统计建模与R软件 薛毅,陈立萍著 清华大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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薛毅，陈立萍著 著

图书标签:

• 统计建模
• R语言
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• 回归分析
• 方差分析
• 统计推断
• 机器学习
• 清华大学出版社
• 薛毅
• 陈立萍

店铺： 天都图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302143666

商品编码：17979579189

包装：平装

出版时间：2007-04-01

图书基本信息
图书名称	统计建模与R软件	作者	薛毅,陈立萍著
定价	49.00元	出版社	清华大学出版社
ISBN	9787302143666	出版日期	2007-04-01
字数	716000	页码	525
版次	1	装帧	平装
开本		商品重量	0.722Kg

内容简介

本书以统计理论为基础，按照数理统计教材的章节顺序，在讲明统计的基本概念的同时，以R软件为辅助计算手段，介绍统计计算的方法，从而有效地解决统计中的计算问题． 书中结合数理统计问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解该软件的精髓和灵活、高效的使用技巧．此外，还介绍了在工程技术、经济管理、社会生活等各方面的丰富的统计问题及其统计建模方法，通过该软件将所建模型进行求解，使读者获得从实际问题建模入手，到利用软件进行求解，以及对计算结果进行分析的全面训练． 本书可作为理工、经济、管理、生物等专业学生数理统计课程的辅导教材或教学参考书，也可作为统计计算课程的教材和数学建模竞赛的辅导教材。

作者简介

目录

章　概率统计的基本知识 1.1　事件与概率 1.1.1 事件 1.1.2　概率 1.1.3　古典概型 1.1.4　几何概型 1.1.5　条件概率 1.1.6　概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式 1.1.7　独立事件 1.1.8　n重Bemoulli试验及其概率计算 1.2　变量及其分布 1.2.1 变量的定义 1.2.2　变量的分布函数 1.2.3　离散型变量 1.2.4　连续型变量 1.2.5　向量 1.3　变量的数字特征 1.3.1 数学期望 1.3.2　方差 1.3.3　几种常用变量分布的期望与方差 1.3.4　协方差与相关系数 1.3.5　矩与协方差矩阵 1.4　极限定理 1.4.1 大数定律 1.4.2　中心极限定理 1.5　数理统计的基本概念 1.5.1　总体、个体、简单样本 1.5.2　参数空间与分布族 1.5.3　统计量和抽样分布 1.5.4　正态总体样本均值与样本方差的分布 习题 第2章　R软件的使用 2.1　R软件简介 2.1.1　R软件的下载与安装 2.1.2　初识R软件 2.1.3　R软件主窗口命令与快捷方式 2.2　数字、字符与向量 2.2.1 向量 2.2.2　产生有规律的序列 2.2.3　逻辑向量 2.2.4　缺失数据 2.2.5　字符型向量 2.2.6　复数向量 2.2.7　向量下标运算 2.3　对象和它的模式与属性 2.3.1　固有属性：mode和length 2.3.2　修改对象的长度 2.3.3　attributes()和attr()函数 2.3.4　对象的class属性 2.4　因子 2.4.1　factor()函数 2.4.2　tapply()数 2.4.3　gl()函数 2.5　多维数组和矩阵 2.5.1　生成数组或矩阵 2.5.2　数组下标 2.5.3　数组的四则运算 2.5.4　矩阵的运算 2.5.5 与矩阵(数组)运算有关的函数 …… 第3章　数据描述性分析 第4章　参数估计 第5章　假设检验 第6章　回归分析 第7章　方差分析 第8章　应用多元分析（Ⅰ） 第9章　应用多元分析（Ⅱ） 0章　计算机模拟 附录　索引 参考文献

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文摘

序言

现代数据分析的基石：深度解析统计建模理论与实践 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、引领创新的核心力量。理解并驾驭海量数据，从中提炼有价值的洞察，是当今科研、商业及社会发展不可或缺的能力。统计建模，作为连接原始数据与深刻理解的桥梁，其重要性日益凸显。本书正是旨在为读者提供一套系统、深入且极具实践指导意义的统计建模理论与方法。我们不仅将探究统计模型背后的数学原理，更将重点关注如何在真实的 R 语言环境中，将这些理论转化为解决实际问题的强大工具。 一、 统计建模的宏伟蓝图：从概念到理论的深度遨游 统计建模并非单一的概念，而是一个涵盖广泛的理论体系。本书将从最基础的统计学原理出发，逐步构建起读者对统计建模的完整认知。 数据探索与预处理： 在任何建模工作开始之前，深入理解数据是至关重要的一步。我们将详细介绍描述性统计（均值、方差、分位数等）以及各种可视化技术（直方图、散点图、箱线图、Q-Q图等）在数据探索中的作用，帮助读者识别数据的分布特征、潜在的异常值、变量间的相关性等。同时，本书还将强调数据清洗、缺失值处理、异常值检测与修正、变量转换（如对数转换、平方根转换）等预处理技术的重要性，它们是构建稳健模型的基础。 回归分析的精髓： 回归分析是统计建模中最核心、应用最广泛的技术之一。我们将从最简单的线性回归模型入手，详细阐述模型的假设（线性性、独立性、同方差性、正态性）、参数估计（最小二乘法）以及模型诊断（残差分析、拟合优度检验 R²、F 检验）。在此基础上，我们将深入探讨多元线性回归，理解多变量之间的线性关系，并学习如何处理多重共线性、选择最优回归模型（逐步回归、向前选择、向后剔除）以及引入交互项和多项式项以捕捉非线性关系。 广义线性模型（GLM）的拓展： 传统线性回归要求因变量服从正态分布，这在许多实际场景下难以满足。本书将引入广义线性模型的概念，重点讲解其核心思想：引入连接函数（如 Logit、Log、Identity）和方差函数，使得模型能够处理非正态分布的因变量，如二元分类数据（逻辑回归）、计数数据（泊松回归）以及比例数据等。我们将深入剖析逻辑回归模型，详细讲解其概率解释、参数估计（最大似然估计）、模型评估（混淆矩阵、AUC、ROC 曲线）以及在分类问题中的应用。 模型评估与选择： 构建模型只是第一步，如何评估模型的性能并选择最适合的那个至关重要。本书将系统介绍模型评估的常用指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）对于回归模型；准确率、精确率、召回率、F1 分数、AUC 等对于分类模型。同时，我们将讨论交叉验证（K 折交叉验证）等技术，以避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。AIC (Akaike Information Criterion) 和 BIC (Bayesian Information Criterion) 等信息准则在模型选择中的作用也将被详细阐述。 模型诊断与改进： 模型的假设是否被满足？是否存在异常点影响模型？这些问题都需要通过模型诊断来回答。本书将详细介绍残差分析（标准化残差、学生化残差、QQ 图）在诊断模型异方差性、非线性关系和异常值方面的应用。此外，我们还将探讨 Cook 距离、杠杆值等指标，用于识别影响模型的强力点和高杠杆点。基于诊断结果，本书还将提供模型改进的策略，如变量变换、移除异常值、增加或移除变量、选择更复杂的模型等。 时间序列分析基础： 许多现实世界的数据都具有时间依赖性，例如股票价格、天气数据、销售额等。本书将引入时间序列分析的基本概念，包括平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF），以及ARIMA（自回归积分滑动平均）模型的原理和应用。我们将学习如何识别时间序列的模式，如趋势、季节性和周期性，并利用 R 软件进行模型的识别、估计和诊断。 生存分析入门： 在医学、工程、社会科学等领域，我们经常需要分析事件发生的时间，例如病人存活时间、设备故障时间、客户流失时间等。本书将介绍生存分析的基本概念，包括生存函数、风险函数，以及Kaplan-Meier曲线和Log-rank检验在比较不同组别生存率方面的应用。我们将初步了解Cox比例风险模型，用于分析协变量对事件发生风险的影响。 二、 R 语言的强大助推：理论付诸实践的无缝对接 统计建模的理论再精深，也需要有效的工具来落地。R 语言作为一款开源、功能强大且在统计计算和图形领域享有盛誉的软件，是实现统计建模的理想选择。本书将贯穿始终地强调 R 语言在统计建模中的实践应用。 R 环境的搭建与基础操作： 对于初学者，我们将从 R 和 RStudio 的安装与基本使用入手，介绍 R 的数据结构（向量、矩阵、数组、列表、数据框）、基本操作（数据输入、变量管理、函数调用）、包的安装与加载。 数据导入与管理： 实际数据往往需要从各种文件格式（CSV, Excel, TXT）导入 R。我们将详细介绍 `read.csv()`、`read.table()`、`read_excel()` 等常用函数，以及使用 `dplyr` 等包进行高效的数据清洗、转换、筛选、聚合等数据管理操作。 可视化在 R 中的应用： 数据可视化是理解和展示统计模型结果的关键。我们将重点介绍 `ggplot2` 包，教授如何绘制各种探索性图表（散点图、折线图、柱状图、箱线图、直方图）以及模型诊断图（残差图、QQ 图）。同时，也将展示如何利用 R 绘制回归线、置信区间等，直观地展示模型拟合情况。 核心统计建模函数的实践： 本书将带领读者使用 R 内置函数以及常用统计包（如 `stats`、`MASS`、`lme4`、`survival`）来实现各种统计模型。 线性回归： 使用 `lm()` 函数拟合线性模型，学习如何查看模型摘要 `summary()`，进行模型诊断。 逻辑回归： 使用 `glm()` 函数拟合逻辑回归模型，并设置 `family = binomial(link = "logit")`，重点关注模型输出的系数解释和概率预测。 广义线性模型： 演示 `glm()` 函数在泊松回归、负二项回归等场景下的应用。 时间序列分析： 介绍 `arima()` 函数在拟合 ARIMA 模型中的应用，以及 `forecast` 包进行时间序列预测。 生存分析： 使用 `survival` 包中的 `Surv()` 函数构建生存对象，`survfit()` 函数拟合 Kaplan-Meier 曲线，`coxph()` 函数拟合 Cox 比例风险模型。 模型诊断工具的 R 实现： 对于模型诊断，我们将展示如何在 R 中生成各种诊断图（残差图、QQ 图、Cook 距离图），并解读图表信息，从而判断模型的合理性。 案例驱动的学习： 为了使理论与实践更紧密结合，本书将穿插大量精心设计的实际案例。这些案例涵盖了经济学、社会学、生物医学、市场营销等多个领域，读者将跟随作者的步骤，亲手运用 R 语言解决真实世界的数据分析问题，从数据导入、探索、建模到模型评估和解释，实现完整的分析流程。 三、 培养严谨的分析思维与批判性视角 统计建模不仅仅是掌握一种技术，更是一种严谨的科学思维方式。本书在教授方法的同时，也致力于培养读者批判性地审视数据和模型的能力。 理解模型假设的重要性： 我们将反复强调每种统计模型都有其前提假设，违反这些假设可能导致模型结果的误导。因此，模型诊断是不可或缺的一环。 关注模型的解释性： 一个好的统计模型不仅要有良好的预测性能，还要能够提供有意义的解释。我们将引导读者深入理解模型参数的含义，以及如何将统计结果转化为易于理解的业务或科学结论。 警惕过拟合与欠拟合： 过拟合会导致模型在训练数据上表现极好，但在新数据上表现糟糕；欠拟合则意味着模型过于简单，未能捕捉到数据中的复杂模式。本书将教授识别和避免这两种情况的方法。 数据的局限性： 任何统计模型都只能从已有的数据中学习。我们将强调数据的质量、代表性以及潜在的偏差可能对模型结果产生的影响，鼓励读者在解释结果时保持谨慎。 模型的局限性： 统计模型是对现实世界的简化和抽象。我们将引导读者认识到模型的局限性，理解模型并非万能，并鼓励读者将模型结果与领域知识相结合进行综合判断。 本书的目标读者： 本书适合统计学、数学、计算机科学、经济学、社会学、生物医学、工程学等多个学科的本科生、研究生，以及需要进行数据分析的科研人员、数据分析师、工程师和对统计建模感兴趣的专业人士。无论您是统计学初学者，还是希望深化 R 语言在统计建模中应用的从业者，都能从本书中获益。 通过本书的学习，您将能够： 系统掌握统计建模的基本理论与核心方法。 熟练运用 R 语言进行数据处理、建模、诊断与可视化。 具备独立解决实际数据分析问题的能力。 培养严谨的统计思维和批判性的分析视角。 统计建模是一个充满挑战但也极具回报的领域。我们希望本书能够成为您踏入这一领域、驾驭数据力量的坚实阶梯，引领您在数据驱动的时代乘风破浪，发现知识的深度，解锁创新的可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，那种传统的教材风格，蓝白相间，让人一眼就能感受到它的专业性。拿到手里分量不轻，厚厚的，光是掂量一下就知道里面内容肯定扎实。我本来对统计学有点畏惧，总觉得那些公式和理论离我的实际工作有点远，但这本书的排版和章节安排倒是挺清晰的。拿到手后，我首先翻阅了一下目录，发现它覆盖的知识点很全面，从基础的描述性统计到回归分析、时间序列，甚至还有一些更高级的主题，感觉像是一个完整的知识体系。虽然只是初步翻阅，但从那个清晰的结构就能看出作者在组织内容上下了不少功夫，不是那种零散堆砌知识点的集合，而是有逻辑地层层递进，对于初学者来说，这种循序渐进的方式无疑是最好的敲门砖。

评分☆☆☆☆☆

如果说内容是骨架，那么R语言的应用部分就是这本书的血肉，真正让理论活了起来。我过去学统计时，常常是理论懂了，一到实际操作就懵了，代码敲出来总是一堆错误。这本书在这方面做得非常到位，每引入一个新的统计方法，紧接着就是对应的R代码实例。这些代码块看起来都很规范，注释也很到位，初学者跟着敲一遍，基本能跑通，而且作者似乎还特别强调了如何解读R的输出结果，这一点太关键了。很多教材只教你怎么运行代码，却不教你如何从输出中提取有价值的信息，而这本书在这方面弥补了我的不足。通过实际操作，我能真切地感受到统计模型的强大威力，这比光看公式推导要有成就感得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深远的感受是，它成功地架起了一座从“理论之巅”到“实践之海”的桥梁。很多统计学的经典著作，要么过于偏重理论的数学推导，让工程背景的读者望而却步；要么过于侧重工具的使用，使得读者成了代码的“奴隶”，而缺乏对背后原理的深刻理解。这本书的价值就在于找到了一个绝佳的平衡点。它没有回避那些必要的数学基础，但同时又非常务实地引导我们如何运用R语言去解决现实世界中的问题。读完它，我感觉自己不再是那个只会背诵公式的理论派，也不再是那个只会复制粘贴代码的“码农”，而是一个能够理解工具背后的逻辑，并能灵活应用它们去探索未知领域的“建模者”。这种复合型的能力提升，才是这本教材给予读者的最大馈赠。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的装帧质量给人一种“耐用”的感觉。纸张不是那种亮得刺眼的铜版纸，而是偏向于哑光的，长时间阅读下来眼睛的疲劳感会减轻不少。而且，书中对公式和图表的排版处理得非常专业，图文排布合理，不会出现图和文字描述脱节的情况。尤其是一些复杂的统计模型图示，线条清晰，关键参数标记明确，这对于需要经常对照参考的读者来说，是一个巨大的加分项。我甚至愿意把它放在手边，随时翻阅，而不是像对待一些印刷质量粗糙的教材那样小心翼翼。这种对细节的重视，也侧面反映了出版方对学术书籍质量的把控，让人信赖。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字表述方式，给我的感觉是既严谨又不失温度。很多技术书籍动辄就是一堆晦涩的术语，读起来像在啃石头，但这本书在介绍每一个统计概念时，都会尝试用更贴近实际的例子来辅助理解。特别是关于那些抽象的概率分布和假设检验，作者似乎很懂得读者的困惑点，总能在关键的地方加入一些生活化或者工作场景中的比喻。我特别留意了一下关于“模型假设”那部分的讲解，写得非常细致，没有一笔带过，而是深入剖析了为什么这些假设如此重要，如果不满足后果会怎样。这种对细节的关注，让我觉得作者不仅仅是知识的搬运工，更是教学艺术的实践者，真的在思考如何让读者真正“懂”而不是仅仅“记住”。