R语言在统计中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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薛毅，陈立萍 著

图书标签:

• R语言
• 统计学
• 数据分析
• 统计建模
• 回归分析
• 时间序列
• 假设检验
• 数据可视化
• 机器学习
• 统计推断

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115443953

版次：01

商品编码：12163828

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

正文语种：中文

编辑推荐

1.作者**，具有较好写作功底。本书作者出版过多本R语言教材，销量良好。
2.内容通俗易懂。本书以经济管理专业的统计学为基础，结合统计模型中的内容，介绍R软件的使用方法。
3.理论与实际并重，具有应用性。本书在介绍R语言理论的同时，附上了大量实际应用案例，方便学生学习。
4.配套资料丰富。本书提供书中自编的R程序、例题的数据、习题答案和多媒体课件，另外书中还配有练习题，供学生练习。

内容简介

本书按照统计学的结构来编排，在介绍完相关的统计知识后，着重介绍如何用R 求解统计问题。因此，本书并不是简单的R 使用手册，而是将统计知识、统计模型及R 的求解过程融为一体的教科书。
本书共9 章，分别是： 第1 章绪论，介绍统计学及R 的基本概念；第2 章R 语言入门，介绍R 软件的下载与安装，以及R 使用的基本方法；第3 章数据的描述性分析，介绍描述数据的图形和数值方法；第4 章概率、随机变量及其分布，介绍概率的基本知识和几个重要的分布；第5 章参数估计与假设检验，介绍参数估计与检验的基本方法；第6 章非参数检验，介绍秩检验、分布的检验及列联表检验；第7 章方差分析，介绍单双因素方差分析的方法；第8 章回归分析，介绍回归分析中参数的计算与检验、回归方程的诊断，以及回归分析的建模方法；第9 章时间序列分析与预测，介绍时间序列最基本的建模与预测方法。
本书可作为经济管理、统计等专业的本科生学习统计学、统计计算的教材或教学参考书， 也可作为理、工、农、医、生物等专业的本科生或者相关专业的技术人员学习R 的教材或参考书，还可作为数学建模竞赛培训的辅导书。

作者简介

最优化理论及其应用、数值计算、数学建模 以前出版的教材： [1] R语言实用教程. 978-7-302-37117-5清华大学出版社, 2014.10，3000册 [2] 数值分析与科学计算. 978-7-03-031346-1 科学出版社，2011.6，6000册

目录

第1 章绪论 1
§1．1　统计、统计学和统计模型．．．．．．．．．．．．．　1
§1．1．1　什么是统计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　1
§1．1．2　统计学．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　2
§1．1．3　统计学的基本要素．．．．．．．．．．．．．．．　2
§1．1．4　数据的分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　3
§1．1．5　统计模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　4
§1．2R语言与R软件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　4
§1．2．1　R 语言．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　4
§1．2．2　R 软件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　4
习题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　5
第2　章R 语言入门．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　7
§2．1　R 软件的下载与安装．．．．．．．．．．．．．．．．．　7
§2．2　R 软件的界面．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　9
§2．2．1　主窗口．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　10
§2．2．2　文件菜单．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　10
§2．2．3　其他菜单．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　12
§2．2．4　程序包菜单．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　13
§2．2．5　帮助菜单．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　14
§2．3　与数据有关的对象．．．．．．．．．．．．．．．．．．　16
§2．3．1　纯量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　16
§2．3．2　向量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　17
§2．3．3　因子．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　19
§2．3．4　矩阵．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　21
§2．3．5　数组．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
§2．3．6　列表．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　26
§2．3．7　数据框．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　27
§2．4　读、写数据文件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
§2．4．1　读纯文本文件．．．．．．．．．．．．．．．．．．　29
§2．4．2读取Excel表格数据．．．．．．．．．．．　32
§2．4．3　写数据文件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　35
§2．5　控制流．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　36
§2．5．1　分支函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　37
§2．5．2　中止语句与空语句．．．．．．．．．．．．．．　38
§2．5．3　循环函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　38
§2．6　R 语言的程序设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．　39
§2．6．1　函数定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　39
§2．6．2　有名参数与默认参数．．．．．．．．．．．．41
§2．6．3　递归函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　42
习题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　43
第3　章数据的描述性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．　45
§3．1　描述定性数据的数值法和图形法．．．．　45
§3．1．1　描述定性数据的数值法．．．．．．．．．　45
§3．1．2　描述定性数据的图形法．．．．．．．．．　50
§3．2　描述定量数据的图形方法．．．．．．．．．．．　54
§3．2．1　直方图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　54
§3．2．2　茎叶图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　56
§3．3　描述定量数据的数值方法．．．．．．．．．．．　56
§3．3．1　集中趋势的度量．．．．．．．．．．．．．．．．　56
§3．3．2　离散程度的度量．．．．．．．．．．．．．．．．　59
§3．3．3　分布形态的度量．．．．．．．．．．．．．．．．　61
§3．4　检测异常值的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．　63
§3．4．1　标准分数法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　63
§3．4．2　箱线图法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　64
§3．5　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　66
§3．5．1　肥皂公司之间的竞争．．．．．．．．．．．．66
§3．5．2CONSOLIDATED食品公司．．．．68
习题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　72
第4　章概率、随机变量及其分布．．．．．．．．．．．．　78
§4．1　概率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　78
§4．1．1　随机事件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　78
§4．1．2　计数法则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　79
§4．1．3　分配概率方法．．．．．．．．．．．．．．．．　81
§4．1．4　概率的计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　82
§4．2　离散型随机变量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　83
§4．2．1　随机变量及其分布．．．．．．．．．．．．．．　83
§4．2．2　离散型随机变量．．．．．．．．．．．．．．．．　83
§4．2．3　二项分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　85
§4．2．4Poisson分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　87
§4．2．5　超几何分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　89
§4．3　连续型随机变量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　90
§4．3．1　连续型随机变量．．．．．．．．．．．．．．．．　90
§4．3．2　均匀分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　91
§4．3．3　正态分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　92
§4．3．4　指数分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　94
§4．4　统计量与抽样分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．　95
§4．4．1　简单随机抽样．．．．．．．．．．．．．．．．．．　95
§4．4．2　常用统计量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　96
§4．4．3　χ2 分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　96
§4．4．4　t 分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　97
§4．4．5　F 分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　98
§4．4．6　统计量的分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．　99
§4．5　R 中内置的分布函数．．．．．．．．．．．．．．　101
§4．6　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　101
§4．6．1HAMILTON县的法官．．．．．．．．　101
§4．6．2富士胶片引入APS．．．．．．．．．．．．　104
§4．6．3　奔驰追求年轻客户．．．．．．．．．．．．．　105
习题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．108
第5　章参数估计与假设检验．．．．．．．．．．．．．．．111
§5．1　参数估计的基本原理．．．．．．．．．．．．．．　111
§5．2　点估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．112
§5．2．1　矩估计法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　112
§5．2．2　极大似然估计法．．．．．．．．．．．．．．．　115
§5．3　区间估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　118
§5．3．1　单个总体均值的区间估计．．．．．．　119
§5．3．2　单个总体样本容量的确定．．．．．．　124
§5．3．3　两个总体均值差的区间估计．．．．　125
§5．4　假设检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　132
§5．4．1　假设检验的基本过程．．．．．．．．．．　132
§5．4．2　单个总体均值的检验．．．．．．．．．．　135
§5．4．3　两个总体均值差的检验．．．．．．．．　141
§5．4．4　功效与样本容量．．．．．．．．．．．．．．．　150
§5．5　方差的区间估计与假设检验．．．．．．．．　154
§5．5．1单个总体方差的区间估计与假设检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　154
§5．5．2两个总体方差比的区间估计与假设检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　156
§5．6　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　158
§5．6．1　大都会研究公司．．．．．．．．．．．．．．．　158
§5．6．2　菲多利公司瞄准西班牙市场．．．．　160
§5．6．3一天一片阿斯匹林，心脏病大夫不会光临．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　164
习题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．166
第6　章非参数检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　171
§6．1　符号检验与秩检．．．．．．．．．．．．．．．．．　171
§6．1．1　符号检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　172
§6．1．2　符号秩检验与秩和检验．．．．．．．．　174
§6．2　分布的检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．179
§6．2．1Pearson拟合优度χ2　检验．．．．．　180
§6．2．2　Shapiro-Wilk 正态性检验．．．．．．184
§6．3　列联表检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．184
§6．3．1　Pearson χ2 独立性检验．．．．．．．．　185
§6．3．2　Fisher 精确独立性检验．．．．．．．．　187
§6．3．3　三维列联表的条件独立性检验． ．　188
§6．4　相关性检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．190
§6．4．1Pearson相关检验．．．．．．．．．．．．．　190
§6．4．2Spearman相关检验．．．．．．．．．．．　191
§6．4．3　Kendall 相关检验．．．．．．．．．．．．．　191
§6．4．4　cor．test 函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．　192
§6．5　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　194
§6．5．1　两党议程变更．．．．．．．．．．．．．．．．．　194
§6．5．2　多纳圈业务怎么样．．．．．．．．．．．．．　198
习题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．202
第7　章方差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　206
§7．1　方差分析的基本概念与假设．．．．．．．．　206
§7．2　单因素方差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　207
§7．2．1　数学模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　207
§7．2．2　计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　209
§7．3　多重均值检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　210
§7．3．1多重T检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　210
§7．3．2　P 值的调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　211
§7．4　单因素方差分析的进一步讨论．．．．．　212
§7．4．1　正态性检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　212
§7．4．2　方差的齐性检验．．．．．．．．．．．．．．．　213
§7．4．3　非齐性方差数据的方差分析．．．．　214
§7．5　秩检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　214
§7．5．1Kruskal-Wallis秩和检验．．．．．．．214
§7．5．2多重Wilcoxon秩和检验．．．．．．　215
§7．6　双因素方差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　215
§7．6．1　不考虑交互效应．．．．．．．．．．．．．．．　215
§7．6．2　考虑交互效应．．．．．．．．．．．．．．．．．　217
§7．6．3　交互效应图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　220
§7．7　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　221
§7．7．1　工业产品销售员的报酬．．．．．．．．　221
§7．7．2博润德：由坎坷到光明．．．．．．．．．　225
习题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．229
第8　章回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　232
§8．1　简单线性回归模型．．．．．．．．．．．．．．．．．　232
§8．1．1　回归模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　233
§8．1．2　最小二乘与回归系数的计算．．．．　233
§8．1．3　回归方程的显著性检验．．．．．．．．　235
§8．1．4参数β0和β1的区间估计．．．．．　237
§8．1．5　预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　238
§8．2　多元线性回归模型．．．．．．．．．．．．．．．．．　239
§8．2．1　多元线性回归模型．．．．．．．．．．．．．　239
§8．2．2　回归系数的估计．．．．．．．．．．．．．．．　240
§8．2．3　显著性检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　240
§8．2．4参数β的区间估计．．．．．．．．．．．．　241
§8．2．5　预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　242
§8．2．6　R 计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　242
§8．3　回归诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　243
§8．3．1　残差检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　244
§8．3．2Box-Cox变换．．．．．．．．．．．．．．．．．　246
§8．3．3　误差的正态性与独立性检验．．．．　247
§8．3．4　异常值的检测．．．．．．．．．．．．．．．．．　250
§8．3．5　强影响点的检测．．．．．．．．．．．．．．．　251
§8．3．6　多重共线性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　254
§8．4回归分析：建立模型．．．．．．．．．．．．．．．　257
§8．4．1　一般线性模型．．．．．．．．．．．．．．．．．　257
§8．4．2　变量选择与逐步回归．．．．．．．．．．　262
§8．5　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　270
§8．5．1　教育支出与学生成绩．．．．．．．．．．　270
§8．5．2　弗吉尼亚半导体．．．．．．．．．．．．．．．　275
习题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．282
第9　章时间序列分析与预测．．．．．．．．．．．．．．．　285
§9．1　时间序列．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　285
§9．1．1　时间序列的基本概念．．．．．．．．．．　285
§9．1．2　时间序列的成分．．．．．．．．．．．．．．．　287
§9．1．3　时间序列预测的平滑方法．．．．．．　291
§9．1．4　用回归方法做预测．．．．．．．．．．．．．　295
§9．1．5Holt-Winters指数平滑方法．．．．297
§9．2　平稳性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　300
§9．2．1　时间序列的平稳性．．．．．．．．．．．．．　300
§9．2．2　差分算子与延迟算子．．．．．．．．．．　300
§9．2．3　线性差分方程及其平稳性．．．．．．　301
§9．2．4　时间序列平稳性的检验．．．．．．．．　302
§9．3　ARMA 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　306
§9．3．1　AR 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　306
§9．3．2　MA 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　313
§9．3．3　ARMA 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．　317
§9．4　ARIMA 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．320
§9．4．1　差分运算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　320
§9．4．2　ARIMA 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．323
§9．4．3季节ARMA模型．．．．．．．．．．．．．　323
§9．4．4乘法季节ARMA模型．．．．．．．．．325
§9．4．5非平稳的季节ARIMA模型．．．　325
§9．5　平稳时间序列建模．．．．．．．．．．．．．．．．．　326
§9．5．1确定ARMA模型中的阶数．．．．　326
§9．5．2　ARMA 模型中的参数估计．．．．．　330
§9．5．3　模型的检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　331
§9．6　时间序列的建模与预测．．．．．．．．．．．．　334
§9．6．1　ARIMA 模型建模．．．．．．．．．．．．．　334
§9．6．2　序列预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　338
§9．7　案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　340
§9．7．1　DeBourgh 制造公司．．．．．．．．．．．　340
§9．7．2　预测销售量损失．．．．．．．．．．．．．．．　343
习题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．345
索引．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．　349
参考文献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．356

《深入浅出：R语言在现代数据分析中的实践之道》 内容梗概： 本书旨在为读者提供一个全面且深入的R语言学习路径，重点关注其在数据分析、统计建模、可视化以及机器学习等领域的实际应用。我们不仅仅是罗列函数和语法，而是着力于构建一个完整的 R语言数据分析工作流程，从数据的获取、清洗、转换，到探索性数据分析（EDA），再到统计推断、模型构建与评估，最后呈现生动的数据可视化报告。本书强调理论与实践的结合，通过大量真实世界的数据集和案例，引导读者掌握R语言强大的统计分析能力，培养解决实际数据问题的能力。 本书特色与亮点： 1. 体系化学习路径，循序渐进： 本书摒弃了零散的知识点堆砌，而是精心设计了一条从入门到精通的学习路线。我们从 R 语言的基础语法和环境搭建开始，逐步深入到数据处理、可视化、统计建模以及机器学习等核心领域。每一章节都建立在前一章节的基础上，确保读者能够理解 R 语言知识体系的内在逻辑，避免“知其然不知其所以然”的困境。 2. 强调“为什么”与“如何做”： 在介绍 R 语言的具体用法时，本书不仅仅是告诉读者“如何使用某个函数”，更重要的是解释“为什么在特定场景下需要使用这个函数”以及“这个函数背后的统计原理是什么”。例如，在讲解回归分析时，我们会深入探讨最小二乘法的原理，以及 R 语言如何优雅地实现这些模型，并提供模型诊断的实用技巧。 3. 丰富且贴近实际的案例研究： 理论知识的学习离不开实践检验。本书包含数十个来自不同领域（如商业、金融、生物统计、社会科学等）的真实数据集和案例。这些案例涵盖了从简单的数据探索到复杂的统计建模和机器学习预测等多种场景。读者可以通过亲自动手操作，学习如何将 R 语言应用于解决实际问题，例如： 探索性数据分析（EDA）： 如何利用 R 语言的强大可视化工具（如 `ggplot2`）对数据集进行深入探索，发现数据中的模式、异常值和潜在关系，为后续建模提供依据。 统计推断与假设检验： 如何使用 R 语言执行 t 检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等常用统计检验，并理解其背后的统计学意义，从而做出严谨的统计结论。 线性与非线性回归模型： 如何在 R 语言中构建、评估和解释线性回归、逻辑回归、广义线性模型（GLM）等，并学习如何处理多重共线性、异方差等常见问题。 时间序列分析： 如何利用 R 语言对时间序列数据进行平稳性检验、季节性分解、ARIMA 模型构建与预测，例如在金融市场预测或销售趋势分析中。 聚类与分类模型： 如何使用 R 语言实现 K-means 聚类、层次聚类等无监督学习方法，以及决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等监督学习分类算法，并学习模型评估的各种指标。 数据可视化进阶： 除了基本的图表绘制，本书还将介绍如何创建交互式可视化（如使用 `shiny` 包），以及如何制作专业、美观的统计图表，有效地传达分析结果。 4. 精选 R 语言核心包的深入讲解： R 语言的强大之处在于其丰富的第三方包。本书精选了最常用、最核心的 R 包，并进行深入讲解，包括： 数据处理与操作： `dplyr` 和 `tidyr` 等“tidyverse”系列包，它们提供了高效、流畅的数据清洗、转换和整理方法，是进行数据分析的基石。 数据可视化： `ggplot2` 包，它是 R 语言中最流行、最灵活的可视化工具，本书将详细介绍其语法和高级技巧，帮助读者创建出令人印象深刻的图表。 统计建模： `stats` 包（R 内置）、`lme4`（混合效应模型）、`caret`（模型训练与评估框架）等，涵盖了从基础统计模型到复杂机器学习模型的构建。 机器学习： `randomForest`、`e1071`、`xgboost` 等用于实现各种机器学习算法。 5. 注重代码的规范性与可读性： 在本书的编写过程中，我们始终强调 R 代码的规范性、可读性和可复现性。读者不仅能学到如何实现目标，还能学习到如何写出清晰、易于维护的代码，这对于团队协作和长期项目尤为重要。 6. 培养独立解决问题的能力： 本书的目标不仅仅是教会读者使用 R 语言，更是希望能够激发读者独立分析和解决数据问题的能力。通过对案例的深入剖析和方法的讲解，读者能够掌握通用的数据分析思维框架，并能灵活运用 R 语言来应对未知的数据挑战。 目标读者： 统计学爱好者与从业者： 希望系统学习或提升 R 语言在统计分析中的应用能力。 数据分析初学者： 想要掌握一门强大的数据分析工具，并建立扎实的数据分析基础。 科研人员与学生： 需要利用 R 语言进行数据处理、统计建模和结果展示。 IT 从业者： 对数据科学、机器学习等领域感兴趣，并希望通过 R 语言进行实践。 对商业数据分析、金融建模、生物统计等领域有兴趣的读者。 本书结构安排（示例性，具体章节内容会更细致）： 第一部分：R 语言基础与数据处理 第一章：R 语言入门与环境搭建 R 语言简介与优势 R 和 RStudio 安装与配置 RStudio 界面介绍与基本操作 R 语言的基本数据类型与结构（向量、列表、矩阵、数据框） 变量赋值、运算符与表达式 第二章：高效的数据读取与导入 CSV、Excel、文本文件等常见格式数据的导入 数据库连接与数据读取（SQL） Web 爬虫基础与网页数据获取 第三章：数据清洗与转换的艺术（tidyverse 核心应用） 使用 `dplyr` 进行数据筛选、选择、排序、分组和汇总 使用 `tidyr` 进行数据重塑（长宽格式转换） 字符串处理与正则表达式在数据清洗中的应用 处理缺失值（NA）的方法 数据类型转换与合并 第二部分：探索性数据分析与统计可视化 第四章：探索性数据分析（EDA）的流程与技巧 EDA 的目的与重要性 数据摘要统计与分布描述 识别异常值与离群点 变量之间的关系探索 第五章：使用 `ggplot2` 绘制高质量统计图表 `ggplot2` 的基本语法与图层概念 散点图、线图、柱状图、直方图、箱线图等常用图表绘制 图表的自定义：坐标轴、标签、颜色、主题等 多变量可视化：分面、颜色映射、形状映射 绘制复杂图表：热力图、小提琴图、密度图等 第六章：交互式数据可视化 使用 `plotly` 和 `shiny` 创建交互式图表和 Web 应用 第三部分：统计推断与建模 第七章：概率分布与统计推断基础 常用概率分布（正态分布、二项分布、泊松分布等）的理解与应用 点估计与区间估计 假设检验的基本原理 第八章：单变量与双变量统计检验 t 检验（单样本、独立样本、配对样本） 卡方检验（拟合优度、独立性） 非参数检验（Wilcoxon 秩和检验等） 第九章：方差分析（ANOVA） 单因素和多因素方差分析 多重比较与事后检验 第十章：线性回归模型 简单线性回归：模型构建、系数解释、假设检验 多重线性回归：变量选择、模型诊断（残差分析、共线性诊断） 模型评估：R 方、调整 R 方、F 检验 第十一章：广义线性模型（GLM） 逻辑回归：分类变量建模与概率预测 泊松回归：计数数据建模 其他 GLM 模型简介 第四部分：进阶主题与机器学习应用 第十二章：时间序列分析 时间序列数据的特征与预处理 平稳性检验与差分 ARIMA 模型构建与预测 季节性时间序列分析 第十三章：聚类分析 K-means 聚类算法 层次聚类算法 聚类结果的评估与解释 第十四章：分类模型（入门） 决策树：模型构建与剪枝 支持向量机（SVM）简介 朴素贝叶斯分类器 第十五章：模型评估与选择 训练集、验证集、测试集的划分 交叉验证技术 分类模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1 分数、ROC 曲线） 回归模型评估指标（RMSE、MAE） 第五部分：实战项目与进阶探索 第十六章：综合项目实战 结合前面知识，完成一个完整的端到端数据分析项目 例如：客户流失预测、产品销量预测、市场调研数据分析等 第十七章：R 语言进阶话题与资源概览 R 包的开发与管理 性能优化技巧 R 语言社区资源与进阶学习方向 本书力求通过清晰的讲解、丰富的示例和实战项目，帮助读者掌握 R 语言在统计分析中的强大能力，使其能够自信地应对各种数据挑战，从数据中挖掘有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种更侧重于实际问题解决而非纯学术研究的人来说，这本书在案例的实用性上做得尤为出色。它没有拘泥于金融或生物统计等单一领域，而是横跨了市场营销、社会调查乃至环境科学中的典型问题。例如，书中关于A/B测试数据分析的章节，详细演示了如何用R来计算功效分析、设定样本量，并用精确的假设检验方法来评估不同版本产品表现的差异，这对于我日常工作中需要进行产品迭代决策来说，具有极高的参考价值。这些案例不仅展示了R代码的执行，更重要的是，它引导读者思考“为什么”选择这个统计方法，以及“如何”向非技术背景的同事解释结果的统计学意义。这种“教你思考”的方法，远比单纯的“教你敲代码”要高明得多，使得这本书更像是一份实战手册，而非冰冷的参考书。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到惊喜的是，这本书在数据可视化方面的着墨之重，体现了作者对现代数据科学理解的深刻性。在数据分析的链条中，往往是报告结果的环节，而本书并没有将图表制作视为一个可有可无的附加功能。作者花了大量的篇幅来介绍`ggplot2`的“语法”，这种分层构建图形的理念，彻底颠覆了我过去那种简单调用函数生成“标准图”的粗放做法。我学会了如何通过调整颜色、形状、主题元素来精确地传达统计发现背后的故事，而不是仅仅提供一堆冰冷的数字。比如，书中关于多变量散点图矩阵的定制化展示，以及如何利用`patchwork`或`cowplot`包将多个复杂图形优雅地整合到一个页面中进行展示，这些技巧都是我在其他泛泛而谈的教材中未曾见过的宝贵经验。这本书让我明白，一个出色的统计报告，其视觉呈现的力量是与背后的统计方法论同等重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，远超出了我对一本入门级教材的预期。当我以为自己已经掌握了描述性统计和基础回归分析时，作者巧妙地引入了时间序列分析和非参数检验等更高级的主题。我印象最深的是关于广义线性模型（GLM）那几章，作者没有停留在套用公式的层面，而是深入剖析了不同分布假设（如泊松分布、二项分布）的内在逻辑，以及在R中如何通过调整`family`参数来实现模型的灵活构建。这种理论与实践紧密结合的论述方式，极大地拓宽了我对统计建模边界的认识。以往我对许多复杂的模型只是“听说过”，但读完这些章节后，我开始敢于尝试在实际工作中应用它们。书中的代码示例并非教科书式的完美数据，而是模拟了真实研究中常见的数据不平衡或异常值情况，并展示了如何使用R的强大工具箱进行稳健性检验和模型诊断。这本厚重的书，与其说是读完，不如说是“啃完”了，每啃完一章，都感觉自己的统计“内功”又精进了一层。

评分☆☆☆☆☆

这本关于R语言在统计领域应用的著作，着实让我这个数据分析领域的“新兵”感到如沐春风。最初接触统计软件时，常常被那些晦涩难懂的命令和复杂的界面弄得焦头烂额，感觉自己像是在迷宫里打转。然而，这本书的叙述方式却充满了引导性，它没有一上来就抛出一堆高深的理论，而是从最基础的数据导入和清洗工作开始，用极其平实的语言勾勒出整个统计分析的流程图。我特别欣赏作者在讲解基础函数时所采取的“小步快跑”策略，每一步操作都配有清晰的案例和运行结果的截图，这对于我这种需要视觉辅助才能更好地理解抽象概念的学习者来说，简直是福音。更重要的是，书中对R语言中一些常见“陷阱”的预警非常到位，比如处理缺失值时的不同策略对最终结果偏差的影响，以及如何利用`tidyverse`包的哲学思想来重构代码，让我的代码风格在不知不觉中变得更加整洁、可读性大大增强。可以说，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在手把手地传授实战技巧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的组织结构，体现出一种严谨的逻辑推演，但其语言风格却保持了出奇的亲和力与幽默感，这在技术书籍中是相当难得的品质。作者在引导读者进入复杂概念时，常常会使用一些生活化的比喻来消解理论的僵硬感，使得学习过程中的挫败感大大降低。例如，在解释贝叶斯方法的先验与后验更新时，作者使用的类比非常巧妙，让我对这种看似玄妙的统计范式有了直观的理解。此外，书后的“排错与优化”附录，更是体现了作者的细心和对学习者痛点的洞察。它收录了大量初学者最常遇到的内存溢出、计算收敛失败等问题，并提供了针对性的R代码调试建议。总而言之，这本书成功地在学术的严谨性与教学的易懂性之间找到了一个绝佳的平衡点，让我感觉自己不是在“征服”一门技术，而是在与一位耐心的朋友一起探索统计的乐趣。