴謹統計研究的讀者來說，是非常寶貴的。我還注意到，書中提供瞭許多高級統計技術的初步介紹，比如廣義綫性模型和非參數檢驗，這為我後續深入學習打下瞭良好的基礎。總而言之，《R語言統計入門（第2版）》不僅是一本R語言的學習指南，更是一本統計思想的啓濛書，它用一種全新的視角，讓我重新審視瞭統計學的魅力。

評分☆☆☆☆☆

物流運瞭四天纔迴來，本來第二天要用，結果等到上完課還沒運迴來。現在這本書已經沒有任何價值瞭，這物流也是醉瞭。。。發貨也超級慢。。

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