復雜數據統計方法：基於R的應用 第三版/高等院校研究生用書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳喜之 著

圖書標籤:

• 統計學
• R語言
• 數據分析
• 復雜數據
• 迴歸分析
• 多元統計
• 生物統計
• 醫學統計
• 高等教育
• 研究生教材

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300215945

版次：3

商品編碼：11767764

包裝：平裝

叢書名： 高等院校研究生用書

開本：16開

齣版時間：2015-07-01

用紙：膠版紙

頁數：328

內容簡介

本書自麵世以來，得到瞭廣大讀者的支持和鼓勵。第三版根據需要做瞭一些修正、改動及增補，在第七章補充瞭Granger因果檢驗，增加瞭非綫性時間序列一節。本書讀者對象包括統計學、應用統計學、經濟學、數學、應用數學、精算、環境、計量經濟學、生物醫學等專業的本科生、碩士及博士生，各領域的教師和實際工作者。
本書對第二版做瞭相當大的增補， 並且重新安排瞭章節. 除瞭對前兩版中發現的錯誤做齣改正之外， 主要增加瞭貝葉斯網絡、 定序變量的比例優勢模型、調查問捲的垃圾比例計算等內容. 總共增加將近三分之一的篇幅. 和第二版一樣， 第三版的排版是筆者通過LaTeX{}軟件實現的.

作者簡介

吳喜之，北京大學數學力學係本科，美國北卡羅來納大學統計博士。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、北卡羅來納大學以及南開大學、北京大學等多所著名學府執教。

目錄

前言
第一章 引言
第二章 橫截麵數據迴歸： 經典方法
第三章 橫截麵數據迴歸： 機器學習方法
第四章 橫截麵數據分類： 經典方法
第五章 橫截麵數據分類： 機器學習方法
第六章 橫截麵數據： 計數或有序因變量
第七章 縱嚮數據(多水平模型、麵闆數據)
第八章 多元分析
第九章 多元數據的關聯規則分析
第十章 調查數據中垃圾比例的計算
第十一章 路徑建模(結構方程建模)數據的PLS分析
第十二章 貝葉斯網絡
第十三章 多元時間序列數據
附錄 練習： 熟練使用R軟件
參考文獻

精彩書摘

什麼是復雜數據? 沒有人能夠確切定義. 本書將通常統計基本教科書中的例子所代錶的數據稱為簡單數據, 例如通常最小二乘綫性迴歸所能夠圓滿處理的獨立同正態分布數據、
用標準多元分析方法能夠處理的具有多元正態分布的數據等. 其他本科教科書中能夠相對圓滿處理的數據應該不算復雜數據. 顯然,
現實世界中遇到的絕大多數數據都不是標準教科書中所介紹的方法能夠圓滿處理的, 因此都應該被認為是復雜數據. 按照這個定義, 絕大多數真實數據都是復雜數據.

對於一個實際工作者來說, 拿到一個真實數據以後, 很可能需要查閱不少文獻來尋找適閤這個數據的幾種可能模型(假定知道用什麼模型可能解決問題),
再翻閱若乾種軟件手冊來查閱這些文獻所使用軟件的計算方法(假定購買瞭這些軟件). 造成這種情況的原因是, 多數統計教科書是以模型或方法為導嚮的,
內容也多是按照數學思維展開的.

以模型或方法為導嚮的教科書通常以介紹某種數學模型和方法為主, 同時說明這種模型適用於滿足某些數學假定的數據, 最後說明該模型對於
這些滿足假定的數據擬閤的優越性.
實際上, 任何一種真實數據是否滿足某種數學假定幾乎無法證明, 每一類數據都可能有不止一種現成的統計方法來處理, 還有無數的未知方法等待人們去開發.
以模型或方法為主導的方式往往讓讀者忽略瞭其他有關的方法, 而那些被忽略的方法在某種意義下很可能更有效, 或者更優越.


筆者認為, 現在需要一本具有以下特點的書:

用實際數據做案例.

介紹的數據種類盡可能廣泛;
這些數據必須是真實的;
這些數據必須不是簡單平凡的教科書例子;
每個數據都有理論及應用方麵的背景;
所有數據都能從網上下載.

對每種數據都介紹可能的方法.

這些方法盡可能新;
對各種方法進行比較;
所有方法必須有計算支持.

全書使用一種軟件.

該軟件必須是免費的, 可以從網上下載的;
該軟件必須能夠包含盡可能多的最新統計方法;
該軟件必須不斷更新;
書中所有結論都可以通過運行該軟件程序而得齣, 並給齣所有代碼.

篇幅不能太大.
必須由淺入深, 對經典知識和模型進行必要的迴顧.
不能有太多數學公式, 但至少必須讓讀者能直觀理解各種方法的含義.
其宗旨是訓練動手的能力, 而不是麵麵俱到地告訴人們所有細節.
不僅提供各種方法, 而且提醒人們使用各種方法存在的風險.


本書以數據形式為導嚮, 對應不同的數據形式介紹可能使用的一些方法. 首先引入某些感興趣類型的數據, 再介紹並且對比可能適閤這些數據的一些統計方法.
這些統計方法可能屬於許多不同的模型, 屬於不同的統計方嚮, 但隻要適用於同一類數據,
我們就盡量將它們都予以介紹. 筆者覺得這種以數據為主導的學習方式有助於理解統計作為數據科學的本質,
有助於實際工作者通過數據學習多種統計方法的應用. 我們列舉瞭可能用於同類數據的若乾方法, 希望對創造新的數據分析方法有所啓發並促使進一步探索,
同時也讓讀者免受查閱大量不同文獻之苦. 本書不可能介紹所有的方法, 大量新方法在你閱讀本書的時候正在誕生.

本書所有的分析都通過免費的自由軟件R來實現. 讀者可以毫不費力地重復本書所有的計算.
R網站footnote {網址: http://www.r-project.org/.}擁有世界各地統計學傢貢獻的大量最新程序包(package),
這些程序包以飛快的速度增加和更新, 已從2009年底的大約1000個增加到2012年8月底的4009個, 僅2012年8月份就增加瞭449個.
它們代錶瞭統計學傢創造的嶄新的統計方法.
這些程序包的代碼都是公開的.footnote{除瞭極個彆並非秘密的子程序之外, 因為它們很費時間, 用機器代碼實行.}.
與此相對比, 所有商業軟件遠沒有如此多的資源, 也不會更新得如此之快, 而且商業軟件的代碼都是保密的昂貴``黑匣子''
在發達國傢, 不能想象一個統計研究生不會使用R軟件. 那裏很多學校都開設瞭R軟件的課程.
今天, 任何一個統計學傢想要介紹和推廣其創造的統計方法, 都必須提供相應的計算程序, 而發錶該程序的最佳地點就是R網站. 由於方法和代碼是公開的,
這些方法很容易引起有關學者的關注, 這些關注對研究相應方法形成群體效應, 推動其發展. 不會編程的統計學傢在今天是很難生存的.

在學校講授任何一款商業軟件都是為該公司做義務廣告, 如果沒有相關軟件公司的資助, 就沒有學校願意花錢講授商業軟件. 在教學中使用盜版軟件是違法行為,
絕對不應該或明或暗地鼓勵師生使用盜版商業軟件.

對R軟件編程的熟悉還有助於學習其他快速計算的語言, 比如C++, FORTRAN和Python等, 這對於應對因快速處理龐大的數據集而麵臨的巨大的計算量有所裨益.

本書首先通過一些簡單的統計和數學內容介紹R軟件的基本知識, 然後介紹數據分析的一些基本邏輯和常識.
本書的主體則是根據不同數據形式介紹相應的方法. 本書以數據為主導, 各章都是完全獨立的. 有一些統計基本知識的讀者可以
選讀本書的任何一個完整的部分. 雖然本書介紹的方法涉及應用統計的各個方麵, 但不可能介紹所有的數學和統計細節, 否則將會是一部巨型的百科全書.
筆者盡量用文字和少量數學公式對各種方法的原理予以直觀介紹, 並引導讀者做進一步的閱讀.

由於本書沒有按照數學模型的分類來編排, 因此對各種方法的介紹不可能滿足數學上的係統、整潔和完美的要求, 但這正是對現實數據和現實世界的反映.
如果現實數據都像標準教科書例子那樣``規範'',
統計就沒有存在和發展的必要瞭. 本書試圖讓讀者理解世界是復雜的, 數據形式是多種多樣的. 必須有超越書本、超越所謂權威的智慧和勇氣,
纔能充滿自信地麵對世界上齣現的各種挑戰.

由於統計正以前所未有的速度發展, R網站及其各個程序包也在不斷更新, 因此, 筆者希望讀者通過對本書的學習, 學會如何通過R不斷學習新的知識和方法.
``授人以魚不如授之以漁'', 成功的教師不是像百科全書那樣告訴學生一些現成的知識, 而是讓學生産生疑問和興趣, 以促進其做進一步的探索.

本書絕大多數數據例子都可以從網上找到並且下載. 這些例子背後都有一些理論和應用的故事.
筆者並沒有刻意挑選例子所在的領域, 這沒有關係. 你學會瞭一加一等於二, 也就學會瞭一個蘋果加一個蘋果等於兩個蘋果,
或一個梨加一個梨等於兩個梨這樣的計算. 那個把作為科學的統計按照工種來劃分(諸如工業統計、農業統計、勞動統計)的時代早已一去不復返瞭.
統計是為各個領域服務的, 我們想要得到的是到任何領域都能施展的能力, 而不是有限的行業培訓. 如果你能夠
處理具有挑戰性的數據, 那麼無論該數據來自何領域, 你的感覺都會很好.

雖然本書冠以``復雜數據統計方法''之名, 但對``非復雜''數據的方法都有較完整的迴顧, 並給齣瞭相應的運算程序, 隻不過沒有像標準教科書那樣詳細地解釋細節而已.

本書的適用範圍很廣, 其內容曾經在中國人民大學、首都經貿大學、中央財經大學、西南財經大學、雲南財經大學、四川大學、哈爾濱理工大學、新疆財經大學、中山大學、內濛古科技大學、雲南師範大學講授過， 對象包括數學、應用數學、統計、精算、經濟、旅遊、環境等專業的本科生以及數學、應用數學、統計、計量經濟學、生物醫學、應用統計、經濟學等專業的碩士和博士研究生.
作為成績評定, 給每個學生分配若乾網站上的實際數據, 並且要求他們在學期末將他們分析處理這些數據的結果形成報告.
這些數據如何處理, 沒有標準答案, 甚至有些必要的方法還超齣瞭授課的範圍, 需要學生做進一步的探索和學習.
筆者認為, 應用統計碩士所學的內容應該包括本書的大部分內容. 希望本書對於各個領域的教師以及實際工作者都有參考價值.

本書麵世以來, 得到瞭廣大讀者的支持和鼓勵. 目前的第三版對第二版做瞭相當大的增補, 並且重新安排瞭章節. 除瞭對前兩版中發現的錯誤做齣改正之外, 主要增加瞭貝葉斯網絡, 定序變量的比例優勢模型, 調查問捲的垃圾比例計算等內容. 總共增加將近三分之一的篇幅. 和第二版一樣, 第三版的排版是筆者通過LaTeX{}軟件實現的.

在任何國傢及任何製度下都能夠生存和發展的知識和能力, 就是科學, 是人們在生命的曆程中應該獲得的.

前言/序言

《現代統計方法及其R語言實踐》 本書旨在為讀者提供一套全麵而深入的現代統計分析方法體係，並輔以 R 語言的實際操作指導。隨著數據規模的爆炸式增長以及應用場景的日益復雜，傳統的統計學理論和方法已難以完全滿足實際需求。本書力圖彌閤理論與實踐之間的鴻溝，幫助讀者掌握能夠應對現代挑戰的統計工具與分析技能。 全書內容涵蓋瞭統計學的基礎理論，在此基礎上，重點闡述瞭多種現代統計模型及其在實際問題中的應用。我們不僅會迴顧經典的統計推斷框架，還將深入探討迴歸分析的擴展模型，如廣義綫性模型（GLM）和混閤效應模型，這些模型在處理非正態分布數據和層次化數據時尤為強大。本書將詳細介紹模型選擇、診斷和解釋的原則，並指導讀者如何利用 R 語言高效地實現這些模型。 此外，本書還將聚焦於現代數據分析中不可或缺的非參數統計方法。讀者將學習到核密度估計、核迴歸、置換檢驗等技術，這些方法在不預設數據分布的情況下，能夠提供更為靈活和 robust 的統計推斷。對於處理高維數據和復雜結構數據的需求，本書也將引入主成分分析（PCA）和因子分析等降維技術，以及聚類分析等數據挖掘方法，幫助讀者揭示數據中的潛在模式和結構。 在機器學習與統計學的交叉領域，本書將介紹一些關鍵的統計學習模型，如支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林以及集成學習方法。我們將從統計學的角度理解這些模型的原理，並探討如何利用 R 語言實現模型的訓練、評估和優化。這部分內容旨在幫助讀者理解如何將預測模型與推斷統計相結閤，從而更全麵地理解數據。 本書的另一大亮點是其對貝葉斯統計方法的介紹。我們將闡述貝葉斯推斷的基本思想，包括先驗分布、似然函數和後驗分布的概念，並介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）等采樣技術。通過 R 語言的實現，讀者將能夠運用貝葉斯方法解決復雜的統計建模問題，並理解其在不確定性量化方麵的優勢。 在實踐層麵，本書的所有統計方法都將通過 R 語言的代碼示例進行生動演示。我們精選瞭 R 語言中常用且強大的統計分析包，如 `stats`、`lme4`、`mgcv`、`kernlab`、`randomForest`、`brms` 等，並提供瞭清晰易懂的代碼片段。讀者可以通過復製代碼並修改參數，直接在自己的數據集上進行嘗試，從而快速掌握理論知識的應用。每個章節的示例都力求貼近實際應用場景，涵蓋生物統計、經濟計量、社會科學、工程技術等多個領域，以幫助讀者理解不同領域的數據特點和統計分析需求。 本書還包含一些關於數據可視化和報告撰寫的章節，強調清晰、準確地傳達統計分析結果的重要性。我們將介紹 R 語言中用於創建高質量圖錶的工具，如 `ggplot2`，並討論如何構建具有說服力的統計報告。 本書的結構設計遵循循序漸進的原則，從基礎概念到高級模型，逐步深化。每個章節都包含理論講解、數學推導（在必要時）和 R 語言實現。為瞭幫助讀者鞏固所學知識，每章末尾都附有練習題，涵蓋瞭從理論理解到編程實踐的各個方麵。 本書適閤作為高等院校研究生學習的教材，也適用於對現代統計方法感興趣的科研人員、數據分析師以及希望提升統計分析技能的專業人士。通過學習本書，讀者將能夠獨立運用 R 語言解決復雜的統計問題，做齣更為明智的數據驅動決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭統計學領域內許多前沿和復雜的主題。我之前接觸過一些統計學入門的書籍，但總覺得不夠深入，無法滿足我對復雜數據分析的需求。這本書正好彌補瞭這一不足。它不僅深入講解瞭各種統計模型的原理，還提供瞭用R語言實現這些模型的具體方法。我特彆欣賞書中對於時間序列分析的講解，這部分內容對於我理解和預測經濟數據非常有幫助。書中詳細介紹瞭ARIMA模型、GARCH模型等，並提供瞭相應的R代碼實現。通過這些代碼，我能夠輕鬆地對時間序列數據進行建模和預測。此外，書中對於生存分析的介紹也讓我受益匪淺。在醫學研究領域，生存分析是一種非常重要的統計方法，而這本書的講解，讓我能夠更好地理解和應用這一方法。它不僅僅是列齣公式和代碼，更是通過生動的案例，展示瞭統計方法是如何在實際應用中發揮作用的。這本書的齣現，無疑為我打開瞭通往更深層次數據分析世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一名即將畢業的研究生來說，找到一本能夠指導我完成畢業論文寫作的書籍至關重要。《復雜數據統計方法：基於R的應用 第三版》在這方麵給瞭我極大的幫助。書中對於各種統計方法的介紹，不僅講解瞭理論，更提供瞭R語言的實現代碼和詳細的步驟。這使得我能夠快速地將書中的方法應用到我的研究數據中，並得齣有說服力的分析結果。我尤其喜歡書中關於模型評估和選擇的部分，這對於確保我論文的科學性和嚴謹性至關重要。例如，在選擇迴歸模型時，書中詳細介紹瞭各種評估指標和模型選擇準則，幫助我避免瞭選擇不恰當的模型所帶來的潛在問題。此外，書中對於研究設計和數據收集的初步探討，也為我的研究提供瞭一些重要的參考。我瞭解到，一個好的統計分析，離不開前期的良好設計。這本書的價值在於，它不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠幫助我提升研究能力、完成高質量學術成果的導師。我會在我的畢業論文中大量藉鑒書中的方法和思路，相信能夠取得更好的結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常適閤研究生學習。它既有學術的嚴謹性，又不失清晰易懂的特點。作者在講解復雜的統計概念時，會用通俗易懂的語言進行解釋，並輔以生動的例子。這大大降低瞭學習的難度，讓原本可能晦澀難懂的統計學知識變得容易理解。我特彆喜歡書中對於各種統計檢驗的詳細講解，包括其原理、假設以及R語言的實現。這對於我正確地進行假設檢驗、解釋檢驗結果非常重要。此外，書中對於可視化部分的重視，也讓我覺得耳目一新。作者通過R語言生成瞭大量的圖錶，直觀地展示瞭數據特徵、模型擬閤效果以及分析結果。這對於我理解和溝通數據分析結果非常有幫助。這本書不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的老師，它能夠引導讀者一步步地深入理解復雜數據統計方法，並掌握用R語言進行實踐的能力。對於那些希望在統計學領域有所建樹的讀者來說，這本書絕對是不可多得的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於其“應用”二字。它不僅僅是枯燥的理論堆砌，而是將統計方法置於解決實際問題的語境中。書中提供的案例，無論是來自經濟學、醫學、社會學還是工程學，都能夠清晰地展示統計方法是如何幫助我們理解數據、發現規律、做齣決策的。通過R語言的實踐操作，我能夠親身感受到統計學在解決現實世界問題中的強大力量。例如，書中在講解聚類分析時，不僅介紹瞭各種聚類算法，還通過實際的客戶分群案例，展示瞭如何利用聚類分析來挖掘潛在的市場機會。這種貼近實際的應用場景，讓我對統計學産生瞭更濃厚的興趣。此外，書中還強調瞭數據探索性分析（EDA）的重要性，並給齣瞭詳細的R語言實現步驟。我認識到，在進行任何復雜的統計建模之前，充分地理解數據本身的特徵是至關重要的，而EDA正是實現這一目標的關鍵。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個係統學習和實踐復雜數據統計方法的寶貴平颱。它幫助我將課堂上學到的理論知識，有效地轉化為解決實際研究問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是統計學領域的一場及時雨！我之前接觸過一些基礎的統計知識，但麵對日益復雜的數據集，總感覺力不從心。這本書的齣現，如同為我指明瞭方嚮。它不僅僅是簡單地羅列各種統計方法，而是深入淺齣地講解瞭這些方法背後的數學原理，以及如何巧妙地運用R語言進行實現。從基礎的描述性統計到高級的迴歸分析、時間序列分析，乃至機器學習中的一些經典模型，書中都給齣瞭詳盡的闡述。更重要的是，它強調瞭“基於R的應用”，這意味著讀者不僅能理解理論，更能立即動手實踐，將知識轉化為解決實際問題的能力。我尤其喜歡書中對於數據可視化部分的講解，如何用R生成高質量的圖錶來直觀地呈現數據特徵和模型結果，這一點對於提高溝通效率和說服力至關重要。書中提供的代碼示例也非常實用，可以直接復製代碼到R環境中運行，然後根據自己的數據進行調整。這大大降低瞭學習的門檻，讓原本可能枯燥乏味的統計學學習變得生動有趣。對於那些希望在學術研究或實際工作中深入挖掘數據價值的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。它構建瞭一個堅實的理論基礎，同時提供瞭強大的實踐工具，真正做到瞭理論與實踐的完美結閤。我發現，自從開始研讀這本書後，我對數據分析的理解有瞭質的飛躍，看待問題的方式也更加立體和深入。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常閤理，從基礎概念到高級應用，層層遞進，讓讀者能夠逐步建立起對復雜數據統計方法的認知體係。它沒有停留在理論的層麵，而是緊密結閤瞭R語言的強大功能，提供瞭大量的實際操作指南。對於我這樣更偏嚮於實踐操作的學習者來說，這一點尤為重要。我可以通過書中提供的代碼示例，直接在R環境中進行練習，加深對統計方法的理解。例如，在講解迴歸分析時，書中不僅介紹瞭各種迴歸模型，還詳細說明瞭如何使用R來擬閤模型、檢驗模型假設、解釋迴歸係數以及進行預測。這種“理論+實踐”的學習模式，大大提高瞭學習效率和知識的遷移能力。書中關於貝葉斯統計方法的介紹，也讓我眼前一亮。貝葉斯統計在處理不確定性問題時具有獨特的優勢，而書中通過R語言的實現，讓原本顯得抽象的貝葉斯方法變得觸手可及。我嘗試著用書中的方法來分析我的一些項目數據，發現結果比傳統的頻率學方法更加直觀和有說服力。此外，書中對大數據處理和分析的初步探討，也為我打開瞭新的視野。在當今數據爆炸的時代，掌握如何高效地處理和分析大規模數據集至關重要，而這本書在這方麵提供瞭一些有益的啓示。總而言之，這是一本內容全麵、結構清晰、實踐性強的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據科學領域摸爬滾打多年的從業者，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理和深化我對復雜數據統計方法的理解的書籍。這本書，恰好滿足瞭我的這一需求。《復雜數據統計方法：基於R的應用 第三版》不僅僅是簡單地介紹各種統計模型，它更深入地剖析瞭這些模型背後的數學原理，以及如何在R語言中高效地實現它們。我特彆欣賞書中對模型診斷和模型選擇的細緻闡述，這對於我們在實際項目中構建穩健且可靠的模型至關重要。例如，書中對於殘差分析、多重共綫性檢驗以及各種信息準則的討論，都為我提供瞭非常有價值的指導。我嘗試著用書中介紹的一些高級方法來分析我之前遇到的復雜數據問題，例如非綫性迴歸、混閤效應模型等，發現效果比我以往的分析方法有瞭顯著提升。這本書的“基於R的應用”這一點尤為重要，它將抽象的統計理論轉化為具體的代碼實現，大大降低瞭學習和應用的門檻。我發現，通過書中提供的代碼示例，我能夠快速地掌握各種統計方法的運用，並將其應用到我的實際工作中。這本書無疑為我提供瞭一個強大的工具箱，讓我在數據分析的道路上更加遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在攻讀統計學研究生多年的我，一直在尋找一本能夠係統性地梳理和深化復雜數據統計方法的教材。這本《復雜數據統計方法：基於R的應用 第三版》正好填補瞭我的這一需求。第三版的更新，意味著它包含瞭最新的研究進展和R語言的最新特性，這一點對於緊跟學科前沿非常重要。書中對於各種高級統計模型的講解，比如混閤效應模型、廣義綫性模型、非參數統計方法等，都做瞭非常細緻的推導和解釋，並且重點突齣瞭R語言中相應的實現函數和包。我特彆欣賞書中對模型選擇、診斷和比較的詳細討論，這在實際應用中至關重要，因為選擇不當的模型會直接影響分析結果的可靠性。此外，書中還涉及瞭一些在現代數據科學中越來越重要的主題，例如降維技術、聚類分析、分類模型等，並且都結閤瞭R語言的實踐操作。我嘗試著書中提供的案例，並將其應用到我自己的研究項目中，取得瞭顯著的成效。R語言的強大功能在書中得到瞭淋灕盡緻的體現，無論是數據預處理、模型構建，還是結果解讀，都有一套完整的流程和方法。這本書的優點在於，它不僅關注“做什麼”，更關注“為什麼這麼做”，能夠幫助讀者建立起深刻的理論理解，從而能夠靈活運用所學知識解決更廣泛的問題。對於已經掌握基礎統計知識，但希望在復雜數據分析方麵更上一層樓的讀者而言，這本書絕對是必讀之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述邏輯非常清晰，從基礎到高級，由淺入深，讓讀者能夠循序漸進地掌握復雜數據統計方法的精髓。我一直對統計學中的一些高級模型感到好奇，但苦於沒有閤適的入門途徑。這本書正好填補瞭我的這一空白。它不僅詳細講解瞭各種模型的原理，還提供瞭用R語言實現這些模型的具體步驟和代碼。我尤其喜歡書中對於因果推斷方法的介紹，這對於我理解和分析社會科學數據非常有幫助。書中對傾嚮性評分匹配、工具變量法等方法的講解，都讓我受益匪淺。此外，書中對貝葉斯統計方法的介紹也讓我眼前一亮。貝葉斯統計在處理小樣本數據和incorporating prior knowledge方麵具有獨特的優勢，而書中通過R語言的實現，讓原本顯得抽象的貝葉斯方法變得觸手可及。我嘗試著用書中介紹的貝葉斯模型來分析我的項目數據，發現結果更加穩健且具有更強的解釋力。這本書的價值在於，它不僅能夠幫助讀者學習統計知識，更能夠培養讀者獨立思考和解決問題的能力。它讓我明白，統計學不僅僅是一門學科，更是一種思維方式，一種看待和理解世界的方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都令人印象深刻。它不僅僅是一本“R語言統計手冊”，更是一本深入探討復雜數據統計方法背後邏輯的學術著作。作者在書中對於每一種統計方法的介紹，都追溯到瞭其數學基礎，並通過嚴謹的推導來闡釋其原理。這對於我這種希望深入理解統計模型“為什麼”和“如何”的讀者來說，非常有價值。尤其是在處理一些非標準或高度復雜的數據結構時，擁有深厚的理論功底能夠幫助我們更好地選擇和構建模型。書中對於因果推斷、麵闆數據分析、空間統計等前沿領域的介紹，也讓我感受到瞭作者在學術上的前瞻性和紮實的研究功底。這些內容在許多基礎統計教材中是很難找到的。而通過R語言的實現，又將這些前沿的理論知識轉化為可操作的方法，大大降低瞭學習和應用的門檻。我曾經在處理一些具有時間依賴性和空間依賴性的數據時感到非常睏惑，而這本書中關於這些內容的詳盡講解，為我提供瞭有效的解決方案。書中的案例分析也相當精彩，涵蓋瞭多個學科領域，能夠幫助讀者理解統計方法在不同場景下的應用。我發現，這本書不僅僅是一本學習工具，更是一本激發思考、培養研究能力的啓濛書。

評分☆☆☆☆☆

ok

評分☆☆☆☆☆

high高科技哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

很有幫助，正用它在備課啊

評分☆☆☆☆☆

ok

評分☆☆☆☆☆

物流非常給力，書保護的非常好！

評分☆☆☆☆☆

幫彆人買的

評分☆☆☆☆☆

好長時間沒補基礎瞭，得空仔細看看吧！

評分☆☆☆☆☆

正品好用，送貨上門杠杠的，下次有需要還買，嗬嗬

評分☆☆☆☆☆

對自己很有用，不錯！