R语言与统计分析/应用统计学丛书 [Statistical Analysis with R] epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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内容简介

　　《R语言与统计分析/应用统计学丛书》以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的R函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。
　　《R语言与统计分析/应用统计学丛书》注重统计的思想性、方法的实用性和计算的可操作性。在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数估计与假设检验，还包括了非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法及贝叶斯统计分析方法。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在R中的实现过程。通过《R语言与统计分析/应用统计学丛书》，读者不仅可以快速学会R的基本原理与核心内容，而且可以根据书中的例子与例子中的R程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术，为解决更为复杂的统计问题奠定扎实的基础。

内页插图

目录

第一章 R介绍
1．1 S语言与R
1．2 R的特点
1．3 R的资源
1．4 R的安装与运行
1．4．1 R软件的安装、启动与关闭
1．4．2 R程序包的安装与使用
第一章 习题

第二章 R的基本原理与核心
2．1 R的基本原理
2．2 R的在线帮助
2．3 -个简短的R会话
2．4 R的数据结构
2．4．1 R的对象与属性
2．4．2 浏览对象的信息
2．4．3 向量的建立
2．4．4 数组与矩阵的建立
2．4．5 数据框（data frame）的建立
2．4．6 列表（list）的建立
2．4．7 时间序列（ts）的建立
2．5 数据的存储与读取
2．5．1 数据的存储
2．5．2 数据的读取
2．6 R的图形功能
2．6．1 绘图函数
2．6．2 低级绘图命令
2．6．3 绘图参数
2．6．4 一个实例
2．7 R编程
2．7．1 循环和向量化
2．7．2 用R写程序
2．7．3 编写你自己的函数
2．7．4 养成良好的编程习惯
第二章 习题

第三章 概率与分布
3．1 随机抽样
3．2 排列组合与概率的计算
3．3 概率分布
3．3．1 离散分布的分布律
3．3．2 连续分布的密度函数
3．4 R中内嵌的分布
3．5 应用：中心极限定理
3．5．1 中心极限定理
3．5．2 渐近正态性的图形检验
3．5．3 举例
第三章 习题

第四章 探索性数据分析
4．1 常用分布的概率函数图
4．2 直方图与密度函数的估计
4．2．1 直方图
4．2．2 核密度估计
……
第五章 参数估计
第六章 参数的假设检验
第七章 非参数的假设检验
第八章 方差分析
第九章 回归分析与相关分析
第十章 多元统计分析介绍
第十一章 贝叶斯统计分析
附录A 秩与结的介绍
附录B R的图形界面
附录C R的编程环境
参考文献

前言/序言

　　统计学的任务是研究有关收集、整理、分析数据，从而对所考察的问题作出统计推断。作为一门科学，统计学有其坚实的理论基础，研究统计学方法的理论基础问题的那一部分，构成了所谓数理统计学的内容。其次，统计学就其本质来讲，是一门实用性很强的科学，它在人类活动的各个领域有着广泛的应用。因此数理统计的理论与方法应该与实际相结合，解决社会、经济、工农业生产、生物制药、航空航天、质量管理、环境资源等领域中的各种问题。最后，统计学又是一门技术性很强的科学，由于所研究的问题越来越复杂、变量之间关联性越来越强、数据的规模越来越大，使得原有的计算方法无法顺利实现。现在，随着计算机的不断发展与普及，特别是近20年来统计计算的突破性进展及统计软件的不断完善和成熟，使得解决这些问题不仅成为可能，而且越来越容易、快速。
　　目前许多大学中几乎所有理工科、甚至文科的许多专业都开设了《数理统计》或《应用统计》之类的课程，有的还编写了相应的教材，这是可喜的。这些课程与教材的共同特点是以较大的篇幅介绍数理统计的理论、方法与实际背景，并配有一定数量的例子和习题。部分学校还为有统计专业和应用数学专业的学生开设SAS或MATLAB统计软件课程，为经济统计专业的学生开设SPSS或EViews统计软件课程，但这还远远不够。
　　作者长期从事概率论与数理统计、统计计算及统计软件的教学工作，我们发现目前的统计教学普遍存在的问题有：一、关于教学内容：在有限的课时中，对于非统计专业的学生采用针对统计专业学生的教学方式，过多强调理论的重要性，从而忽视了统计思想和数据处理能力的培养；有的因为仅用一学期（54课时或更少）讲授概率论与数理统计，面面俱到的概率论教学使学生无法学到诸如回归分析与方差分析的重要内容。二、关于软件教学：由于没有软件支持，使用传统的教学方法和教材，无论是老师讲解例题，还是学生完成习题都要花费大量的时间进行手工计算，且错误率高。使用软件可使数据分析更具直观性、灵活性和可重复性，可起到举一反三的作用，提高学生的学习兴趣和动手（操作或编程）能力。三、关于统计教学与软件教学是否分开：统计教学与软件教学分开会产生一定的重复性，从而浪费有限的教学课时，降低学习的效率。分开的教学会使大部分非统计专业的学生不能得到统计软件操作和数据分析能力的培养。有了统计软件，可大大增加教学的信息量，将节省下来的时间用于培养学生统计软件的上机操作能力；有了统计软件，使得大规模或海量数据分析和精确计算成为可能，也使教材中的许多附表（如常用分布的分位数表）失去其必要性。四、关于R软件：本书之所以采用R软件，主要原因是其具有强大的数据的图形展示和统计分析功能，可以免费使用和更新，同时又有大量可随时加载的有针对性的软件包。而SAS、MATLAB、SPSS、EVieis却都是收费软件，与R功能几乎相同的S-PLUS也是收费的。R高效的代码、简洁的输出和强大的帮助系统使得在统计软件辅助下的统计教学成为可能。基于R开发的菜单式驱动的图形界面工具RCommander和PMG（见附录B）使得基础统计分析像SPSS-样容易实现。
　　本书介绍了R的基本功能、常用的数据处理与分析方法及它们在R中的实现。全书共分十一章及三个附录：第一章：R介绍，介绍了R软件的功能与安装。第二章：R的基本原理与核心，简明扼要地介绍了R软件的使用方法，主要侧重于不同类型的数据的操作与函数的使用。第三章：概率与分布，介绍了常用的离散与连续型分布及R中有关的四类函数：分布函数、概率函数、分位数函数和随机数生存函数。第四章：探索性数据分析，介绍了单组和多组数据中特征量的提取方法及数据的图形展示方法。第五章：参数估计，主要介绍了单总体与两总体正态及二项分布参数的点估计与区间估计。第六章：参数的假设检验，主要介绍了单总体与两总体正态及二项分布参数的假设检验。第七章：非参数的假设检验，主要介绍了常用的几种非参数检验方法。第八章：方差分析，主要介绍了多组数据比较的单因子与双因子方差分析及协方差分析方法。第九章：回归分析与相关分析，介绍了随机变量之间相关性的度量与回归分析及诊断方法。第十章：多元统计分析介绍，介绍了多元分析中常用的主成分分析、因子分析、判别分析、聚类分析、典型相关分析及对应分析方法。第十一章：贝叶斯统计分析，介绍了贝叶斯分析中单参数与多参数模型、分层模型及回归模型的分析方法。

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