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R統計與數據可視化:社會科學數據分析實踐(全彩) 版權信息
- ISBN：9787121461910
- 條形碼：9787121461910 ; 978-7-121-46191-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
R統計與數據可視化:社會科學數據分析實踐(全彩) 本書特色
學習統計學及數據分析的藝術與實踐的*好方式，就是進行數據分析。本書用大量案例輔以數據可視化，將統計學知識融匯其中，循循善誘，幫助讀者避坑排雷，培養正確的數據分析思維方式。本書適合數據分析初學者，也適合有經驗的數據分析人員。
R統計與數據可視化:社會科學數據分析實踐(全彩) 內容簡介
書的目的是講解數據分析的方法、邏輯、藝術與實踐。全書共17章，第1章介紹了R、RStudio和R Markdown的安裝和使用，第2章介紹了數據分析的動機和四個構成要素：①描述數據并形成假設②模型的構建與估計③診斷④提出下一個問題，后續章節將按照數據分析構成要素的順序來組織；對數據了解得越多，我們就越能夠提出更好的問題，形成更好的假設，描述數據相關的概念和所需的工具，將在第3～9章中詳述；模型的構建與估計是一個應該在理論和證據間來回往復迭代的過程，關于構建模型的練習將在第10～14章中進行；診斷既能幫助我們發現問題，又能幫助我們發掘有意義的關聯，形成額外的解釋或假設，關于診斷將會在第15章和第16章中詳述；第17章將討論許多涉及二元因變量的問題，附錄將提供創建其他新假設的技巧和竅門。
R統計與數據可視化:社會科學數據分析實踐(全彩) 目錄
目錄
第1章 ? 入門指南 001
概述 001
R、RStudio 和R Markdown 002
對象與函數 004
RStudio 入門 006
RStudio 的R Markdown 導覽 012
R Markdown 文件與R 腳本 017
小練習 019
第2章 ? 數據分析導論 027
概述 027
數據分析的動機 028
大數據越來越大 028
數據分析是一項有市場需求的技能 029
數據分析是一種公益 030
數據分析的構成要素 031
描述數據并形成假設 033
假設一：民族語言碎片化 034
假設二：女性選舉權 040
假設三：人力資本 046
假設四：政治穩定 048
模型的構建與估計 052
診斷 054
結果的穩定性 054
殘差圖 056
提出下一個問題 059
第3章 ? 描述數據 064
概述 064
數據集和變量 066
不同類型的變量 068
連續變量 069
分類變量 069
有序分類變量 070
描述數據可以節省時間和精力 073
數據的形狀 073
數據的極差 077
辨識困惑、問題、假設和線索 079
困惑和問題：重要的區別 079
描述數據以改進問題 081
描述數據披露了更多線索 084
度量 086
有效性 086
可靠性 088
第4章 ? 集中趨勢和離散程度 093
概述 093
集中趨勢的度量：眾數、平均數和中位數 094
眾數 095
平均數 096
中位數 100
平均數與中位數 103
離散程度的度量：極差、四分位距和標準差 106
極差 107
四分位距 109
標準差 110
四分位距與標準差 116
關于方差的說明 117
第5章 ? 數據的單變量和雙變量描述 123
概述 123
好的、差的和離群值 124
單變量數據的5 種視圖 125
頻率表 126
條形圖 127
箱線圖（或盒須圖） 128
直方圖 131
莖葉圖 135
變量間是否相關 138
散點圖 139
箱線圖（雙變量） 145
馬賽克圖 145
交叉表 148
氣泡圖 148
第6章 ? 數據變換 157
概述 157
數據變換的理論原因 158
變換數據確保符合理論 158
數據和問題都要變換以相互匹配 159
數據變換的實際原因 160
數據變換——從連續變量到分類變量 164
數據變換——改變類別 169
Box-Cox 變換 175
第7章 ? 數據展示的一些原則 186
概述 186
一些風格要素 187
消除雜亂 188
聚焦 190
整合圖文 192
一圖應該勝千言 195
了解你的受眾 201
了解你的目的：解釋性、探索性或信息性 203
故事的基本要素 208
文檔（樹立講述者的可信度） 209
建立直覺（設定背景） 211
展示因果關系（旅程） 211
從因果到行動（決議） 213
第8章 ? 概率論精要 218
概述 218
總體和樣本 219
樣本偏差與隨機樣本 220
大數定律 222
大數定律的可視化 223
中心極限定理 227
平均數的抽樣分布隨著n 的增加而接近正態分布 228
和的抽樣分布是正態的 230
從正態分布中抽取時的觀測數量 231
中心極限定理的一個有用性質 232
從不同的分布中抽樣 233
標準正態分布 239
標準正態分布與臨界z 分數 242
第9章 ? 置信區間與假設檢驗 250
概述 250
大樣本的置信區間 251
求總體比例 251
求總體平均數 256
小樣本與t- 分布 260
自由度 263
小樣本的樣本標準差 264
用小樣本構建置信區間 269
例子：女性薪酬與男性薪酬 270
比較兩個樣本的平均數 272
例子：兩個群體和兩種收入 273
例子：種族和對警察的看法 275
例子：收入和對特朗普的支持 275
置信水平 277
關于統計推斷和因果關系的簡要說明 280
第10章 ? 進行比較 285
概述 285
為什么要進行比較 286
需要比較的問題 287
比較兩個分類變量 289
例子：對警察的看法 289
例子：哪些人去教堂 292
比較連續變量和分類變量 294
例子：奧巴馬情感量表 294
比較兩個連續變量 297
例子：性別與教育 297
例子：性別與政策制定 298
探索性數據分析：調查美國的墮胎率 301
重述要點 303
好的分析引出新的問題 308
第11章 ? 受控比較 312
概述 312
什么是受控比較 313
比較兩個分類變量，同時控制第三個變量 314
例子：對警察的看法 314
例子：對移民的看法 320
比較兩個連續變量，同時控制第三個變量 327
例子：嬰兒死亡率 328
例子：兇殺率 331
論點與受控比較 334
第12章 ? 線性回歸 340
概述 340
線性回歸的優點 341
線性回歸中的斜率和截距 342
對斜率和截距的解讀 343
例子：選民投票率和教育 343
擬合優度（R2 統計量） 348
統計顯著性 352
計算t- 比率 353
二元回歸的例子 355
一個州的宗教信仰水平是否會影響墮胎率 356
宗教信仰是否會影響槍支法案 358
暴力會導致政治不穩定嗎 359
收入（人均 GDP）與投票率有關嗎 361
第13章 ? 多元回歸 368
概述 368
什么是多元回歸 369
為什么要使用多元回歸 370
回歸模型和論點 371
回歸模型、理論和證據 372
解讀多元回歸中的估計值 376
實質顯著性 376
統計顯著性 377
擬合優度：R2 378
例子：兇殺率與教育 379
理論 379
描述數據 380
估計 384
經驗蘊涵 386
討論 389
第14章 ? 虛擬變量和交互作用 394
概述 394
什么是虛擬變量 395
加性模型與交互作用模型 396
二元虛擬變量回歸 397
多元回歸與虛擬變量 398
多元回歸中的交互作用 398
例子：伯尼· 桑德斯，教育和收入 400
例子：外援，人均GDP 和民主 405
第15章 ? 診斷1 ：普通*小二乘法是否適用 412
概述 412
回歸分析中的診斷 413
統計量與估計量的性質 414
高斯- 馬爾可夫假設 419
殘差圖 425
第16章 ? 診斷2 ：殘差、杠桿值與影響力的度量 438
概述 438
離群值 439
杠桿值 442
影響力的度量 448
庫克距離 448
dfbeta 449
增加變量圖 454
第17章 ? 邏輯回歸 461
概述 461
需要邏輯回歸解決的議題與難題 462
邏輯回歸違反了高斯- 馬爾可夫假設 463
使用對數發生比 466
使用預測概率 469
二元邏輯回歸 469
多元邏輯回歸 471
例子：2012 年奧巴馬贏得的選舉人團 472
邏輯回歸模型擬合 475
例子：奧巴馬，收入和教育 475
接收者操作特征曲線和曲線下面積 476
附錄A ? 形成經驗蘊涵 488
展開全部
R統計與數據可視化:社會科學數據分析實踐(全彩) 相關資料
本書通過案例巧妙地運用 R 編程跳過復雜的統計學知識，并結合可視化的表達方式，把數據分析的整個過程淋漓展現。在國家數字化轉型的大背景下，數據分析的人才嚴重缺乏，本書正好符合當下的環境需求，解決用戶痛點，是一本提升數據分析師技能的優秀圖書。 ——張丹 微軟MVP 戴維 S·布朗（David S.Brown）教授在本書中談到“通過做數據分析來學數據分析”，這是我極為認同的觀點。從現實世界中的真實問題出發，借助工具與方法尋找背后的真相，是非常有趣且長期有益的學習方式。對于 R 的初學者，即使缺乏數學、統計學等學科背景，本書也依然可以很容易上手學習。作者以問題為導向，通過深入淺出、易于理解的表述，可以幫助讀者快速掌握基本概念、使用方法和技巧。當然，對于經驗豐富的讀者，也能夠通過“提出假設—驗證—新的假設”來不斷產生新的思考，在持續迭代過程中形成對數據更深層次的理解，這是大有裨益的。 ——黃小偉 R 語言中文社區創建者，有贊數據分析負責人 R在設計之初就把自身定義為面向統計計算和圖形可視化的工具，市面上相關的圖書琳瑯滿目。但是這本書能夠立足于作者自身的科研經驗，納入大量實際例子，讓讀者在學習過程中能夠形成數據思維，引導大家在數據分析的過程產生思考，這是難能可貴的。這種風格能夠極大地調動讀者的積極性，讓讀者了解不同的數據故事，并在具有趣味的故事中習得分析的技巧，非常值得借鑒。 ——黃天元 浙江財經大學數據科學學院講師 本書通過R精心編排了初、中級統計原理，還準備了一些數學公式，幫助學生理解統計學的基本原理。書中囊括了許多優秀的社會科學案例，用非常有價值的統計學工具R，通過實踐的方式傳授統計學知識。我一直在尋找關于R的優秀社會科學教材，本書可能是目前比較好的一本。 ——杰弗里·D·斯通（Jeffrey D. Stone） 本書成功地以平易近人的方式介紹了使用 R 進行數據分析的方法。通過淺顯易懂的例子和跨章節的概念聯系，本書成為社會科學專業的本科生和研究生統計課程的絕佳選擇。 ——約瑟夫·內德萊克（ Joseph Nedelec） 這是一本任何學生都可以無障礙學習數據分析的書，而不論學生是否有堅實的數學背景。本書易于閱讀，還有知識檢驗，再加上絕佳的代碼示例和可視化，對學生有很大的吸引力。 ——凱瑟琳·加西亞（Catherine Garcia）
R統計與數據可視化:社會科學數據分析實踐(全彩) 作者簡介
作者簡介
David S. Brown（戴維·S.布朗）：科羅拉多大學博爾德分校政治學教授和社會科學系主任。獲得了加利福尼亞大學洛杉磯分校的政治學博士學位，并且是科羅拉多大學博爾德分校行為科學研究所肯尼斯·博爾丁（他開辟了多個經濟學和社會科學研究領域）的首屆博士后研究員。在加入科羅拉多大學政治學系之前，他曾在萊斯大學擔任助理教授。他研究的是比較政治學，側重于體制及其對經濟發展的影響。他的研究成果已發表在《美國政治科學評論》（American Political Science Review）、《美國政治學期刊》（American Journal of Political Science）、《英國政治學期刊》（British Journal of Political Science）和《美國地理學家協會年鑒》（Annals of the Association of American Geographers）上。
譯者簡介作者簡介
David S. Brown（戴維·S.布朗）：科羅拉多大學博爾德分校政治學教授和社會科學系主任。獲得了加利福尼亞大學洛杉磯分校的政治學博士學位，并且是科羅拉多大學博爾德分校行為科學研究所肯尼斯·博爾丁（他開辟了多個經濟學和社會科學研究領域）的首屆博士后研究員。在加入科羅拉多大學政治學系之前，他曾在萊斯大學擔任助理教授。他研究的是比較政治學，側重于體制及其對經濟發展的影響。他的研究成果已發表在《美國政治科學評論》（American Political Science Review）、《美國政治學期刊》（American Journal of Political Science）、《英國政治學期刊》（British Journal of Political Science）和《美國地理學家協會年鑒》（Annals of the Association of American Geographers）上。
譯者簡介
李嘉平：曾在華大基因從事生物信息分析相關工作，目前就職于廣西醫科大學第一附屬醫院（廣西心腦血管疾病防治精準醫學重點實驗室）。他是R布道師，希望能夠通過翻譯傳播和推廣R的應用與價值；亦是R鐵桿用戶，具有豐富的生物信息分析經驗，擅長使用R和Python進行各類數據處理以及數據可視化。曾負責生物信息培訓中所有R相關課程的設計與授課。對新技術始終抱有極大的熱情，喜歡去體驗那些目前仍不完善但有前景的新技術，并享受這個過程帶來的樂趣與啟發。
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