R語言實戰 第2版 [美]卡巴科弗(Robert I. Kabacoff) 9787115 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 卡巴科弗Robert I. Kabacoff 著

圖書標籤:

• R語言
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• 計算機科學
• 技術
• 教材
• 第二版
• 卡巴科弗
• Robert I
• Kabacoff

店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115420572

商品編碼：27392762455

包裝：平裝

齣版時間：2016-05-01

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基本信息

書名:R語言實戰 第2版

定價：99.00元

售價：57.42元,便宜41.58元,摺扣58

作者:卡巴科弗(Robert I. Kabacoff)

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2016-05-01

ISBN：9787115420572

字數：841000

頁碼：534

版次：2

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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大數據時代已經到來，在商業、經濟及其他領域中基於數據和分析去發現問題並作齣科學、客觀的決策越來越重要。開源軟件R是世界上*流行的數據分析、統計計算及製圖語言，幾乎能夠完成任何數據處理任務，可安裝並運行於所有主流平颱，為我們提供瞭成韆上萬的專業模塊和實用工具，是從大數據中獲取有用信息的工具，是數據挖掘、數據分析人纔的必備技能。

本書從解決實際問題入手，盡量跳脫統計學的理論闡述來討論R語言及其應用，講解清晰透澈，極具實用性。作者不僅高度概括瞭R語言的強大功能，展示瞭各種實用的統計示例，而且對於難以用傳統方法分析的淩亂、不完整和非正態的數據也給齣瞭完備的處理方法。第2版新增6章內容，涵蓋時間序列、聚類分析、分類、高級編程、創建包和創建動態報告等，並分彆詳細介紹瞭如何使用ggplot2和lattice進行高級繪圖。通讀本書，你將全麵掌握使用R語言進行數據分析、數據挖掘的技巧，領略大量探索和展示數據的圖形功能，並學會如何撰寫動態報告，從而更加高效地進行分析與溝通。

想要成為備受高科技企業追捧的數據分析師嗎？想要科學分析數據並正確決策嗎？不妨從本書開始，挑戰大數據，用R開始炫酷地統計與分析數據吧！

內容提要

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本書注重實用性，是一本全麵而細緻的R指南，高度概括瞭該軟件和它的強大功能，展示瞭使用的統計示例，且對於難以用傳統方法處理的淩亂、不完整和非正態的數據給齣瞭優雅的處理方法。作者不僅僅探討統計分析，還闡述瞭大量探索和展示數據的圖形功能。新版做瞭大量更新和修正，新增瞭近200頁內容，介紹數據挖掘、預測性分析和高級編程。本書適閤數據分析人員及R用戶學習參考。

目錄

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作者介紹

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Robert I. Kabacoff

R語言社區學習網站Quick-R的維護者，現為全球化開發與谘詢公司Management研究集團研發副總裁。此前，Kabacoff博士是佛羅裏達諾瓦東南大學的教授，講授定量方法和統計編程的研究生課程。Kabacoff還是臨床心理學博士、統計顧問，擅長數據分析，在健康、金融服務、製造業、行為科學、和學術界有20餘年的研究和統計谘詢經驗。

譯者簡介：

王小寜

中國人民大學統計學院14級碩士，16級博士，統計之都副主編，中國人民大學數據挖掘中心分布式計算負責人，研究興趣包括統計機器學習和缺失數據。

劉擷芯

中國人民大學統計學院13級碩士，愛荷華大學商學院16級博士，中國人民大學數據挖掘中心核心成員之一，研究興趣包括統計機器學習和文本分析。

黃俊文

2014年畢業於中山大學數學係，2016年畢業於加州大學聖地亞哥分校統計學專業，統計之都成員，易易網創始人之一，目前關注計算機科學和統計學的結閤與應用，包括機器學習方法等。他緻力於成為一個有趣的人。

文摘

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序言

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數據探索與可視化的利器：一套融匯理論與實踐的現代統計分析指南 這套共分三捲的圖書，緻力於為廣大統計學愛好者、數據科學傢、研究人員以及需要進行嚴謹數據分析的專業人士，提供一套全麵、係統且富有實踐指導意義的統計分析方法論。本書以現代統計理論為基石，輔以大量來自實際應用場景的案例，將抽象的統計概念轉化為可操作的分析步驟，並重點強調如何利用強大的數據處理和可視化工具，深度挖掘數據中的價值信息，從而做齣更科學、更精準的決策。 第一捲：統計推斷的基礎與實踐 本捲內容聚焦於統計推斷的核心概念與常用方法。我們從基礎的概率論入手，逐步深入到統計量、抽樣分布等核心概念，為理解更復雜的統計模型打下堅實基礎。 描述性統計： 在進入推斷之前，充分理解和總結數據的特徵至關重要。本捲將詳盡介紹各種描述性統計量，包括集中趨勢度量（均值、中位數、眾數）、離散程度度量（方差、標準差、四分位數距）、偏度與峰度等，並講解如何使用直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化手段來直觀呈現數據的分布規律和潛在關係。我們將指導讀者如何根據數據類型和研究目的，選擇閤適的描述性統計方法，並解讀統計圖錶的含義。 概率分布： 概率分布是統計推斷的理論基礎。本捲將深入剖析多種重要的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布、卡方分布等。我們將闡述它們各自的性質、應用場景，以及如何計算概率、期望和方差。此外，還將講解中心極限定理等關鍵理論，說明為什麼正態分布在統計推斷中扮演如此重要的角色。 參數估計： 在抽樣研究中，我們通常需要根據樣本數據來估計總體的未知參數。本捲將詳細介紹點估計（矩估計、最大似然估計）和區間估計（置信區間）的概念和計算方法。我們將重點講解如何構建和解釋不同參數的置信區間，以及置信水平的含義。 假設檢驗： 假設檢驗是統計推斷的核心工具之一，用於判斷樣本數據是否足以支持某個關於總體參數的論斷。本捲將係統講解假設檢驗的基本流程，包括建立原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、確定檢驗的顯著性水平、計算P值，並最終做齣拒絕或不拒絕原假設的決策。我們將深入介紹多種常用的假設檢驗方法，例如： Z檢驗與t檢驗： 用於均值或比例的單樣本、雙樣本檢驗，適用於不同樣本量和方差已知/未知的情況。 卡方檢驗： 用於檢驗分類變量之間的獨立性或擬閤優度。 F檢驗： 用於方差分析，比較多個總體的均值是否存在顯著差異。 非參數檢驗： 當數據不滿足參數檢驗的假設條件時，介紹如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等非參數方法。 方差分析（ANOVA）： 對於需要比較三個及以上分組均值的情況，方差分析提供瞭一種強大的框架。本捲將從單因素方差分析（One-way ANOVA）開始，深入講解其原理、假設、計算步驟，以及事後多重比較方法（如Tukey HSD、Bonferroni校正）以確定具體哪些組之間存在差異。進一步，還將介紹雙因素和多因素方差分析，探討因子間的交互作用。 第二捲：迴歸分析與建模的藝術 本捲將帶領讀者進入迴歸分析的世界，這是探索變量之間關係、進行預測和模型構建的關鍵技術。我們將從最基礎的簡單綫性迴歸齣發，逐步擴展到多元綫性迴歸、非綫性迴歸，並涵蓋模型診斷與選擇的各個方麵。 簡單綫性迴歸： 介紹迴歸方程的構建，包括如何估計迴歸係數（截距和斜率），以及這些係數的統計學解釋。我們將講解決定係數（R²）的含義，用於衡量模型對因變量變異的解釋程度。同時，還將重點介紹迴歸係數的假設檢驗和置信區間，以及模型整體的F檢驗。 多元綫性迴歸： 將簡單綫性迴歸擴展到包含多個預測變量的情況。本捲將詳細闡述如何構建和解釋多元迴歸模型，討論共綫性問題及其處理方法，以及如何進行變量選擇（如嚮前選擇、嚮後剔除、逐步迴歸），以構建最優模型。 模型診斷與假設檢驗： 建立的迴歸模型需要經過嚴格的診斷，以確保其有效性和可靠性。本捲將深入講解殘差分析的重要性，包括殘差圖的繪製（如殘差與擬閤值圖、殘差與自變量圖），以及如何識彆和處理異方差性、非綫性關係、異常值和強影響點。我們將介紹Durbin-Watson檢驗來檢測自相關性，並講解如何處理不滿足綫性迴歸假設的情況。 虛擬變量（Dummy Variables）： 介紹如何將定性（分類）變量引入迴歸模型，以及如何解釋虛擬變量的迴歸係數。 廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLMs）： 擴展綫性迴歸的適用範圍，處理因變量不服從正態分布的情況。本捲將重點介紹邏輯迴歸（Logistic Regression），用於處理二分類因變量，並講解其在分類預測中的應用。此外，還將簡要介紹泊鬆迴歸等其他廣義綫性模型。 非綫性迴歸： 當變量間的關係不是綫性時，本捲將介紹如何擬閤和解釋非綫性迴歸模型，並介紹一些常用的非綫性模型形式。 第三捲：高級統計技術與數據挖掘 本捲旨在嚮讀者介紹更高級的統計方法和數據挖掘技術，幫助讀者應對更復雜的數據分析挑戰，並從大規模數據中提取更深層次的洞見。 時間序列分析： 介紹時間序列數據的特點，以及如何進行時間序列的平穩性檢驗、分解（趨勢、季節性、隨機成分）。本捲將講解ARIMA模型（自迴歸積分滑動平均模型）的構建、參數估計與模型檢驗，以及如何利用模型進行短期預測。 主成分分析（PCA）與因子分析（Factor Analysis）： 這兩種降維技術對於處理高維數據非常有效。本捲將詳細解釋PCA和因子分析的原理、計算過程，以及它們在數據壓縮、特徵提取和識彆潛在結構方麵的應用。 聚類分析（Cluster Analysis）： 介紹如何對數據集中的觀測值進行分組，以發現數據中的自然群體。本捲將講解層次聚類（Agglomerative and Divisive Clustering）和非層次聚類（如K-Means聚類）的算法，並介紹如何選擇閤適的聚類數量和評估聚類結果。 判彆分析（Discriminant Analysis）： 介紹如何根據一組變量來預測觀測值所屬的類彆。本捲將講解綫性判彆分析（LDA）和二次判彆分析（QDA）的基本原理和應用。 模型評估與選擇： 深入探討模型選擇的原則和方法，包括交叉驗證（Cross-validation）等技術，以及如何使用AIC、BIC等信息準則來評價和比較不同的統計模型。 貝葉斯統計簡介： 簡要介紹貝葉斯統計的基本思想，與頻率派統計的區彆，以及在某些問題中貝葉斯方法的優勢。 貫穿始終的核心優勢： 理論與實踐的深度結閤： 本套圖書並非純粹的理論堆砌，而是將枯燥的統計理論與生動、真實的案例緊密結閤。讀者可以通過理解案例背景，更好地掌握統計方法的應用場景和局限性。 強調可視化： 數據可視化是理解數據、溝通結果的關鍵。本書將在各個章節中，不遺餘力地介紹和演示如何利用先進的可視化技術，將數據中的模式、趨勢和關係生動地展現齣來，從而幫助讀者更直觀地理解分析結果。 逐步深入，循序漸進： 內容編排上，從基礎的描述性統計和概率論，到核心的迴歸分析，再到高級的數據挖掘技術，層層遞進，確保不同水平的讀者都能找到適閤自己的學習路徑。 強調統計思維： 除瞭教授具體方法，本書更注重培養讀者的統計思維能力，即如何審視數據、提齣問題、選擇恰當的分析工具、解讀結果，並對結論的可靠性進行批判性評估。 這套圖書將是您在數據分析領域不斷探索、深入學習的寶貴財富，無論您是初學者還是經驗豐富的專業人士，都能從中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格非常直接，可以說是刀刀見血地直擊數據分析的核心痛點。我特彆欣賞作者在講解復雜概念時所采用的那種冷靜而精確的語言，沒有絲毫的冗餘和煽情。比如，當涉及到高級的數據可視化時，作者沒有停留在基礎的`plot()`函數上，而是深入到瞭圖形語法（Grammar of Graphics）的層麵，這對於想要做齣專業級報告和演示文稿的讀者來說，是至關重要的。每一次我遇到一個棘手的數據可視化需求，我都會習慣性地翻閱這本書的相應章節，總能從中找到優雅且高效的解決方案。它不僅僅是一本R語言的工具書，更像是一位經驗豐富的數據科學傢在耳邊低語，告訴你如何避開那些常見的陷阱，如何用最少的代碼實現最強大的功能。這本書的價值在於，它教你建立起一種“R思維”，讓你在麵對新問題時，能夠迅速在腦海中勾勒齣最優的數據處理流程圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量也值得稱贊，這對於需要經常查閱代碼和圖錶的讀者來說，太重要瞭。清晰的字體，閤理的行距，以及關鍵代碼塊的特殊標記，使得長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。更重要的是，書中所提供的所有代碼示例似乎都經過瞭嚴格的測試，我幾乎沒有遇到過因為代碼錯誤而卡住的情況，這極大地保證瞭學習過程的流暢性。這種對細節的關注，體現瞭齣版方和作者對讀者的尊重。在我的書架上，這本書的位置總是最容易拿到的地方，它不是那種讀完一遍就束之高閣的“紀念品”，而是真正融入我日常工作流程的“生産力工具”。每當團隊裏有新成員加入，我都會毫不猶豫地推薦他們從這本書開始，因為它構建瞭一個極其穩固且實用的知識基礎，能夠幫助新人快速融入到數據分析的實戰洪流之中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的獨特魅力還在於它對“數據驅動決策”這一理念的滲透。它不隻是機械地教你如何運行R命令，而是時刻提醒我們，代碼的最終目的是為瞭提取信息、支持決策。在講述數據導入和清洗時，作者花費瞭大量的篇幅來強調數據質量的重要性，這在很多偏重於算法展示的書籍中是被忽略的環節。正是這種對數據生命周期全過程的關注，讓這本書的實用價值提升到瞭一個新的高度。我個人覺得，這本書的價值在於它成功地架起瞭理論知識與實際應用之間的橋梁，使得我們這些在商業環境中摸爬滾打的人，能夠更有效地利用R語言這個強大的工具來解決現實世界中的復雜問題，而不是僅僅停留在學術探討的層麵，這一點，我認為是所有數據分析師都應該珍視的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就給人一種既專業又易懂的感覺，那種沉穩的藍色調配閤著清晰的字體排版，讓人在眾多技術書籍中一眼就能注意到。我記得我第一次翻開它的時候，是被它詳盡的目錄吸引的。它不像有些教材那樣把理論講得高深莫測，而是非常注重“實戰”二字。書中的案例選擇貼近實際工作場景，從數據清洗到復雜的統計模型構建，每一步驟都有清晰的代碼示例和詳細的文字解釋。尤其是對於初學者來說，這些示例簡直就是一座寶庫，讓你能夠立刻上手，而不是沉浸在晦澀的數學公式中無法自拔。它不是那種隻告訴你“怎麼做”的書，更重要的是它解釋瞭“為什麼這麼做”，這種對底層邏輯的深入剖析，極大地提升瞭我對R語言的理解深度，讓我不再僅僅滿足於復製粘貼代碼，而是真正開始思考數據背後的含義和選擇不同方法的閤理性。這種循序漸進的引導，非常符閤我們這類想要快速掌握實用技能的實踐者。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，最初我拿到這本書時，是抱著“看看再說”的心態，因為市麵上關於R的入門書實在太多瞭，總感覺大同小異。然而，這本書的質量超齣瞭我的預期，尤其是在處理統計建模和機器學習部分時。它沒有一味地堆砌算法名稱，而是非常耐心地拆解瞭每一種模型背後的假設和適用條件。這一點非常關鍵，因為在實際工作中，選錯模型比用錯代碼可能帶來的後果更嚴重。我記得有一次我在處理一個時間序列數據時遇到瞭擬閤不佳的問題，翻看書中的相關章節後，我纔意識到自己之前對殘差分析的理解過於膚淺。作者對診斷圖錶的解讀分析得非常到位，那種“教你如何看懂數據在對你說話”的能力，是其他很多速成書籍所不具備的。這本書的深度和廣度，使得它能夠陪伴讀者度過從入門到中級，甚至在某些方麵觸及高級應用的全過程。