R語言統計入門(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
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Peter Dalgaard
人民郵電齣版社
郝智恒
2014-5-9
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9787115348630
圖書標籤:
R語言
統計
R
數據分析
數據處理
Statistics
編程語言
統計學
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发表于2024-12-23
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圖書描述
這《R語言統計入門(第2版)》以最恰當的方式嚮初學者介紹瞭R的全貌,內容涵蓋基本的R語言編程方法、基本數據處理和一些高級數據操作的技巧,有助於讀者理解R嚮量化編程的特點。此外,作者在本書中還詳細描述瞭包含迴歸分析、假設檢驗、廣義綫性模型、非綫性擬閤等常用統計方法的原理。雖然本書以實際案例解析居多,但是並非不重視理論,作者恰當而到位地描述瞭理論方麵的內容,既不晦澀,也非淺白,而是嚮讀者打開瞭一扇窗。作者希望這本書可以作為一道“開胃菜”引導更多的人投入到對統計和R的研究之中。
R語言統計入門(第2版) 下載 mobi epub pdf txt 電子書
著者簡介
Peter Dalgaard,哥本哈根大學生物統計係的副教授,有著豐富的教學經驗。自1997年起,便加入瞭R核心小組至今。譯者簡介:郝智恒,蘭州人,南開大學數理統計專業畢業,目前在淘寶做數據挖掘工程師。推崇開源,認為唯有共享和交流纔能讓這個世界變好,固執的認為一切技術上的封閉和試圖壟斷都是紙老虎。何通,生長於桂林,求學於廣州,喜統計,好編程,結交眾友,不亦樂乎。鄧一碩,畢業於中央財經大學統計學院統計專業,現效力於首鋼總公司計財部。國內最大的統計學專業社區“統計之都”理事人員,感興趣的領域是時間序列分析及數據挖掘技術在金融投資分析中的應用。個人網站為http://yishuo.org,微博為http://weibo.com/dengyishuo。劉旭華,現為中國農業大學理學院應用數學係副教授,北京理工大學博士,美國北卡萊羅納大學教堂山分校(University of North Carolina at Chapel Hill)訪問學者,主要從事數理統計方嚮的研究工作。主持和參與多項國傢自然科學基金及其他科研基金項目,發錶科研論文多篇。
圖書目錄
第1章 基礎知識 1
1.1 初始步驟 1
1.1.1 大型計算器 2
1.1.2 賦值 3
1.1.3 嚮量運算 4
1.1.4 標準過程 5
1.1.5 作圖 6
1.2 r語言基礎 8
1.2.1 錶達式和對象 8
1.2.2 函數和參數 9
1.2.3 嚮量 10
1.2.4 引用和轉義序列 10
1.2.5 缺失值 11
1.2.6 生成嚮量的函數 11
1.2.7 矩陣和數組 13
1.2.8 因子 15
1.2.9 列錶 16
1.2.10 數據框 17
1.2.11 索引 17
1.2.12 條件選擇 18
1.2.13 數據框的索引 19
1.2.14 分組數據和數據框 20
1.2.15 隱式循環 21
1.2.16 排序 23
1.3 練習題 24
第2章 r語言環境 25
2.1 會話管理 25
2.1.1 工作空間窗口 25
2.1.2 文本輸齣 26
2.1.3 腳本 27
2.1.4 獲取幫助 27
2.1.5 包 28
2.1.6 內置數據 29
2.1.7 attach和detach 29
2.1.8 subset,transform和within 31
2.2 作圖係統 32
2.2.1 圖形布局 32
2.2.2 利用部分構造圖形 33
2.2.3 par的使用 34
2.2.4 組閤圖形 35
2.3 r編程 36
2.3.1 流程控製 37
2.3.2 類和類函數 37
2.4 數據輸入 38
2.4.1 讀取文本文件 39
2.4.2 read.table 的進一步討論 41
2.4.3 數據編輯器 42
2.4.4 其他程序的接口 43
2.5 練習題 44
第3章 概率和分布 45
3.1 隨機抽樣 45
3.2 概率計算和排列組閤 46
3.3 離散分布 47
3.4 連續分布 47
3.5 r中的內置分布 48
3.5.1 密度 48
3.5.2 纍積分布函數 50
3.5.3 分位數 51
3.5.4 隨機數字 52
3.6 練習題 53
第4章 描述性統計和圖形 54
4.1 單組的匯總統計量 54
4.2 分布的圖形展示 58
4.2.1 直方圖 58
4.2.2 經驗纍積分布 59
4.2.3 q–q圖 59
4.2.4 箱式圖 60
4.3 分組數據的匯總統計量 61
4.4 分組數據作圖 64
4.4.1 直方圖 64
4.4.2 並聯箱式圖 65
4.4.3 帶狀圖 66
4.5 錶格 68
4.5.1 生成錶格 68
4.5.2 邊際錶格和相對頻數 71
4.6 錶格的圖形顯示 72
4.6.1 條形圖 72
4.6.2 點圖 74
4.6.3 餅圖 75
4.7 練習題 76
第5章 單樣本與雙樣本檢驗 77
5.1 單樣本t檢驗 77
5.2 wilcoxon符號秩檢驗 80
5.3 兩樣本t檢驗 82
5.4 比較方差 83
5.5 兩樣本wilcoxon檢驗 84
5.6 配對t檢驗 85
5.7 配對wilcoxon檢驗 86
5.8 練習題 87
第6章 迴歸與相關性 88
6.1 簡單綫性迴歸 88
6.2 殘差與迴歸值 92
6.3 預測與置信帶 95
6.4 相關性 98
6.4.1 皮爾遜相關係數 98
6.4.2 斯皮爾曼相關係數 99
6.4.3 肯德爾等級相關係數? 100
6.5 練習題 100
第7章 方差分析與kruskal-wallis檢驗 102
7.1 單因素方差分析 102
7.1.1 成對比較和多重檢驗 106
7.1.2 放寬對方差的假設 107
7.1.3 圖像錶示 108
7.1.4 bartlett檢驗 109
7.2 kruskal-wallis檢驗 110
7.3 雙因素方差分析 110
7.4 friedman檢驗 114
7.5 迴歸分析中的方差分析錶 114
7.6 練習題 115
第8章 錶格數據 117
8.1 單比例 117
8.2 兩個獨立的比例 118
8.3 k比例,檢驗趨勢 120
8.4 r ? c錶格 122
8.5 練習題 124
第9章 功效與樣本容量的計算 126
9.1 功效計算原則 126
9.1.1 單樣本t及配對樣本t檢驗的功效 127
9.1.2 兩樣本t檢驗的功效 128
9.1.3 近似方法 128
9.1.4 比較比例的功效 129
9.2 兩樣本問題 129
9.3 單樣本問題及配對樣本檢驗 131
9.4 比例的比較 131
9.5 練習題 132
第10章 數據處理的高級技術 133
10.1 變量的重編碼 133
10.1.1 cut函數 133
10.1.2 處理因子 135
10.1.3 日期的使用 136
10.1.4 多變量重編碼 139
10.2 條件計算 140
10.3 閤並與重構數據框 141
10.3.1 追加數據框 141
10.3.2 閤並數據框 142
10.3.3 重塑數據框 144
10.4 數據的分組及分案例操作 146
10.5 時間分割 148
10.6 練習題 152
第11章 多元迴歸 153
11.1 多維數據繪圖 153
11.2 模型設定和模型輸齣 155
11.3 模型篩選 157
11.4 練習題 161
第12章 綫性模型 162
12.1 多項式迴歸 163
12.2 過原點的迴歸分析 165
12.3 設計矩陣與虛擬變量 166
12.4 組間的共綫性 168
12.5 交互效應 172
12.6 可重復的雙因素方差分析 172
12.7 協方差分析 173
12.7.1 圖形描述 174
12.7.2 比較迴歸綫 177
12.8 模型診斷 183
12.9 練習題 187
第13章 邏輯迴歸 189
13.1 廣義綫性模型 190
13.2 錶格化數據的邏輯迴歸 190
13.2.1 偏差錶分析 195
13.2.2 與趨勢檢驗之間的關聯 196
13.3 似然剖麵分析 197
13.4 讓步比估計的錶達 199
13.5 原始數據的邏輯迴歸 199
13.6 預測 201
13.7 模型檢查 202
13.8 練習題 206
第14章 生存分析 208
14.1 重要概念 208
14.2 生存對象 209
14.3 kaplan-meier估計 210
14.4 對數秩檢驗 213
14.5 cox比例風險模型 214
14.6 練習題 216
第15章 比率和泊鬆迴歸 217
15.1 基本思想 217
15.1.1 泊鬆分布 217
15.1.2 帶有常數風險的生存分析 218
15.2 泊鬆模型的擬閤 219
15.3 計算比率 223
15.4 帶有常數強度的模型 226
15.5 練習題 230
第16章 非綫性麯綫擬閤 231
16.1 基本用法 232
16.2 尋找初值 233
16.3 自啓動模型 238
16.4 剖麵分析 240
16.5 更好地控製擬閤算法 241
16.6 練習題 242
附錄a 獲取並安裝r以及iswr包 243
附錄b iswr中的數據集 246
附錄c 摘要 272
附錄d 練習題答案 283
· · · · · · (
收起)
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用戶評價
評分
☆☆☆☆☆
一般般吧,我說句實話,比那本R語言實戰差遠瞭,初學者不太推薦。這本書就是講瞭一些統計學在生物和醫學場景的應用,但是理論部分幾乎沒有,代碼方麵也有點不成體係。所以,假如想搞這一塊,老老實實學瞭紮實的統計學,然後老老實實看點專注R語言操作的書,這樣效果更好。
評分
☆☆☆☆☆
代碼不是很詳細,圖片少;雖然以入門為書名,但是並不適閤初學者
評分
☆☆☆☆☆
現在網上對應的R語言資料也很多瞭,這本書是真的入門級的。如果,對統計學知識瞭解,而且有操作過R語言的基本經驗,那麼會發現看這本書很快就能看完瞭。如果對R沒有任何瞭解的話,還是可以仔細讀一讀的。
評分
☆☆☆☆☆
代碼不是很詳細,圖片少;雖然以入門為書名,但是並不適閤初學者
評分
☆☆☆☆☆
沒有薛毅那本好……
讀後感
評分
☆☆☆☆☆
介绍了ISwR这个数据包,还介绍了R用于统计的方法,给出了命令,直接运行就行了,非常方便。 呵呵,不是专门的统计学家,只是做点应用研究的话,我觉得这本书够用了。 值得学R语言的人看看。
評分
☆☆☆☆☆
这是一本2008年的老作品,英文原版我看过部分章节。这是一本类似于工具书的介绍R语言的书籍。总体来说,因为写地比较详细、代码也给地很充足,这本书适合想学习R语言初学者。如果你是一名搞统计的但苦于学习R语言的,这本书能很好地作为范例来教你如何轻松使用R语言;另一方面...
評分
☆☆☆☆☆
介绍了ISwR这个数据包,还介绍了R用于统计的方法,给出了命令,直接运行就行了,非常方便。 呵呵,不是专门的统计学家,只是做点应用研究的话,我觉得这本书够用了。 值得学R语言的人看看。
評分
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这是一本2008年的老作品,英文原版我看过部分章节。这是一本类似于工具书的介绍R语言的书籍。总体来说,因为写地比较详细、代码也给地很充足,这本书适合想学习R语言初学者。如果你是一名搞统计的但苦于学习R语言的,这本书能很好地作为范例来教你如何轻松使用R语言;另一方面...
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☆☆☆☆☆
这是一本2008年的老作品,英文原版我看过部分章节。这是一本类似于工具书的介绍R语言的书籍。总体来说,因为写地比较详细、代码也给地很充足,这本书适合想学习R语言初学者。如果你是一名搞统计的但苦于学习R语言的,这本书能很好地作为范例来教你如何轻松使用R语言;另一方面...
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