统计学原理学习指导与习题解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:邢西治

出品人:

页数:323

译者:

出版时间:2002-1-1

价格:14.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787305036804

丛书系列:

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现代统计分析导论：基于R语言的数据驱动决策 作者： [此处填写作者姓名，例如：张伟、李芳] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：高等教育出版社] 出版时间： [此处填写出版年份，例如：2023年] --- 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的现代统计分析知识体系，重点聚焦于如何利用当前主流的统计软件R语言，有效地进行数据清洗、探索性分析、模型构建与结果解释。本书并非传统意义上专注于公式推导与数理证明的教材，而是定位为一本面向应用、强调实践、注重数据思维培养的工具书与参考手册。 我们深知，在信息爆炸的时代，理解数据背后的规律远比记住复杂的统计公式更为重要。因此，全书内容结构紧密围绕“数据分析流程”展开，从初始数据的获取与理解，到复杂模型的选择与验证，力求构建起一个完整的、可操作的数据分析闭环。 第一部分：统计学基础与R语言环境搭建 本部分是全书的基石，旨在帮助读者快速建立统计学的基本概念框架，并熟练掌握R语言作为统计分析工具的使用方法。 1. 统计学的基本概念与思维 描述性统计的艺术： 重点介绍集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的解读，强调不同数据类型下应选择的度量标准。 概率论基础回顾： 简要回顾随机变量、常见概率分布（正态分布、二项分布、泊松分布），着重讲解这些分布在实际数据建模中的应用场景，而非冗长的证明过程。 统计推断的逻辑： 深入浅出地解释大数定律和中心极限定理，为后续的参数估计和假设检验奠定理论基础。 2. R语言环境的定制与数据导入 R与RStudio环境配置： 详细指导读者如何安装R、RStudio，以及如何配置工作目录、管理项目文件。 数据结构与操作： 重点介绍R中核心的数据结构——向量（Vector）、矩阵（Matrix）、数据框（Data Frame）和列表（List）的创建、访问和操作，这是后续分析的基础。 数据输入与输出： 涵盖从CSV、Excel、JSON等常见格式导入数据，以及如何使用`readr`、`haven`等现代包进行高效的数据读取。 第二部分：数据清洗、可视化与探索性数据分析（EDA） 数据质量决定了分析结果的可靠性。本部分聚焦于“数据准备”这一耗时但至关重要的环节，并利用强大的可视化工具揭示数据中的潜在信息。 1. 健壮的数据清洗流程 缺失值处理策略： 探讨多种缺失值处理方法，包括删除、均值/中位数/众数填充、多重插补（MICE）等，并分析每种方法的优缺点及适用条件。 异常值检测与处理： 使用箱线图、Z分数、IQR方法检测异常点，并讨论是应修正、转换还是保留异常值。 数据转换与重塑： 教授如何使用`tidyr`包进行数据的“长格式”与“宽格式”相互转换，这是进行分组分析和时间序列分析的关键步骤。 2. 现代数据可视化技术 基于ggplot2的图形语法： 系统讲解`ggplot2`的图层化构建思想，从数据映射、几何对象到统计变换的完整流程。 多变量可视化： 重点演示散点图矩阵（Pair Plots）、热力图（Heatmaps）、小提琴图（Violin Plots）在揭示变量间关系中的应用。 交互式可视化： 介绍`plotly`等包，实现可缩放、可悬停的数据探索，增强分析的直观性。 第三部分：核心统计推断与模型构建 本部分是本书的核心，将统计理论与R语言实践紧密结合，覆盖最常用和最强大的推断性统计方法。 1. 假设检验的实践 参数检验： 详细讲解t检验（单样本、独立样本、配对样本）的应用场景、前提假设（正态性、方差齐性）的检验，以及如何解读P值和效应量。 非参数检验： 当数据不满足正态性假设时，介绍秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验）的应用。 方差分析（ANOVA）： 深入探讨单因素、双因素ANOVA的原理与R语言中的实现，关注交互作用的解释。 2. 线性回归模型的精细化分析 简单与多元线性回归： 讲解最小二乘法的原理，如何构建模型，以及如何通过R的`lm()`函数进行拟合。 模型诊断与诊断图： 重点分析残差分析的重要性，包括正态性、同方差性、独立性的诊断，并介绍Cook’s距离等诊断指标。 变量选择与多重共线性： 探讨逐步回归、信息准则（AIC/BIC）等方法进行变量筛选，并教授如何使用VIF（方差膨胀因子）诊断和处理多重共线性问题。 3. 广义线性模型（GLM） 逻辑回归（Logistic Regression）： 专注于分类问题的建模，详细解释Logit变换、几率（Odds Ratio）的解读，适用于二元或多元分类预测。 泊松回归： 针对计数数据的建模方法，广泛应用于事件发生频率的分析。 第四部分：高级分析技术与前沿应用 本部分面向有一定基础的读者，引入更复杂、更具现代意义的统计分析方法。 1. 方差分析的进阶 重复测量ANOVA与混合效应模型入门： 讨论如何在处理具有重复测量的实验设计中，使用更稳健的模型（如LME4包）来控制个体间的相关性。 2. 非参数回归与平滑方法 介绍局部加权回归（LOESS）和样条回归，用于处理非线性关系，避免对数据分布做强硬的参数假设。 3. 时间序列分析基础 讲解时间序列数据的特性（自相关性、平稳性），介绍ARIMA模型的识别、估计与诊断，并演示如何使用R进行趋势和季节性的分解。 4. 贝叶斯统计思维的引入 不深入复杂的MCMC算法，但介绍贝叶斯推断的基本思想：如何结合先验信息与观测数据更新信念，并展示使用简单包进行基础贝叶斯估计的入门案例。 --- 本书特色 1. R语言驱动： 全书所有理论讲解均配有详细的R代码示例，代码结构清晰，注释完整，保证读者可“边学边做”。 2. 重实践，轻理论深度： 侧重于“如何应用”而非“如何证明”，将复杂的数学概念转化为可操作的统计步骤。 3. 注重数据素养： 强调数据准备和模型诊断的重要性，培养读者批判性地评估分析结果的能力。 4. 面向应用领域： 案例选材广泛，涵盖经济学、市场调研、生物统计初步等多个领域，确保知识的可迁移性。 目标读者： 本书适合统计学、经济学、管理学、市场营销、公共卫生、工程技术等领域的研究生、本科高年级学生，以及希望系统提升数据分析能力的职场专业人士。具备基础的代数知识和零基础的R语言学习能力即可上手。

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哪怕我做了一整本书。期末考试还是不记得公式。

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都懂就是做不对，各种概念，考试考得我欲哭无泪。。。

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不看分，西毒其实是个可爱的复读机。

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都懂就是做不对，各种概念，考试考得我欲哭无泪。。。