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統(tǒng)計學:基于R 版權(quán)信息
- ISBN：9787300289250
- 條形碼：9787300289250 ; 978-7-300-28925-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
統(tǒng)計學:基于R 內(nèi)容簡介
R是一種語言，它為高級數(shù)據(jù)分析人員提供個性化分析的程序編寫方式；R是一款統(tǒng)計軟件，它為中級數(shù)據(jù)分析人員提供大量的工具包和函數(shù)；R是一本教科書，它為初學者提供豐富而便捷的幫助信息，簡單學習后就可以做初步的數(shù)據(jù)分析；R是一種文化，使用后你會感到傳授或?qū)W習統(tǒng)計學知識的方式應(yīng)當改變。 《統(tǒng)計學：基于R（第4版）/基于R應(yīng)用的統(tǒng)計學叢書》是一本基于R語言實現(xiàn)全部例題計算與分析的統(tǒng)計學教材，書中例題的解答和圖表均給出了R的詳細代碼和結(jié)果。全書共11章，包括數(shù)據(jù)的可視化等描述性分析方法、推斷方法以及常用的一些統(tǒng)計方法等。附錄A介紹了自助法置信區(qū)間及其應(yīng)用。 《統(tǒng)計學：基于R（第4版）/基于R應(yīng)用的統(tǒng)計學叢書》立足于統(tǒng)計應(yīng)用，避免數(shù)學公式的推導，通俗易懂，可作為高等院校統(tǒng)計學專業(yè)本科生的基礎(chǔ)課程教材，也可作為經(jīng)濟管理類專業(yè)及部分理、工、農(nóng)、林、醫(yī)藥等專業(yè)的統(tǒng)計學教材，對實際數(shù)據(jù)分析人員也有參考價值。
統(tǒng)計學:基于R 目錄
第1章 數(shù)據(jù)與R 語言 1.1 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計學 1.1.1 什么是統(tǒng)計學1.1.2 變量與數(shù)據(jù) 1.1.3 數(shù)據(jù)的來源1.2 R語言的初步使用1.2.1 R軟件的下載、安裝與更新1.2.2 對象賦值與運行 1.2.3 編寫代碼腳本 1.2.4 查看幫助文件 1.2.5 包的安裝與加載 1.3 R 語言數(shù)據(jù)處理 1.3.1 創(chuàng)建R 格式數(shù)據(jù) 1.3.2 數(shù)據(jù)讀取和保存 1.3.3 隨機數(shù)和數(shù)據(jù)抽樣1.3.4 數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換 1.3.5 生成頻數(shù)表 1.4 R 語言繪圖基礎(chǔ) 1.4.1 基本繪圖函數(shù) 1.4.2 圖形控制和頁面布局 1.4.3 圖形顏色 習題 第2 章 數(shù)據(jù)可視化 2.1 類別數(shù)據(jù)可視化 2.1.1 條形圖及其變種2.1.2 餅圖及其變種 2.2 數(shù)據(jù)分布可視化 2.2.1 直方圖與核密度圖2.2.2 箱線圖和小提琴圖 2.2.3 莖葉圖和點圖 2.3 變量間關(guān)系可視化 2.3.1 散點圖和散點圖矩陣 2.3.2 3D 散點圖和氣泡圖 2.4 樣本相似性可視化 2.4.1 輪廓圖 2.4.2 雷達圖 2.4.3 星圖 2.5 時間序列可視化 2.5.1 折線圖 2.5.2 面積圖 2.6 可視化的注意事項習題 第3章 數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計量 3.1 描述水平的統(tǒng)計量 3.1.1 平均數(shù) 3.1.2 分位數(shù) 3.1.3 眾數(shù) 3.2 描述差異的統(tǒng)計量 3.2.1 極差和四分位差 3.2.2 方差和標準差 3.2.3 變異系數(shù) 3.2.4 標準分數(shù) 3.3 描述分布形狀的統(tǒng)計量 3.3.1 偏度系數(shù) 3.3.2 峰度系數(shù) 3.4 數(shù)據(jù)的綜合描述 3.4.1 幾個常用的R 函數(shù) 3.4.2 一個綜合描述的例子 習題 第4章 隨機變量的概率分布 4.1 什么是概率 4.2 隨機變量的概率分布 4.2.1 隨機變量及其概括性度量 4.2.2 隨機變量的概率分布 4.2.3 其他幾個重要的統(tǒng)計分布 4.3 樣本統(tǒng)計量的概率分布 4.3.1 統(tǒng)計量及其分布 4.3.2 樣本均值的抽樣分布 4.3.3 樣本方差的抽樣分布 4.3.4 樣本比例的抽樣分布 4.3.5 統(tǒng)計量的標準誤 習題 第5章 參數(shù)估計 5.1 參數(shù)估計的原理 5.1.1 點估計與區(qū)間估計 5.1.2 評量估計量的標準 5.2 總體均值的區(qū)間估計 5.2.1 一個總體均值的估計 5.2.2 兩個總體均值之差的估計 5.3 總體比例的區(qū)間估計 5.3.1 一個總體比例的估計 5.3.2 兩個總體比例之差的估計 5.4 總體方差的區(qū)間估計 5.4.1 一個總體方差的估計 5.4.2 兩個總體方差比的估計 習題 第6章 假設(shè)檢驗 6.1 假設(shè)檢驗的原理 6.1.1 提出假設(shè) 6.1.2 做出決策 6.1.3 表述結(jié)果 6.1.4 效應(yīng)量 6.2 總體均值的檢驗 6.2.1 一個總體均值的檢驗 6.2.2 兩個總體均值之差的檢驗 6.3 總體比例的檢驗 6.3.1 一個總體比例的檢驗 6.3.2 兩個總體比例之差的檢驗 6.4 總體方差的檢驗 6.4.1 一個總體方差的檢驗 6.4.2 兩個總體方差比的檢驗 6.5 正態(tài)性檢驗 6.5.1 正態(tài)概率圖 6.5.2 Shapiro-Wilk 檢驗和Kolmogorov-Smirnov檢驗 習題 第7章 類別變量分析 7.1 一個類別變量的擬合優(yōu)度檢驗 7.1.1 期望頻數(shù)相等 7.1.2 期望頻數(shù)不等 7.2 兩個類別變量的獨立性檢驗 7.2.1 列聯(lián)表與Â2 獨立性檢驗 7.2.2 應(yīng)用Â2 檢驗的注意事項 7.3 兩個類別變量的相關(guān)性度量 7.3.1 ' 系數(shù)和Cramer's V 系數(shù) 7.3.2 列聯(lián)系數(shù) 習題 第8章 方差分析 8.1 方差分析的原理 8.1.1 什么是方差分析 8.1.2 誤差分解 8.2 單因子方差分析 8.2.1 數(shù)學模型 8.2.2 效應(yīng)檢驗 8.2.3 效應(yīng)量分析 8.2.4 多重比較 8.3 雙因子方差分析 8.3.1 數(shù)學模型 8.3.2 主效應(yīng)分析 8.3.3 交互效應(yīng)分析 8.4 方差分析的假定及其檢驗 8.4.1 正態(tài)性檢驗 8.4.2 方差齊性檢驗 習題 第9章 一元線性回歸 9.1 確定變量間的關(guān)系 9.1.1 變量間的關(guān)系 9.1.2 相關(guān)關(guān)系的描述 9.1.3 關(guān)系強度的度量 9.2 模型估計和檢驗 9.2.1 回歸模型與回歸方程 9.2.2 參數(shù)的*小二乘估計 9.2.3 模型的擬合優(yōu)度 9.2.4 模型的顯著性檢驗 9.3 利用回歸方程進行預測 9.3.1 均值的置信區(qū)間 9.3.2 個別值的預測區(qū)間 9.4 回歸模型的診斷 9.4.1 殘差與殘差圖 9.4.2 檢驗?zāi)Ｐ图俣? 習題 第10章 多元線性回歸 10.1 多元線性回歸模型及其參數(shù)估計 10.1.1 回歸模型與回歸方程 10.1.2 參數(shù)的*小二乘估計 10.2 擬合優(yōu)度和顯著性檢驗 10.2.1 模型的擬合優(yōu)度 10.2.2 模型的顯著性檢驗 10.2.3 模型診斷 10.3 多重共線性及其處理 10.3.1 多重共線性及其識別 10.3.2 變量選擇與逐步回歸 10.4 相對重要性和模型比較 10.4.1 自變量的相對重要性 10.4.2 模型比較 10.5 利用回歸方程進行預測 10.6 啞變量回歸 10.6.1 在模型中引入啞變量 10.6.2 含有一個啞變量的回歸 習題 第11章 時間序列預測 11.1 時間序列的成分和預測方法 11.1.1 時間序列的成分 11.1.2 預測方法的選擇與評估 11.2 指數(shù)平滑預測 11.2.1 指數(shù)平滑模型的一般表達 11.2.2 簡單指數(shù)平滑預測 11.2.3 Holt 指數(shù)平滑預測 11.2.4 Winter 指數(shù)平滑預測 11.3 趨勢外推預測 11.3.1 線性趨勢預測 11.3.2 非線性趨勢預測 11.4 分解預測 11.5 時間序列平滑 習題 附錄A 自助法置信區(qū)間 附錄B 本書使用的R 包和R 函數(shù) 參考書目
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統(tǒng)計學:基于R 節(jié)選
統(tǒng)計學是一門既有趣又有用的學科. 計算機時代到來之前, 由于計算問題使統(tǒng)計的發(fā)展受到極大限制, 很多人也由于繁雜計算問題對統(tǒng)計學望而卻步. 然而, 在計算機和互聯(lián)網(wǎng)普及的今天, 尤其是統(tǒng)計軟件的使用, 促進了統(tǒng)計科學的發(fā)展, 也使得統(tǒng)計教學和學習發(fā)生了革命性的變化. 軟件的使用讓我們從繁雜的統(tǒng)計計算中解脫出來, 可以拿出更多的時間去理解統(tǒng)計方法的思想和原理. 當我們把那些繁雜但屬于簡單勞動的計算交給計算機“秒殺” 時, 就會發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計的學習和應(yīng)用并不困難.統(tǒng)計分析離不開統(tǒng)計軟件. 統(tǒng)計分析軟件有多種, 包括一些優(yōu)秀的商業(yè)統(tǒng)計軟件,如SAS, SPSS 等. 由于這些軟件價格不菲, 多數(shù)人難以接近. 幸運的是, R 的出現(xiàn)使價格問題不復存在, 為多數(shù)人學習統(tǒng)計提供了良好的條件. R 是一種免費的統(tǒng)計計算和繪圖語言, 也是一套開源的數(shù)據(jù)分析解決方案. R 語言不僅提供了內(nèi)容豐富的數(shù)據(jù)分析方法, 而且具有強大的可視化功能. 因其開源和免費、功能強大、易于使用和更新速度快等優(yōu)點受到人們普遍歡迎. R 軟件每年都會有兩次左右的版本更新, 新版本可能對某些包或函數(shù)做了升級, 使用前需要根據(jù)自己使用的版本檢查使用的函數(shù)是否已經(jīng)更新.本書是一本基于R 實現(xiàn)全部例題計算的統(tǒng)計學教材, 書中每個例題的解答都給出了詳細的R 代碼和運行結(jié)果. 全書共11 章, 包括數(shù)據(jù)的描述性分析方法、推斷方法以及常用的一些統(tǒng)計方法等. 本書R 的使用盡可能體現(xiàn)其靈活性和多樣性, 對同類數(shù)據(jù)或變量的分析盡可能多地使用不同的R 包和函數(shù), 使讀者更多地了解R 的功能和特點. 本書例題給出的R 代碼側(cè)重于演示統(tǒng)計方法的實現(xiàn)過程, 實際應(yīng)用時, 讀者可根據(jù)自身分析的需要選擇不同的R 包或函數(shù)來解決所面臨的統(tǒng)計問題.在保留第3 版內(nèi)容框架的基礎(chǔ)上, 第4 版對第1 章和第2 章重新進行了編寫, 在內(nèi)容上做了進一步的簡化和提煉, 刪除了臉譜圖和洛倫茲曲線. 第11 章更新了數(shù)據(jù)并重新做了編寫. 附錄A 重新進行了編寫, 增加了自助法置信區(qū)間的實現(xiàn)方法和應(yīng)用.其他章節(jié)也都有部分修改.本書可作為高等院校統(tǒng)計學專業(yè)本科生的基礎(chǔ)課程教材, 也可作為經(jīng)濟管理類專業(yè)及部分理、工、農(nóng)、林、醫(yī)、藥等專業(yè)的統(tǒng)計學教材, 對實際數(shù)據(jù)分析工作者也極具參考價值. 本書學習資源下載網(wǎng)址: http://www.crup.com.cn.
統(tǒng)計學:基于R 作者簡介
賈俊平，中國人民大學統(tǒng)計學院副教授，多年來，一直從事統(tǒng)計教學和研究。著有《統(tǒng)計學》《統(tǒng)計學—基于SPSS》《統(tǒng)計學—基于Excel》《統(tǒng)計學—基于R》《數(shù)據(jù)可視化分析—基于R語言》《統(tǒng)計學基礎(chǔ)》等多部統(tǒng)計學教材，并先后獲得國家統(tǒng)計局優(yōu)秀統(tǒng)計教材、北京高等教育精品教材等獎項。參與的教學研究項目有“非統(tǒng)計學專業(yè)本科公共基礎(chǔ)課—統(tǒng)計學教學改革”項目獲得***教學成果二等獎、北京市教育教學成果一等獎。個人還先后獲得過北京市經(jīng)濟技術(shù)創(chuàng)新標兵等獎項。
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