統計建模與R軟件 薛毅,陳立萍著 清華大學齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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薛毅，陳立萍著 著

圖書標籤:

• 統計建模
• R語言
• 數據分析
• 迴歸分析
• 方差分析
• 統計推斷
• 機器學習
• 清華大學齣版社
• 薛毅
• 陳立萍

店鋪： 天都圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302143666

商品編碼：17979579189

包裝：平裝

齣版時間：2007-04-01

圖書基本信息
圖書名稱	統計建模與R軟件	作者	薛毅,陳立萍著
定價	49.00元	齣版社	清華大學齣版社
ISBN	9787302143666	齣版日期	2007-04-01
字數	716000	頁碼	525
版次	1	裝幀	平裝
開本		商品重量	0.722Kg

內容簡介

本書以統計理論為基礎，按照數理統計教材的章節順序，在講明統計的基本概念的同時，以R軟件為輔助計算手段，介紹統計計算的方法，從而有效地解決統計中的計算問題． 書中結閤數理統計問題對R軟件進行科學、準確和全麵的介紹，以便使讀者能深刻理解該軟件的精髓和靈活、高效的使用技巧．此外，還介紹瞭在工程技術、經濟管理、社會生活等各方麵的豐富的統計問題及其統計建模方法，通過該軟件將所建模型進行求解，使讀者獲得從實際問題建模入手，到利用軟件進行求解，以及對計算結果進行分析的全麵訓練． 本書可作為理工、經濟、管理、生物等專業學生數理統計課程的輔導教材或教學參考書，也可作為統計計算課程的教材和數學建模競賽的輔導教材。

作者簡介

目錄

章　概率統計的基本知識 1.1　事件與概率 1.1.1 事件 1.1.2　概率 1.1.3　古典概型 1.1.4　幾何概型 1.1.5　條件概率 1.1.6　概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式 1.1.7　獨立事件 1.1.8　n重Bemoulli試驗及其概率計算 1.2　變量及其分布 1.2.1 變量的定義 1.2.2　變量的分布函數 1.2.3　離散型變量 1.2.4　連續型變量 1.2.5　嚮量 1.3　變量的數字特徵 1.3.1 數學期望 1.3.2　方差 1.3.3　幾種常用變量分布的期望與方差 1.3.4　協方差與相關係數 1.3.5　矩與協方差矩陣 1.4　極限定理 1.4.1 大數定律 1.4.2　中心極限定理 1.5　數理統計的基本概念 1.5.1　總體、個體、簡單樣本 1.5.2　參數空間與分布族 1.5.3　統計量和抽樣分布 1.5.4　正態總體樣本均值與樣本方差的分布 習題 第2章　R軟件的使用 2.1　R軟件簡介 2.1.1　R軟件的下載與安裝 2.1.2　初識R軟件 2.1.3　R軟件主窗口命令與快捷方式 2.2　數字、字符與嚮量 2.2.1 嚮量 2.2.2　産生有規律的序列 2.2.3　邏輯嚮量 2.2.4　缺失數據 2.2.5　字符型嚮量 2.2.6　復數嚮量 2.2.7　嚮量下標運算 2.3　對象和它的模式與屬性 2.3.1　固有屬性：mode和length 2.3.2　修改對象的長度 2.3.3　attributes()和attr()函數 2.3.4　對象的class屬性 2.4　因子 2.4.1　factor()函數 2.4.2　tapply()數 2.4.3　gl()函數 2.5　多維數組和矩陣 2.5.1　生成數組或矩陣 2.5.2　數組下標 2.5.3　數組的四則運算 2.5.4　矩陣的運算 2.5.5 與矩陣(數組)運算有關的函數 …… 第3章　數據描述性分析 第4章　參數估計 第5章　假設檢驗 第6章　迴歸分析 第7章　方差分析 第8章　應用多元分析（Ⅰ） 第9章　應用多元分析（Ⅱ） 0章　計算機模擬 附錄　索引 參考文獻

編輯推薦

文摘

序言

現代數據分析的基石：深度解析統計建模理論與實踐 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、引領創新的核心力量。理解並駕馭海量數據，從中提煉有價值的洞察，是當今科研、商業及社會發展不可或缺的能力。統計建模，作為連接原始數據與深刻理解的橋梁，其重要性日益凸顯。本書正是旨在為讀者提供一套係統、深入且極具實踐指導意義的統計建模理論與方法。我們不僅將探究統計模型背後的數學原理，更將重點關注如何在真實的 R 語言環境中，將這些理論轉化為解決實際問題的強大工具。 一、 統計建模的宏偉藍圖：從概念到理論的深度遨遊 統計建模並非單一的概念，而是一個涵蓋廣泛的理論體係。本書將從最基礎的統計學原理齣發，逐步構建起讀者對統計建模的完整認知。 數據探索與預處理： 在任何建模工作開始之前，深入理解數據是至關重要的一步。我們將詳細介紹描述性統計（均值、方差、分位數等）以及各種可視化技術（直方圖、散點圖、箱綫圖、Q-Q圖等）在數據探索中的作用，幫助讀者識彆數據的分布特徵、潛在的異常值、變量間的相關性等。同時，本書還將強調數據清洗、缺失值處理、異常值檢測與修正、變量轉換（如對數轉換、平方根轉換）等預處理技術的重要性，它們是構建穩健模型的基礎。 迴歸分析的精髓： 迴歸分析是統計建模中最核心、應用最廣泛的技術之一。我們將從最簡單的綫性迴歸模型入手，詳細闡述模型的假設（綫性性、獨立性、同方差性、正態性）、參數估計（最小二乘法）以及模型診斷（殘差分析、擬閤優度檢驗 R²、F 檢驗）。在此基礎上，我們將深入探討多元綫性迴歸，理解多變量之間的綫性關係，並學習如何處理多重共綫性、選擇最優迴歸模型（逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除）以及引入交互項和多項式項以捕捉非綫性關係。 廣義綫性模型（GLM）的拓展： 傳統綫性迴歸要求因變量服從正態分布，這在許多實際場景下難以滿足。本書將引入廣義綫性模型的概念，重點講解其核心思想：引入連接函數（如 Logit、Log、Identity）和方差函數，使得模型能夠處理非正態分布的因變量，如二元分類數據（邏輯迴歸）、計數數據（泊鬆迴歸）以及比例數據等。我們將深入剖析邏輯迴歸模型，詳細講解其概率解釋、參數估計（最大似然估計）、模型評估（混淆矩陣、AUC、ROC 麯綫）以及在分類問題中的應用。 模型評估與選擇： 構建模型隻是第一步，如何評估模型的性能並選擇最適閤的那個至關重要。本書將係統介紹模型評估的常用指標，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）對於迴歸模型；準確率、精確率、召迴率、F1 分數、AUC 等對於分類模型。同時，我們將討論交叉驗證（K 摺交叉驗證）等技術，以避免模型過擬閤，提高模型的泛化能力。AIC (Akaike Information Criterion) 和 BIC (Bayesian Information Criterion) 等信息準則在模型選擇中的作用也將被詳細闡述。 模型診斷與改進： 模型的假設是否被滿足？是否存在異常點影響模型？這些問題都需要通過模型診斷來迴答。本書將詳細介紹殘差分析（標準化殘差、學生化殘差、QQ 圖）在診斷模型異方差性、非綫性關係和異常值方麵的應用。此外，我們還將探討 Cook 距離、杠杆值等指標，用於識彆影響模型的強力點和高杠杆點。基於診斷結果，本書還將提供模型改進的策略，如變量變換、移除異常值、增加或移除變量、選擇更復雜的模型等。 時間序列分析基礎： 許多現實世界的數據都具有時間依賴性，例如股票價格、天氣數據、銷售額等。本書將引入時間序列分析的基本概念，包括平穩性、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF），以及ARIMA（自迴歸積分滑動平均）模型的原理和應用。我們將學習如何識彆時間序列的模式，如趨勢、季節性和周期性，並利用 R 軟件進行模型的識彆、估計和診斷。 生存分析入門： 在醫學、工程、社會科學等領域，我們經常需要分析事件發生的時間，例如病人存活時間、設備故障時間、客戶流失時間等。本書將介紹生存分析的基本概念，包括生存函數、風險函數，以及Kaplan-Meier麯綫和Log-rank檢驗在比較不同組彆生存率方麵的應用。我們將初步瞭解Cox比例風險模型，用於分析協變量對事件發生風險的影響。 二、 R 語言的強大助推：理論付諸實踐的無縫對接 統計建模的理論再精深，也需要有效的工具來落地。R 語言作為一款開源、功能強大且在統計計算和圖形領域享有盛譽的軟件，是實現統計建模的理想選擇。本書將貫穿始終地強調 R 語言在統計建模中的實踐應用。 R 環境的搭建與基礎操作： 對於初學者，我們將從 R 和 RStudio 的安裝與基本使用入手，介紹 R 的數據結構（嚮量、矩陣、數組、列錶、數據框）、基本操作（數據輸入、變量管理、函數調用）、包的安裝與加載。 數據導入與管理： 實際數據往往需要從各種文件格式（CSV, Excel, TXT）導入 R。我們將詳細介紹 `read.csv()`、`read.table()`、`read_excel()` 等常用函數，以及使用 `dplyr` 等包進行高效的數據清洗、轉換、篩選、聚閤等數據管理操作。 可視化在 R 中的應用： 數據可視化是理解和展示統計模型結果的關鍵。我們將重點介紹 `ggplot2` 包，教授如何繪製各種探索性圖錶（散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、直方圖）以及模型診斷圖（殘差圖、QQ 圖）。同時，也將展示如何利用 R 繪製迴歸綫、置信區間等，直觀地展示模型擬閤情況。 核心統計建模函數的實踐： 本書將帶領讀者使用 R 內置函數以及常用統計包（如 `stats`、`MASS`、`lme4`、`survival`）來實現各種統計模型。 綫性迴歸： 使用 `lm()` 函數擬閤綫性模型，學習如何查看模型摘要 `summary()`，進行模型診斷。 邏輯迴歸： 使用 `glm()` 函數擬閤邏輯迴歸模型，並設置 `family = binomial(link = "logit")`，重點關注模型輸齣的係數解釋和概率預測。 廣義綫性模型： 演示 `glm()` 函數在泊鬆迴歸、負二項迴歸等場景下的應用。 時間序列分析： 介紹 `arima()` 函數在擬閤 ARIMA 模型中的應用，以及 `forecast` 包進行時間序列預測。 生存分析： 使用 `survival` 包中的 `Surv()` 函數構建生存對象，`survfit()` 函數擬閤 Kaplan-Meier 麯綫，`coxph()` 函數擬閤 Cox 比例風險模型。 模型診斷工具的 R 實現： 對於模型診斷，我們將展示如何在 R 中生成各種診斷圖（殘差圖、QQ 圖、Cook 距離圖），並解讀圖錶信息，從而判斷模型的閤理性。 案例驅動的學習： 為瞭使理論與實踐更緊密結閤，本書將穿插大量精心設計的實際案例。這些案例涵蓋瞭經濟學、社會學、生物醫學、市場營銷等多個領域，讀者將跟隨作者的步驟，親手運用 R 語言解決真實世界的數據分析問題，從數據導入、探索、建模到模型評估和解釋，實現完整的分析流程。 三、 培養嚴謹的分析思維與批判性視角 統計建模不僅僅是掌握一種技術，更是一種嚴謹的科學思維方式。本書在教授方法的同時，也緻力於培養讀者批判性地審視數據和模型的能力。 理解模型假設的重要性： 我們將反復強調每種統計模型都有其前提假設，違反這些假設可能導緻模型結果的誤導。因此，模型診斷是不可或缺的一環。 關注模型的解釋性： 一個好的統計模型不僅要有良好的預測性能，還要能夠提供有意義的解釋。我們將引導讀者深入理解模型參數的含義，以及如何將統計結果轉化為易於理解的業務或科學結論。 警惕過擬閤與欠擬閤： 過擬閤會導緻模型在訓練數據上錶現極好，但在新數據上錶現糟糕；欠擬閤則意味著模型過於簡單，未能捕捉到數據中的復雜模式。本書將教授識彆和避免這兩種情況的方法。 數據的局限性： 任何統計模型都隻能從已有的數據中學習。我們將強調數據的質量、代錶性以及潛在的偏差可能對模型結果産生的影響，鼓勵讀者在解釋結果時保持謹慎。 模型的局限性： 統計模型是對現實世界的簡化和抽象。我們將引導讀者認識到模型的局限性，理解模型並非萬能，並鼓勵讀者將模型結果與領域知識相結閤進行綜閤判斷。 本書的目標讀者： 本書適閤統計學、數學、計算機科學、經濟學、社會學、生物醫學、工程學等多個學科的本科生、研究生，以及需要進行數據分析的科研人員、數據分析師、工程師和對統計建模感興趣的專業人士。無論您是統計學初學者，還是希望深化 R 語言在統計建模中應用的從業者，都能從本書中獲益。 通過本書的學習，您將能夠： 係統掌握統計建模的基本理論與核心方法。 熟練運用 R 語言進行數據處理、建模、診斷與可視化。 具備獨立解決實際數據分析問題的能力。 培養嚴謹的統計思維和批判性的分析視角。 統計建模是一個充滿挑戰但也極具迴報的領域。我們希望本書能夠成為您踏入這一領域、駕馭數據力量的堅實階梯，引領您在數據驅動的時代乘風破浪，發現知識的深度，解鎖創新的可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字錶述方式，給我的感覺是既嚴謹又不失溫度。很多技術書籍動輒就是一堆晦澀的術語，讀起來像在啃石頭，但這本書在介紹每一個統計概念時，都會嘗試用更貼近實際的例子來輔助理解。特彆是關於那些抽象的概率分布和假設檢驗，作者似乎很懂得讀者的睏惑點，總能在關鍵的地方加入一些生活化或者工作場景中的比喻。我特彆留意瞭一下關於“模型假設”那部分的講解，寫得非常細緻，沒有一筆帶過，而是深入剖析瞭為什麼這些假設如此重要，如果不滿足後果會怎樣。這種對細節的關注，讓我覺得作者不僅僅是知識的搬運工，更是教學藝術的實踐者，真的在思考如何讓讀者真正“懂”而不是僅僅“記住”。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的裝幀質量給人一種“耐用”的感覺。紙張不是那種亮得刺眼的銅版紙，而是偏嚮於啞光的，長時間閱讀下來眼睛的疲勞感會減輕不少。而且，書中對公式和圖錶的排版處理得非常專業，圖文排布閤理，不會齣現圖和文字描述脫節的情況。尤其是一些復雜的統計模型圖示，綫條清晰，關鍵參數標記明確，這對於需要經常對照參考的讀者來說，是一個巨大的加分項。我甚至願意把它放在手邊，隨時翻閱，而不是像對待一些印刷質量粗糙的教材那樣小心翼翼。這種對細節的重視，也側麵反映瞭齣版方對學術書籍質量的把控，讓人信賴。

評分☆☆☆☆☆

如果說內容是骨架，那麼R語言的應用部分就是這本書的血肉，真正讓理論活瞭起來。我過去學統計時，常常是理論懂瞭，一到實際操作就懵瞭，代碼敲齣來總是一堆錯誤。這本書在這方麵做得非常到位，每引入一個新的統計方法，緊接著就是對應的R代碼實例。這些代碼塊看起來都很規範，注釋也很到位，初學者跟著敲一遍，基本能跑通，而且作者似乎還特彆強調瞭如何解讀R的輸齣結果，這一點太關鍵瞭。很多教材隻教你怎麼運行代碼，卻不教你如何從輸齣中提取有價值的信息，而這本書在這方麵彌補瞭我的不足。通過實際操作，我能真切地感受到統計模型的強大威力，這比光看公式推導要有成就感得多。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深遠的感受是，它成功地架起瞭一座從“理論之巔”到“實踐之海”的橋梁。很多統計學的經典著作，要麼過於偏重理論的數學推導，讓工程背景的讀者望而卻步；要麼過於側重工具的使用，使得讀者成瞭代碼的“奴隸”，而缺乏對背後原理的深刻理解。這本書的價值就在於找到瞭一個絕佳的平衡點。它沒有迴避那些必要的數學基礎，但同時又非常務實地引導我們如何運用R語言去解決現實世界中的問題。讀完它，我感覺自己不再是那個隻會背誦公式的理論派，也不再是那個隻會復製粘貼代碼的“碼農”，而是一個能夠理解工具背後的邏輯，並能靈活應用它們去探索未知領域的“建模者”。這種復閤型的能力提升，纔是這本教材給予讀者的最大饋贈。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常樸實，那種傳統的教材風格，藍白相間，讓人一眼就能感受到它的專業性。拿到手裏分量不輕，厚厚的，光是掂量一下就知道裏麵內容肯定紮實。我本來對統計學有點畏懼，總覺得那些公式和理論離我的實際工作有點遠，但這本書的排版和章節安排倒是挺清晰的。拿到手後，我首先翻閱瞭一下目錄，發現它覆蓋的知識點很全麵，從基礎的描述性統計到迴歸分析、時間序列，甚至還有一些更高級的主題，感覺像是一個完整的知識體係。雖然隻是初步翻閱，但從那個清晰的結構就能看齣作者在組織內容上下瞭不少功夫，不是那種零散堆砌知識點的集閤，而是有邏輯地層層遞進，對於初學者來說，這種循序漸進的方式無疑是最好的敲門磚。