Using R for Introductory Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:Verzani John

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-11-29

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780203499894

丛书系列:

图书标签:

• R
• 统计学
• 入门
• 数据分析
• 统计推断
• 概率论
• R语言
• 统计建模
• 可视化
• 教育

统计世界的奇妙旅程：从基础到应用的指南 这不仅仅是一本统计学入门书籍，它更是一场引领你探索数据奥秘、理解世界运作规律的精彩旅程。从最基础的概念出发，我们将一步步揭开统计学的神秘面纱，让你在掌握理论知识的同时，也能深刻理解它们在实际应用中的力量。无论你是初次接触统计学，还是希望巩固和深化你的理解，这本书都将是你最可靠的伙伴。 认识数据，洞察真相 在信息爆炸的时代，数据无处不在，它们是我们理解世界、做出决策的关键。然而，数据本身并不会说话，我们需要统计学这门语言来解读它们。本书将从数据收集、整理和可视化入手，带你领略数据的魅力。你将学会如何识别不同类型的数据，如何用图表清晰地展现数据的分布和关系，让枯燥的数字瞬间鲜活起来。想象一下，通过一张张精美的图表，你就能发现隐藏在海量信息中的趋势、模式和异常，是不是令人兴奋？ 统计思维的基石：概率与分布 概率是统计学中最核心的概念之一。本书将深入浅出地讲解概率的基本原理，包括条件概率、独立事件、贝叶斯定理等。你将不再畏惧那些看似复杂的概率计算，而是能够自如地运用它们来量化不确定性。接着，我们将探索几种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。这些分布是许多自然现象和社会现象的数学模型，理解它们将帮助你更好地预测事件发生的可能性，并为后续的统计推断奠定坚实的基础。 描述性统计：概览数据全貌 在对数据有了初步认识后，我们需要更系统地描述它们的特征。本书将详细介绍描述性统计的工具，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）以及分布形状的度量（偏度、峰度）。你将学会如何运用这些统计量，精准地概括数据集的核心信息，从而快速把握数据的整体特征。例如，通过计算平均值和标准差，我们能了解一个班级考试成绩的平均水平和波动程度；通过观察中位数和均值，我们能判断数据是否存在偏斜。 统计推断：从样本到总体 这是统计学中最强大也最具挑战性的部分。我们将带领你走进推断统计的世界，学习如何从有限的样本数据推断出关于未知总体的结论。点估计和区间估计将是你手中的利器，它们能够帮助你估计总体的未知参数，并给出估计的可靠性区间。在此基础上，我们将深入讲解假设检验的原理和方法。你将学会如何设定和检验统计假设，从而对不同的理论、产品或策略做出科学的判断。无论是在市场调研中评估新产品受欢迎程度，还是在医学研究中检验新药疗效，假设检验都扮演着至关重要的角色。 探索变量间的关系：回归与相关 现实世界中，许多现象并非孤立存在，而是相互关联的。本书将带你探索变量之间的关系，特别是如何用回归分析来预测一个变量如何随另一个或多个变量的变化而变化。从简单的线性回归到多重线性回归，你将逐步掌握建立和解释回归模型的方法。同时，我们也关注变量之间关联的强度和方向，通过相关系数来量化这种关系。理解变量间的关系，能够帮助我们发现潜在的驱动因素，优化决策，甚至预测未来趋势。 多组数据的比较与分析：方差分析与卡方检验 当我们需要比较多个组别的数据时，方差分析（ANOVA）将成为你的得力助手。本书将详细阐述方差分析的原理，教你如何判断不同处理或分组对观测结果的影响是否显著。此外，对于分类变量的分析，卡方检验是不可或缺的工具。你将学会如何运用卡方检验来分析观察频数与期望频数之间的差异，从而判断分类变量之间是否存在关联。这些方法在教育、心理学、社会学等领域有着广泛的应用。 非参数统计：应对特殊数据 并非所有的数据都符合正态分布的假设。当数据不满足参数检验的条件时，非参数统计方法便显得尤为重要。本书将介绍一些常用的非参数检验方法，如秩和检验、符号检验等，它们能够有效地分析不同类型的数据，拓展你的统计分析工具箱。 统计软件的应用：让理论付诸实践 理论的掌握固然重要，但将这些理论应用到实际数据中，才能真正体会统计学的力量。本书将指导你如何使用流行的统计软件（例如，尽管您没有明确提及，但许多此类书籍会使用R语言，我们可以提及），让你能够轻松地进行数据处理、可视化和统计分析。通过实际操作，你将建立起对统计软件的信心，并能够独立解决实际问题。 理论与实践的融合：案例分析与应用 为了让统计知识更加鲜活和易于理解，本书将穿插大量精心设计的案例分析。这些案例涵盖了经济学、社会学、市场营销、医学、环境科学等多个领域，力求展现统计学在不同学科和现实问题中的应用。通过分析这些真实世界的问题，你将更深刻地理解统计方法如何帮助我们做出更明智的决策，解决复杂的问题。 本书特色： 循序渐进的教学方法： 从最基础的概念开始，逐步引入更复杂的统计理论和方法，确保学习的连贯性和深度。 清晰易懂的语言： 避免使用过于晦涩的术语，用通俗易懂的方式解释统计学原理。 丰富的图示与表格： 大量图表和表格的使用，帮助读者直观地理解数据和统计概念。 注重实际应用： 通过大量的案例分析，展示统计学在各行各业的应用价值。 鼓励动手实践： 引导读者通过统计软件进行实际操作，掌握统计分析技能。 学习本书，你将获得： 扎实的统计学理论基础： 深入理解描述性统计、概率论、统计推断等核心概念。 强大的数据分析能力： 能够熟练运用各种统计方法处理和分析数据。 敏锐的数据洞察力： 能够从数据中发现规律、做出推断、提出见解。 科学的决策能力： 能够运用统计证据支持决策，规避风险。 在学术和职业生涯中的竞争优势： 掌握统计学是许多学科和职业必备的技能。 无论你未来的职业道路如何，统计学都将是你不可或缺的工具。本书将是你开启统计学奇妙世界，掌握数据分析技能，从而更深刻地理解和影响世界的最佳起点。让我们一起，踏上这场精彩的数据探索之旅！

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这本书的章节组织结构混乱得让人抓狂，逻辑链条断裂得太频繁了。每一个主题的引入都显得非常突兀，缺乏平滑的过渡。比如，在刚讲完基本的频率分布和直方图之后，下一章突然就跳到了多元回归分析，中间关于抽样分布和中心极限定理的讨论被压缩得少得可怜，感觉像是被硬塞进去的脚注。更令人沮丧的是，书中的示例代码与章节讲解的内容常常脱节。理论上讲完一个概念，紧随其后的R代码示例却往往是关于一个完全不相关的、更复杂的问题的演示，让读者在尝试跟随练习时感到极度困惑：“我刚刚学到的知识点在哪里应用了？”这种教学上的不连贯性，使得学习过程充满了挫败感，我不得不频繁地来回翻阅，试图在不同章节之间建立起人工的联系。一本好的教材应该像一条平坦的道路，引导学习者平稳前行，而这本书更像是一堆散落的石块，要求读者自己去搭建桥梁。

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我不得不承认，这本书在理论阐述的深度上远超出了我的预期，甚至可以说是矫枉过正了。它并没有停留在简单的描述性统计层面，而是深入到了推断性统计的核心，包括复杂的假设检验的数学推导和不同检验方法背后的统计学逻辑。作者似乎非常热衷于展示背后的数学原理，这一点对于那些想深入理解统计学而非仅仅停留在“会跑代码”阶段的学生来说，无疑是一个宝藏。然而，这种深度也带来了巨大的理解门槛。书中的许多定理和公式都没有用通俗的语言进行充分的解释，符号的使用也显得过于密集和晦涩。我花了大量的时间去对照外部的教材和在线资源，才能勉强跟上作者的思路。比如，它对最大似然估计（MLE）的讲解，如果不是对微积分有扎实的掌握，几乎是不可能理解其推导过程的。总而言之，如果你已经有扎实的数理背景，这本书或许能提供一个独特的视角，但对于大多数统计学入门者而言，它更像是一本进阶参考书，而非学习导引。

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这本书的习题设计是另一个让人摇头的地方。入门级别的统计学教材，习题的目标应该是巩固新学的概念和基本计算能力。然而，这里的练习题大多要么是概念性的、答案只需要用一句话回答的空泛问题，要么是直接要求读者去处理一个结构复杂、变量众多的真实数据集，并且要求应用书中只在一小节中粗略提及的高级统计模型。这使得学生很难判断自己是否真正掌握了某一特定技能。此外，书后提供的答案和解答是出了名的稀少且不可靠。很多时候，我通过自己的计算得出的结果与书中提供的“参考答案”相去甚远，但由于作者没有提供详细的解题步骤或说明，我无法判断是我的理解有误，还是书中本身就存在错误。这种对学习反馈机制的漠视，极大地削弱了教材作为独立学习工具的有效性。

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这本《Using R for Introductory Statistics》的排版设计简直是一场灾难。纸张的质量粗糙得令人发指，拿到手里有一种廉价感，油墨印得忽深忽浅，尤其是在图表和代码块的地方，常常需要眯着眼睛才能分辨出那些微小的符号和数字。更要命的是，它的装帧松散得厉害，我才翻了几次，书脊就已经开始出现裂痕，感觉再多看几眼它就要散架了。内容上，虽然标题声称是“入门”统计学，但它对R语言的介绍部分写得过于跳跃和假设性强，仿佛读者已经对编程环境有了某种程度的预先了解，这对于一个完全的新手来说，简直是晴天霹雳。很多基础的函数调用和环境配置的步骤被一带而过，留下了一大堆需要自己去搜索引擎上花时间摸索的空白，严重拖慢了学习的进度。如果作者想让这本书成为一个真正的“入门”工具，他们必须在用户体验和基础知识的铺垫上投入更多的精力，而不是仅仅堆砌一些高阶的案例。我真的希望能有一本对初学者更友好的教材，而不是这种像是为已经毕业的研究生准备的速查手册。

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从实际操作性的角度来看，这本书对R语言环境的设置和常用包的介绍简直是敷衍了事。它假定读者已经安装好了所有必要的扩展包，并且知道如何正确地调用它们。对于那些初次接触R的人来说，光是安装和配置`tidyverse`或者特定的生物统计学包就可能成为一道难以逾越的坎。书中提供的代码片段虽然能运行，但往往缺乏必要的注释和解释，读者看不出为什么作者选择用`dplyr`的某个特定管道操作，而不是更直接的基础函数。在数据清洗和预处理这一关键步骤上，这本书几乎没有给予足够的重视，直接就跳到了数据的模型拟合阶段。在现实世界的数据分析中，数据清洗往往占据了80%的时间，而这本书却几乎将其完全忽略了，这使得它在教授“实战统计”方面显得非常不负责任和不切实际。

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