复杂数据统计方法：基于R的应用 第三版/高等院校研究生用书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴喜之 著

图书标签:

• 统计学
• R语言
• 数据分析
• 复杂数据
• 回归分析
• 多元统计
• 生物统计
• 医学统计
• 高等教育
• 研究生教材

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300215945

版次：3

商品编码：11767764

包装：平装

丛书名： 高等院校研究生用书

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：328

内容简介

本书自面世以来，得到了广大读者的支持和鼓励。第三版根据需要做了一些修正、改动及增补，在第七章补充了Granger因果检验，增加了非线性时间序列一节。本书读者对象包括统计学、应用统计学、经济学、数学、应用数学、精算、环境、计量经济学、生物医学等专业的本科生、硕士及博士生，各领域的教师和实际工作者。
本书对第二版做了相当大的增补， 并且重新安排了章节. 除了对前两版中发现的错误做出改正之外， 主要增加了贝叶斯网络、 定序变量的比例优势模型、调查问卷的垃圾比例计算等内容. 总共增加将近三分之一的篇幅. 和第二版一样， 第三版的排版是笔者通过LaTeX{}软件实现的.

作者简介

吴喜之，北京大学数学力学系本科，美国北卡罗来纳大学统计博士。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、北卡罗来纳大学以及南开大学、北京大学等多所著名学府执教。

目录

前言
第一章 引言
第二章 横截面数据回归： 经典方法
第三章 横截面数据回归： 机器学习方法
第四章 横截面数据分类： 经典方法
第五章 横截面数据分类： 机器学习方法
第六章 横截面数据： 计数或有序因变量
第七章 纵向数据(多水平模型、面板数据)
第八章 多元分析
第九章 多元数据的关联规则分析
第十章 调查数据中垃圾比例的计算
第十一章 路径建模(结构方程建模)数据的PLS分析
第十二章 贝叶斯网络
第十三章 多元时间序列数据
附录 练习： 熟练使用R软件
参考文献

精彩书摘

什么是复杂数据? 没有人能够确切定义. 本书将通常统计基本教科书中的例子所代表的数据称为简单数据, 例如通常最小二乘线性回归所能够圆满处理的独立同正态分布数据、
用标准多元分析方法能够处理的具有多元正态分布的数据等. 其他本科教科书中能够相对圆满处理的数据应该不算复杂数据. 显然,
现实世界中遇到的绝大多数数据都不是标准教科书中所介绍的方法能够圆满处理的, 因此都应该被认为是复杂数据. 按照这个定义, 绝大多数真实数据都是复杂数据.

对于一个实际工作者来说, 拿到一个真实数据以后, 很可能需要查阅不少文献来寻找适合这个数据的几种可能模型(假定知道用什么模型可能解决问题),
再翻阅若干种软件手册来查阅这些文献所使用软件的计算方法(假定购买了这些软件). 造成这种情况的原因是, 多数统计教科书是以模型或方法为导向的,
内容也多是按照数学思维展开的.

以模型或方法为导向的教科书通常以介绍某种数学模型和方法为主, 同时说明这种模型适用于满足某些数学假定的数据, 最后说明该模型对于
这些满足假定的数据拟合的优越性.
实际上, 任何一种真实数据是否满足某种数学假定几乎无法证明, 每一类数据都可能有不止一种现成的统计方法来处理, 还有无数的未知方法等待人们去开发.
以模型或方法为主导的方式往往让读者忽略了其他有关的方法, 而那些被忽略的方法在某种意义下很可能更有效, 或者更优越.


笔者认为, 现在需要一本具有以下特点的书:

用实际数据做案例.

介绍的数据种类尽可能广泛;
这些数据必须是真实的;
这些数据必须不是简单平凡的教科书例子;
每个数据都有理论及应用方面的背景;
所有数据都能从网上下载.

对每种数据都介绍可能的方法.

这些方法尽可能新;
对各种方法进行比较;
所有方法必须有计算支持.

全书使用一种软件.

该软件必须是免费的, 可以从网上下载的;
该软件必须能够包含尽可能多的最新统计方法;
该软件必须不断更新;
书中所有结论都可以通过运行该软件程序而得出, 并给出所有代码.

篇幅不能太大.
必须由浅入深, 对经典知识和模型进行必要的回顾.
不能有太多数学公式, 但至少必须让读者能直观理解各种方法的含义.
其宗旨是训练动手的能力, 而不是面面俱到地告诉人们所有细节.
不仅提供各种方法, 而且提醒人们使用各种方法存在的风险.


本书以数据形式为导向, 对应不同的数据形式介绍可能使用的一些方法. 首先引入某些感兴趣类型的数据, 再介绍并且对比可能适合这些数据的一些统计方法.
这些统计方法可能属于许多不同的模型, 属于不同的统计方向, 但只要适用于同一类数据,
我们就尽量将它们都予以介绍. 笔者觉得这种以数据为主导的学习方式有助于理解统计作为数据科学的本质,
有助于实际工作者通过数据学习多种统计方法的应用. 我们列举了可能用于同类数据的若干方法, 希望对创造新的数据分析方法有所启发并促使进一步探索,
同时也让读者免受查阅大量不同文献之苦. 本书不可能介绍所有的方法, 大量新方法在你阅读本书的时候正在诞生.

本书所有的分析都通过免费的自由软件R来实现. 读者可以毫不费力地重复本书所有的计算.
R网站footnote {网址: http://www.r-project.org/.}拥有世界各地统计学家贡献的大量最新程序包(package),
这些程序包以飞快的速度增加和更新, 已从2009年底的大约1000个增加到2012年8月底的4009个, 仅2012年8月份就增加了449个.
它们代表了统计学家创造的崭新的统计方法.
这些程序包的代码都是公开的.footnote{除了极个别并非秘密的子程序之外, 因为它们很费时间, 用机器代码实行.}.
与此相对比, 所有商业软件远没有如此多的资源, 也不会更新得如此之快, 而且商业软件的代码都是保密的昂贵``黑匣子''
在发达国家, 不能想象一个统计研究生不会使用R软件. 那里很多学校都开设了R软件的课程.
今天, 任何一个统计学家想要介绍和推广其创造的统计方法, 都必须提供相应的计算程序, 而发表该程序的最佳地点就是R网站. 由于方法和代码是公开的,
这些方法很容易引起有关学者的关注, 这些关注对研究相应方法形成群体效应, 推动其发展. 不会编程的统计学家在今天是很难生存的.

在学校讲授任何一款商业软件都是为该公司做义务广告, 如果没有相关软件公司的资助, 就没有学校愿意花钱讲授商业软件. 在教学中使用盗版软件是违法行为,
绝对不应该或明或暗地鼓励师生使用盗版商业软件.

对R软件编程的熟悉还有助于学习其他快速计算的语言, 比如C++, FORTRAN和Python等, 这对于应对因快速处理庞大的数据集而面临的巨大的计算量有所裨益.

本书首先通过一些简单的统计和数学内容介绍R软件的基本知识, 然后介绍数据分析的一些基本逻辑和常识.
本书的主体则是根据不同数据形式介绍相应的方法. 本书以数据为主导, 各章都是完全独立的. 有一些统计基本知识的读者可以
选读本书的任何一个完整的部分. 虽然本书介绍的方法涉及应用统计的各个方面, 但不可能介绍所有的数学和统计细节, 否则将会是一部巨型的百科全书.
笔者尽量用文字和少量数学公式对各种方法的原理予以直观介绍, 并引导读者做进一步的阅读.

由于本书没有按照数学模型的分类来编排, 因此对各种方法的介绍不可能满足数学上的系统、整洁和完美的要求, 但这正是对现实数据和现实世界的反映.
如果现实数据都像标准教科书例子那样``规范'',
统计就没有存在和发展的必要了. 本书试图让读者理解世界是复杂的, 数据形式是多种多样的. 必须有超越书本、超越所谓权威的智慧和勇气,
才能充满自信地面对世界上出现的各种挑战.

由于统计正以前所未有的速度发展, R网站及其各个程序包也在不断更新, 因此, 笔者希望读者通过对本书的学习, 学会如何通过R不断学习新的知识和方法.
``授人以鱼不如授之以渔'', 成功的教师不是像百科全书那样告诉学生一些现成的知识, 而是让学生产生疑问和兴趣, 以促进其做进一步的探索.

本书绝大多数数据例子都可以从网上找到并且下载. 这些例子背后都有一些理论和应用的故事.
笔者并没有刻意挑选例子所在的领域, 这没有关系. 你学会了一加一等于二, 也就学会了一个苹果加一个苹果等于两个苹果,
或一个梨加一个梨等于两个梨这样的计算. 那个把作为科学的统计按照工种来划分(诸如工业统计、农业统计、劳动统计)的时代早已一去不复返了.
统计是为各个领域服务的, 我们想要得到的是到任何领域都能施展的能力, 而不是有限的行业培训. 如果你能够
处理具有挑战性的数据, 那么无论该数据来自何领域, 你的感觉都会很好.

虽然本书冠以``复杂数据统计方法''之名, 但对``非复杂''数据的方法都有较完整的回顾, 并给出了相应的运算程序, 只不过没有像标准教科书那样详细地解释细节而已.

本书的适用范围很广, 其内容曾经在中国人民大学、首都经贸大学、中央财经大学、西南财经大学、云南财经大学、四川大学、哈尔滨理工大学、新疆财经大学、中山大学、内蒙古科技大学、云南师范大学讲授过， 对象包括数学、应用数学、统计、精算、经济、旅游、环境等专业的本科生以及数学、应用数学、统计、计量经济学、生物医学、应用统计、经济学等专业的硕士和博士研究生.
作为成绩评定, 给每个学生分配若干网站上的实际数据, 并且要求他们在学期末将他们分析处理这些数据的结果形成报告.
这些数据如何处理, 没有标准答案, 甚至有些必要的方法还超出了授课的范围, 需要学生做进一步的探索和学习.
笔者认为, 应用统计硕士所学的内容应该包括本书的大部分内容. 希望本书对于各个领域的教师以及实际工作者都有参考价值.

本书面世以来, 得到了广大读者的支持和鼓励. 目前的第三版对第二版做了相当大的增补, 并且重新安排了章节. 除了对前两版中发现的错误做出改正之外, 主要增加了贝叶斯网络, 定序变量的比例优势模型, 调查问卷的垃圾比例计算等内容. 总共增加将近三分之一的篇幅. 和第二版一样, 第三版的排版是笔者通过LaTeX{}软件实现的.

在任何国家及任何制度下都能够生存和发展的知识和能力, 就是科学, 是人们在生命的历程中应该获得的.

前言/序言

《现代统计方法及其R语言实践》 本书旨在为读者提供一套全面而深入的现代统计分析方法体系，并辅以 R 语言的实际操作指导。随着数据规模的爆炸式增长以及应用场景的日益复杂，传统的统计学理论和方法已难以完全满足实际需求。本书力图弥合理论与实践之间的鸿沟，帮助读者掌握能够应对现代挑战的统计工具与分析技能。 全书内容涵盖了统计学的基础理论，在此基础上，重点阐述了多种现代统计模型及其在实际问题中的应用。我们不仅会回顾经典的统计推断框架，还将深入探讨回归分析的扩展模型，如广义线性模型（GLM）和混合效应模型，这些模型在处理非正态分布数据和层次化数据时尤为强大。本书将详细介绍模型选择、诊断和解释的原则，并指导读者如何利用 R 语言高效地实现这些模型。 此外，本书还将聚焦于现代数据分析中不可或缺的非参数统计方法。读者将学习到核密度估计、核回归、置换检验等技术，这些方法在不预设数据分布的情况下，能够提供更为灵活和 robust 的统计推断。对于处理高维数据和复杂结构数据的需求，本书也将引入主成分分析（PCA）和因子分析等降维技术，以及聚类分析等数据挖掘方法，帮助读者揭示数据中的潜在模式和结构。 在机器学习与统计学的交叉领域，本书将介绍一些关键的统计学习模型，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及集成学习方法。我们将从统计学的角度理解这些模型的原理，并探讨如何利用 R 语言实现模型的训练、评估和优化。这部分内容旨在帮助读者理解如何将预测模型与推断统计相结合，从而更全面地理解数据。 本书的另一大亮点是其对贝叶斯统计方法的介绍。我们将阐述贝叶斯推断的基本思想，包括先验分布、似然函数和后验分布的概念，并介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等采样技术。通过 R 语言的实现，读者将能够运用贝叶斯方法解决复杂的统计建模问题，并理解其在不确定性量化方面的优势。 在实践层面，本书的所有统计方法都将通过 R 语言的代码示例进行生动演示。我们精选了 R 语言中常用且强大的统计分析包，如 `stats`、`lme4`、`mgcv`、`kernlab`、`randomForest`、`brms` 等，并提供了清晰易懂的代码片段。读者可以通过复制代码并修改参数，直接在自己的数据集上进行尝试，从而快速掌握理论知识的应用。每个章节的示例都力求贴近实际应用场景，涵盖生物统计、经济计量、社会科学、工程技术等多个领域，以帮助读者理解不同领域的数据特点和统计分析需求。 本书还包含一些关于数据可视化和报告撰写的章节，强调清晰、准确地传达统计分析结果的重要性。我们将介绍 R 语言中用于创建高质量图表的工具，如 `ggplot2`，并讨论如何构建具有说服力的统计报告。 本书的结构设计遵循循序渐进的原则，从基础概念到高级模型，逐步深化。每个章节都包含理论讲解、数学推导（在必要时）和 R 语言实现。为了帮助读者巩固所学知识，每章末尾都附有练习题，涵盖了从理论理解到编程实践的各个方面。 本书适合作为高等院校研究生学习的教材，也适用于对现代统计方法感兴趣的科研人员、数据分析师以及希望提升统计分析技能的专业人士。通过学习本书，读者将能够独立运用 R 语言解决复杂的统计问题，做出更为明智的数据驱动决策。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在攻读统计学研究生多年的我，一直在寻找一本能够系统性地梳理和深化复杂数据统计方法的教材。这本《复杂数据统计方法：基于R的应用 第三版》正好填补了我的这一需求。第三版的更新，意味着它包含了最新的研究进展和R语言的最新特性，这一点对于紧跟学科前沿非常重要。书中对于各种高级统计模型的讲解，比如混合效应模型、广义线性模型、非参数统计方法等，都做了非常细致的推导和解释，并且重点突出了R语言中相应的实现函数和包。我特别欣赏书中对模型选择、诊断和比较的详细讨论，这在实际应用中至关重要，因为选择不当的模型会直接影响分析结果的可靠性。此外，书中还涉及了一些在现代数据科学中越来越重要的主题，例如降维技术、聚类分析、分类模型等，并且都结合了R语言的实践操作。我尝试着书中提供的案例，并将其应用到我自己的研究项目中，取得了显著的成效。R语言的强大功能在书中得到了淋漓尽致的体现，无论是数据预处理、模型构建，还是结果解读，都有一套完整的流程和方法。这本书的优点在于，它不仅关注“做什么”，更关注“为什么这么做”，能够帮助读者建立起深刻的理论理解，从而能够灵活运用所学知识解决更广泛的问题。对于已经掌握基础统计知识，但希望在复杂数据分析方面更上一层楼的读者而言，这本书绝对是必读之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，从基础概念到高级应用，层层递进，让读者能够逐步建立起对复杂数据统计方法的认知体系。它没有停留在理论的层面，而是紧密结合了R语言的强大功能，提供了大量的实际操作指南。对于我这样更偏向于实践操作的学习者来说，这一点尤为重要。我可以通过书中提供的代码示例，直接在R环境中进行练习，加深对统计方法的理解。例如，在讲解回归分析时，书中不仅介绍了各种回归模型，还详细说明了如何使用R来拟合模型、检验模型假设、解释回归系数以及进行预测。这种“理论+实践”的学习模式，大大提高了学习效率和知识的迁移能力。书中关于贝叶斯统计方法的介绍，也让我眼前一亮。贝叶斯统计在处理不确定性问题时具有独特的优势，而书中通过R语言的实现，让原本显得抽象的贝叶斯方法变得触手可及。我尝试着用书中的方法来分析我的一些项目数据，发现结果比传统的频率学方法更加直观和有说服力。此外，书中对大数据处理和分析的初步探讨，也为我打开了新的视野。在当今数据爆炸的时代，掌握如何高效地处理和分析大规模数据集至关重要，而这本书在这方面提供了一些有益的启示。总而言之，这是一本内容全面、结构清晰、实践性强的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述逻辑非常清晰，从基础到高级，由浅入深，让读者能够循序渐进地掌握复杂数据统计方法的精髓。我一直对统计学中的一些高级模型感到好奇，但苦于没有合适的入门途径。这本书正好填补了我的这一空白。它不仅详细讲解了各种模型的原理，还提供了用R语言实现这些模型的具体步骤和代码。我尤其喜欢书中对于因果推断方法的介绍，这对于我理解和分析社会科学数据非常有帮助。书中对倾向性评分匹配、工具变量法等方法的讲解，都让我受益匪浅。此外，书中对贝叶斯统计方法的介绍也让我眼前一亮。贝叶斯统计在处理小样本数据和incorporating prior knowledge方面具有独特的优势，而书中通过R语言的实现，让原本显得抽象的贝叶斯方法变得触手可及。我尝试着用书中介绍的贝叶斯模型来分析我的项目数据，发现结果更加稳健且具有更强的解释力。这本书的价值在于，它不仅能够帮助读者学习统计知识，更能够培养读者独立思考和解决问题的能力。它让我明白，统计学不仅仅是一门学科，更是一种思维方式，一种看待和理解世界的方式。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一名即将毕业的研究生来说，找到一本能够指导我完成毕业论文写作的书籍至关重要。《复杂数据统计方法：基于R的应用 第三版》在这方面给了我极大的帮助。书中对于各种统计方法的介绍，不仅讲解了理论，更提供了R语言的实现代码和详细的步骤。这使得我能够快速地将书中的方法应用到我的研究数据中，并得出有说服力的分析结果。我尤其喜欢书中关于模型评估和选择的部分，这对于确保我论文的科学性和严谨性至关重要。例如，在选择回归模型时，书中详细介绍了各种评估指标和模型选择准则，帮助我避免了选择不恰当的模型所带来的潜在问题。此外，书中对于研究设计和数据收集的初步探讨，也为我的研究提供了一些重要的参考。我了解到，一个好的统计分析，离不开前期的良好设计。这本书的价值在于，它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够帮助我提升研究能力、完成高质量学术成果的导师。我会在我的毕业论文中大量借鉴书中的方法和思路，相信能够取得更好的结果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都令人印象深刻。它不仅仅是一本“R语言统计手册”，更是一本深入探讨复杂数据统计方法背后逻辑的学术著作。作者在书中对于每一种统计方法的介绍，都追溯到了其数学基础，并通过严谨的推导来阐释其原理。这对于我这种希望深入理解统计模型“为什么”和“如何”的读者来说，非常有价值。尤其是在处理一些非标准或高度复杂的数据结构时，拥有深厚的理论功底能够帮助我们更好地选择和构建模型。书中对于因果推断、面板数据分析、空间统计等前沿领域的介绍，也让我感受到了作者在学术上的前瞻性和扎实的研究功底。这些内容在许多基础统计教材中是很难找到的。而通过R语言的实现，又将这些前沿的理论知识转化为可操作的方法，大大降低了学习和应用的门槛。我曾经在处理一些具有时间依赖性和空间依赖性的数据时感到非常困惑，而这本书中关于这些内容的详尽讲解，为我提供了有效的解决方案。书中的案例分析也相当精彩，涵盖了多个学科领域，能够帮助读者理解统计方法在不同场景下的应用。我发现，这本书不仅仅是一本学习工具，更是一本激发思考、培养研究能力的启蒙书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据科学领域摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理和深化我对复杂数据统计方法的理解的书籍。这本书，恰好满足了我的这一需求。《复杂数据统计方法：基于R的应用 第三版》不仅仅是简单地介绍各种统计模型，它更深入地剖析了这些模型背后的数学原理，以及如何在R语言中高效地实现它们。我特别欣赏书中对模型诊断和模型选择的细致阐述，这对于我们在实际项目中构建稳健且可靠的模型至关重要。例如，书中对于残差分析、多重共线性检验以及各种信息准则的讨论，都为我提供了非常有价值的指导。我尝试着用书中介绍的一些高级方法来分析我之前遇到的复杂数据问题，例如非线性回归、混合效应模型等，发现效果比我以往的分析方法有了显著提升。这本书的“基于R的应用”这一点尤为重要，它将抽象的统计理论转化为具体的代码实现，大大降低了学习和应用的门槛。我发现，通过书中提供的代码示例，我能够快速地掌握各种统计方法的运用，并将其应用到我的实际工作中。这本书无疑为我提供了一个强大的工具箱，让我在数据分析的道路上更加游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于其“应用”二字。它不仅仅是枯燥的理论堆砌，而是将统计方法置于解决实际问题的语境中。书中提供的案例，无论是来自经济学、医学、社会学还是工程学，都能够清晰地展示统计方法是如何帮助我们理解数据、发现规律、做出决策的。通过R语言的实践操作，我能够亲身感受到统计学在解决现实世界问题中的强大力量。例如，书中在讲解聚类分析时，不仅介绍了各种聚类算法，还通过实际的客户分群案例，展示了如何利用聚类分析来挖掘潜在的市场机会。这种贴近实际的应用场景，让我对统计学产生了更浓厚的兴趣。此外，书中还强调了数据探索性分析（EDA）的重要性，并给出了详细的R语言实现步骤。我认识到，在进行任何复杂的统计建模之前，充分地理解数据本身的特征是至关重要的，而EDA正是实现这一目标的关键。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统学习和实践复杂数据统计方法的宝贵平台。它帮助我将课堂上学到的理论知识，有效地转化为解决实际研究问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常适合研究生学习。它既有学术的严谨性，又不失清晰易懂的特点。作者在讲解复杂的统计概念时，会用通俗易懂的语言进行解释，并辅以生动的例子。这大大降低了学习的难度，让原本可能晦涩难懂的统计学知识变得容易理解。我特别喜欢书中对于各种统计检验的详细讲解，包括其原理、假设以及R语言的实现。这对于我正确地进行假设检验、解释检验结果非常重要。此外，书中对于可视化部分的重视，也让我觉得耳目一新。作者通过R语言生成了大量的图表，直观地展示了数据特征、模型拟合效果以及分析结果。这对于我理解和沟通数据分析结果非常有帮助。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，它能够引导读者一步步地深入理解复杂数据统计方法，并掌握用R语言进行实践的能力。对于那些希望在统计学领域有所建树的读者来说，这本书绝对是不可多得的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是统计学领域的一场及时雨！我之前接触过一些基础的统计知识，但面对日益复杂的数据集，总感觉力不从心。这本书的出现，如同为我指明了方向。它不仅仅是简单地罗列各种统计方法，而是深入浅出地讲解了这些方法背后的数学原理，以及如何巧妙地运用R语言进行实现。从基础的描述性统计到高级的回归分析、时间序列分析，乃至机器学习中的一些经典模型，书中都给出了详尽的阐述。更重要的是，它强调了“基于R的应用”，这意味着读者不仅能理解理论，更能立即动手实践，将知识转化为解决实际问题的能力。我尤其喜欢书中对于数据可视化部分的讲解，如何用R生成高质量的图表来直观地呈现数据特征和模型结果，这一点对于提高沟通效率和说服力至关重要。书中提供的代码示例也非常实用，可以直接复制代码到R环境中运行，然后根据自己的数据进行调整。这大大降低了学习的门槛，让原本可能枯燥乏味的统计学学习变得生动有趣。对于那些希望在学术研究或实际工作中深入挖掘数据价值的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它构建了一个坚实的理论基础，同时提供了强大的实践工具，真正做到了理论与实践的完美结合。我发现，自从开始研读这本书后，我对数据分析的理解有了质的飞跃，看待问题的方式也更加立体和深入。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容非常丰富，涵盖了统计学领域内许多前沿和复杂的主题。我之前接触过一些统计学入门的书籍，但总觉得不够深入，无法满足我对复杂数据分析的需求。这本书正好弥补了这一不足。它不仅深入讲解了各种统计模型的原理，还提供了用R语言实现这些模型的具体方法。我特别欣赏书中对于时间序列分析的讲解，这部分内容对于我理解和预测经济数据非常有帮助。书中详细介绍了ARIMA模型、GARCH模型等，并提供了相应的R代码实现。通过这些代码，我能够轻松地对时间序列数据进行建模和预测。此外，书中对于生存分析的介绍也让我受益匪浅。在医学研究领域，生存分析是一种非常重要的统计方法，而这本书的讲解，让我能够更好地理解和应用这一方法。它不仅仅是列出公式和代码，更是通过生动的案例，展示了统计方法是如何在实际应用中发挥作用的。这本书的出现，无疑为我打开了通往更深层次数据分析世界的大门。

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目前还有待观察。

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好书，说得很详细，值得一看

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对自己很有用，不错！