R語言與統計分析

R語言與統計分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

出版者:高等教育齣版社
作者:湯銀纔
出品人:
頁數:377
译者:
出版時間:2008-11
價格:38.00元
裝幀:
isbn號碼:9787040250626
叢書系列:應用統計學叢書
圖書標籤:
  • R
  • 統計
  • 統計分析
  • R語言
  • 數據分析
  • 統計學
  • 數學
  • 編程
  • R語言
  • 統計分析
  • 數據分析
  • 數據挖掘
  • 統計建模
  • 機器學習
  • 數據可視化
  • R語言編程
  • 統計推斷
  • 迴歸分析
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具體描述

《R語言與統計分析》以數據的常用統計分析方法為基礎,在簡明扼要地闡述統計學基本概念、基本思想與基本方法的基礎上,講述與之相對應的R函數的實現,並通過具體的例子說明統計問題求解的過程。《R語言與統計分析》注重統計的思想性、方法的實用性和計算的可操作性。在內容的安排上不僅包含瞭基礎統計分析中的探索性數據分析、參數估計與假設檢驗,還包括瞭非參數統計分析的常用方法、多元統計分析方法及貝葉斯統計分析方法。每一部分都通過具體例子重點講述解決問題的思想、方法和在R中的實現過程。

著者簡介

圖書目錄

第一章 R介紹
1.1 S語言與R
1.2 R的特點
1.3 R的資源
1.4 R的安裝與運行
1.4.1 R軟件的安裝、啓動與關閉
1.4.2 R程序包的安裝與使用
第一章習題
第二章 R的基本原理與核心
2.1 R的基本原理
2.2 R的在綫幫助
2.3 一個簡短的R會話
2.4 R的數據結構
2.4.1 R的對象與屬性
2.4.2 瀏覽對象的信息
2.4.3 嚮量的建立
2.4.4 數組與矩陣的建立
2.4.5 數據框(dataframe)的建立
2.4.6 列錶(1ist)的建立
2.4.7 時間序列(ts)的建立
2.5 數據的存儲與讀取
2.5.1 數據的存儲
2.5.2 數據的讀取
2.6 R的圖形功能
2.6.1 繪圖函數
2.6.2 低級繪圖命令
2.6.3 繪圖參數
2.6.4 一個實例
2.7 R.編程
2.7.1 循環和嚮量化
2.7.2 用R寫程序
2.7.3 編寫你自己的函數
2.7.4 養成良好的編程習慣
第二章習題
第三章 概率與分布
3.1 隨機抽樣
3.2 排列組閤與概率的計算
3.3 概率分布
3.3.1 離散分布的分布律
3.3.2 連續分布的密度函數
3.4 R中內嵌的分布
3.5 應用:中心極限定理
3.5.1 中心極限定理
3.5.2 漸近正態性的圖形檢驗
3.5.3 舉例
第三章習題
第四章 探索性數據分析
4.1 常用分布的概率函數圖
4.2 直方圖與密度函數的估計
4.2.1 直方圖
4.2.2 核密度估計
4.3 單組數據的描述性統計分析
4.3.1 單組數據的圖形描述
4.3.2 單組數據的描述性統計
4.4 多組數據的描述性統計分析
4.4.1 兩組數據的圖形概括
4.4.2 多組數據的圖形描述
4.4.3 多組數據的描述性統計
4.4.4 分組數據的圖形概括
4.5 分類數據的描述性統計分析
4.5.1 列聯錶的製作
4.5.2 列聯錶的圖形描述
第四章習題
第五章 參數估計
5.1 矩法估計和極大似然估計
5.1.1 矩法估計
5.1.2 極大似然估計
5.2 單正態總體參數的區間估計
5.2.1 均值μ的區間估計
5.2.2 方差σ2的區間估計
5.3 兩正態總體參數的區間估計
5.3.1 均值差μ1-μ2的置信區間
5.3.2 兩方差比σ12/22的置信區間
5.4 單總體比率p的區間估計
5.5 兩總體比率差p1-p2的區間估計
5.6 樣本容量的確定
5.6.1 估計正態總體均值時樣本容量的確定
5.6.2 估計比例p時樣本容量的確定
第五章習題
第六章 參數的假設檢驗
6.1 假設檢驗與檢驗的p值
6.1.1 假設檢驗的概念與步驟
6.1.2 檢驗的p值
6.2 單正態總體參數的檢驗
6.2.1 均值μ的假設檢驗
6.2.2 方差盯σ2的檢驗:x2檢驗
6.3 兩正態總體參數的檢驗
6.3.1 均值的比較:t檢驗
6.3.2 方差的比較:F檢驗
6.4 成對數據的t檢驗
6.5 單樣本比率的檢驗
6.5.1 比率p的精確檢驗
6.5.2 比率p的近似檢驗
6.6 兩樣本比率的檢驗
第六章習題
第七章 非參數的假設檢驗
7.1 單總體位置參數的檢驗
7.1.1 中位數的符號檢驗
7.1.2 Wilcoxon符號秩檢驗
7.2 分布的一緻性檢驗:x2檢驗
7.3 兩總體的比較與檢驗
7.3.1 X2獨立性檢驗
7.3.2 Fisher精確檢驗
7.3.3 Wilcoxon秩和檢驗法和Mann-whitneyU檢驗
7.3.4 Mood檢驗
7.4 多總體的比較與檢驗
7.4.1 位置參數的Kruskal-Wallis秩和檢驗
7.4.2 尺度參數的Ansari-Bradley檢驗
7.4.3 尺度參數的Fligner-Killeen檢驗
第七章習題
第八章 方差分析
8.1 單因子方差分析
8.1.1 數學模型
8.1.2 均值的多重比較
8.1.3 同時置信區間:Tukey法
8.1.4 方差齊性檢驗
……
第九章 迴歸分析與相關分析
第十章 多元統計分析介紹
第十一章 貝葉斯統計分析
· · · · · · (收起)

讀後感

評分

里面涉及了不少统计学知识,对于我这种非统计学专业的人来说,学习起来比较吃力,但涉及到的R知识却很浅显,容易理解,如果书里的减少一些原理性的内容,多添加一些更实用的案例,以及多添加一些对于数据分析结果的解读,就更好了。毕竟对于多数人来讲,拿来就用,至于原理是什...  

評分

这本书侧重与常见统计方法的R语言实现,而R语言的语法细节和内建的数据结构介绍的太过简略。 适合用R语言实现数据分析时,作为即查即用的参考手册;但是不适合作为一本R语言的入门书籍。 一本好的R语言的入门书籍,应该更加重视R语言的语法细节和内建数据结构的操作。

評分

本书实用性很强,操作流程比较清楚; 但是很多地方有小毛病,多是笔误或者运算错误,可能是太粗心了,但是另一方面也给了读者一个除虫的机会。 例如;Page6 1.4介绍Rcmdr的应该是附录B,但是租着两次写成了附录A; 还有Page10 ((10+2)*5-2^4)/4结果应该是11,但是书上是13,...  

評分

本书实用性很强,操作流程比较清楚; 但是很多地方有小毛病,多是笔误或者运算错误,可能是太粗心了,但是另一方面也给了读者一个除虫的机会。 例如;Page6 1.4介绍Rcmdr的应该是附录B,但是租着两次写成了附录A; 还有Page10 ((10+2)*5-2^4)/4结果应该是11,但是书上是13,...  

評分

里面涉及了不少统计学知识,对于我这种非统计学专业的人来说,学习起来比较吃力,但涉及到的R知识却很浅显,容易理解,如果书里的减少一些原理性的内容,多添加一些更实用的案例,以及多添加一些对于数据分析结果的解读,就更好了。毕竟对于多数人来讲,拿来就用,至于原理是什...  

用戶評價

评分

語句和圖形界麵各有長處,學瞭R也棄不瞭excel,spss

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:C819/3184

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語句和圖形界麵各有長處,學瞭R也棄不瞭excel,spss

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標準自虐有沒有!! 銀纔啊!!!

评分

把一般數理統計學教科書的內容用R語言實現瞭一遍.最戶一章講貝葉斯統計的算是小驚喜吧.

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