R語言與統計分析/應用統計學叢書 [Statistical Analysis with R] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　《R語言與統計分析/應用統計學叢書》以數據的常用統計分析方法為基礎，在簡明扼要地闡述統計學基本概念、基本思想與基本方法的基礎上，講述與之相對應的R函數的實現，並通過具體的例子說明統計問題求解的過程。
　　《R語言與統計分析/應用統計學叢書》注重統計的思想性、方法的實用性和計算的可操作性。在內容的安排上不僅包含瞭基礎統計分析中的探索性數據分析、參數估計與假設檢驗，還包括瞭非參數統計分析的常用方法、多元統計分析方法及貝葉斯統計分析方法。每一部分都通過具體例子重點講述解決問題的思想、方法和在R中的實現過程。通過《R語言與統計分析/應用統計學叢書》，讀者不僅可以快速學會R的基本原理與核心內容，而且可以根據書中的例子與例子中的R程序學會解決問題的統計計算方法與基本的編程技術，為解決更為復雜的統計問題奠定紮實的基礎。

內頁插圖

目錄

第一章 R介紹
1．1 S語言與R
1．2 R的特點
1．3 R的資源
1．4 R的安裝與運行
1．4．1 R軟件的安裝、啓動與關閉
1．4．2 R程序包的安裝與使用
第一章 習題

第二章 R的基本原理與核心
2．1 R的基本原理
2．2 R的在綫幫助
2．3 -個簡短的R會話
2．4 R的數據結構
2．4．1 R的對象與屬性
2．4．2 瀏覽對象的信息
2．4．3 嚮量的建立
2．4．4 數組與矩陣的建立
2．4．5 數據框（data frame）的建立
2．4．6 列錶（list）的建立
2．4．7 時間序列（ts）的建立
2．5 數據的存儲與讀取
2．5．1 數據的存儲
2．5．2 數據的讀取
2．6 R的圖形功能
2．6．1 繪圖函數
2．6．2 低級繪圖命令
2．6．3 繪圖參數
2．6．4 一個實例
2．7 R編程
2．7．1 循環和嚮量化
2．7．2 用R寫程序
2．7．3 編寫你自己的函數
2．7．4 養成良好的編程習慣
第二章 習題

第三章 概率與分布
3．1 隨機抽樣
3．2 排列組閤與概率的計算
3．3 概率分布
3．3．1 離散分布的分布律
3．3．2 連續分布的密度函數
3．4 R中內嵌的分布
3．5 應用：中心極限定理
3．5．1 中心極限定理
3．5．2 漸近正態性的圖形檢驗
3．5．3 舉例
第三章 習題

第四章 探索性數據分析
4．1 常用分布的概率函數圖
4．2 直方圖與密度函數的估計
4．2．1 直方圖
4．2．2 核密度估計
……
第五章 參數估計
第六章 參數的假設檢驗
第七章 非參數的假設檢驗
第八章 方差分析
第九章 迴歸分析與相關分析
第十章 多元統計分析介紹
第十一章 貝葉斯統計分析
附錄A 秩與結的介紹
附錄B R的圖形界麵
附錄C R的編程環境
參考文獻

前言/序言

　　統計學的任務是研究有關收集、整理、分析數據，從而對所考察的問題作齣統計推斷。作為一門科學，統計學有其堅實的理論基礎，研究統計學方法的理論基礎問題的那一部分，構成瞭所謂數理統計學的內容。其次，統計學就其本質來講，是一門實用性很強的科學，它在人類活動的各個領域有著廣泛的應用。因此數理統計的理論與方法應該與實際相結閤，解決社會、經濟、工農業生産、生物製藥、航空航天、質量管理、環境資源等領域中的各種問題。最後，統計學又是一門技術性很強的科學，由於所研究的問題越來越復雜、變量之間關聯性越來越強、數據的規模越來越大，使得原有的計算方法無法順利實現。現在，隨著計算機的不斷發展與普及，特彆是近20年來統計計算的突破性進展及統計軟件的不斷完善和成熟，使得解決這些問題不僅成為可能，而且越來越容易、快速。
　　目前許多大學中幾乎所有理工科、甚至文科的許多專業都開設瞭《數理統計》或《應用統計》之類的課程，有的還編寫瞭相應的教材，這是可喜的。這些課程與教材的共同特點是以較大的篇幅介紹數理統計的理論、方法與實際背景，並配有一定數量的例子和習題。部分學校還為有統計專業和應用數學專業的學生開設SAS或MATLAB統計軟件課程，為經濟統計專業的學生開設SPSS或EViews統計軟件課程，但這還遠遠不夠。
　　作者長期從事概率論與數理統計、統計計算及統計軟件的教學工作，我們發現目前的統計教學普遍存在的問題有：一、關於教學內容：在有限的課時中，對於非統計專業的學生采用針對統計專業學生的教學方式，過多強調理論的重要性，從而忽視瞭統計思想和數據處理能力的培養；有的因為僅用一學期（54課時或更少）講授概率論與數理統計，麵麵俱到的概率論教學使學生無法學到諸如迴歸分析與方差分析的重要內容。二、關於軟件教學：由於沒有軟件支持，使用傳統的教學方法和教材，無論是老師講解例題，還是學生完成習題都要花費大量的時間進行手工計算，且錯誤率高。使用軟件可使數據分析更具直觀性、靈活性和可重復性，可起到舉一反三的作用，提高學生的學習興趣和動手（操作或編程）能力。三、關於統計教學與軟件教學是否分開：統計教學與軟件教學分開會産生一定的重復性，從而浪費有限的教學課時，降低學習的效率。分開的教學會使大部分非統計專業的學生不能得到統計軟件操作和數據分析能力的培養。有瞭統計軟件，可大大增加教學的信息量，將節省下來的時間用於培養學生統計軟件的上機操作能力；有瞭統計軟件，使得大規模或海量數據分析和精確計算成為可能，也使教材中的許多附錶（如常用分布的分位數錶）失去其必要性。四、關於R軟件：本書之所以采用R軟件，主要原因是其具有強大的數據的圖形展示和統計分析功能，可以免費使用和更新，同時又有大量可隨時加載的有針對性的軟件包。而SAS、MATLAB、SPSS、EVieis卻都是收費軟件，與R功能幾乎相同的S-PLUS也是收費的。R高效的代碼、簡潔的輸齣和強大的幫助係統使得在統計軟件輔助下的統計教學成為可能。基於R開發的菜單式驅動的圖形界麵工具RCommander和PMG（見附錄B）使得基礎統計分析像SPSS-樣容易實現。
　　本書介紹瞭R的基本功能、常用的數據處理與分析方法及它們在R中的實現。全書共分十一章及三個附錄：第一章：R介紹，介紹瞭R軟件的功能與安裝。第二章：R的基本原理與核心，簡明扼要地介紹瞭R軟件的使用方法，主要側重於不同類型的數據的操作與函數的使用。第三章：概率與分布，介紹瞭常用的離散與連續型分布及R中有關的四類函數：分布函數、概率函數、分位數函數和隨機數生存函數。第四章：探索性數據分析，介紹瞭單組和多組數據中特徵量的提取方法及數據的圖形展示方法。第五章：參數估計，主要介紹瞭單總體與兩總體正態及二項分布參數的點估計與區間估計。第六章：參數的假設檢驗，主要介紹瞭單總體與兩總體正態及二項分布參數的假設檢驗。第七章：非參數的假設檢驗，主要介紹瞭常用的幾種非參數檢驗方法。第八章：方差分析，主要介紹瞭多組數據比較的單因子與雙因子方差分析及協方差分析方法。第九章：迴歸分析與相關分析，介紹瞭隨機變量之間相關性的度量與迴歸分析及診斷方法。第十章：多元統計分析介紹，介紹瞭多元分析中常用的主成分分析、因子分析、判彆分析、聚類分析、典型相關分析及對應分析方法。第十一章：貝葉斯統計分析，介紹瞭貝葉斯分析中單參數與多參數模型、分層模型及迴歸模型的分析方法。

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