R语言统计入门(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[丹麦] Peter，Dalgaard 著，郝智恒，何通，邓一硕，刘旭华 译

图书标签:

• R语言
• 统计分析
• 入门
• 数据分析
• 统计建模
• 数据科学
• R语言学习
• 统计学
• 第二版
• 教材

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115348630

版次：01

商品编码：11464703

品牌：异步图书

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2014-05-01

页数：299

正文语种：中文

编辑推荐

详解利用R软件进行机器学习方式的数据可视化分析实用案例教程，R语言经典图书！“统计之都”倾力翻译！

内容简介

　　《R语言统计入门(第2版)》以最恰当的方式向初学者介绍了R语言的全貌，内容涵盖基本的R编程方法、基本数据处理和一些高级数据操作的技巧，有助于读者理解R向量化编程的特点。此外，作者在《R语言统计入门(第2版)》中还详细描述了包含回归分析、假设检验、广义线性模型、非线性拟合等常用统计方法的原理。虽然《R语言统计入门(第2版》以实际案例解析居多，但是并非不重视理论，作者恰当而到位地描述了理论方面的内容，既不晦涩，也非浅薄，而是向读者打开了一扇窗。作者希望这《R语言统计入门(第2版)》可以作为一道“开胃菜”引导更多的人投入到对统计和R的研究之中。
　　本书适合数据分析，数据统计人员及R用户学习参考。

作者简介

　　《R语言统计入门(第2版)》以最恰当的方式向初学者介绍了R语言的全貌，内容涵盖基本的R编程方法、基本数据处理和一些高级数据操作的技巧，有助于读者理解R向量化编程的特点。此外，作者在《R语言统计入门(第2版)》中还详细描述了包含回归分析、假设检验、广义线性模型、非线性拟合等常用统计方法的原理。虽然《R语言统计入门(第2版》以实际案例解析居多，但是并非不重视理论，作者恰当而到位地描述了理论方面的内容，既不晦涩，也非浅薄，而是向读者打开了一扇窗。作者希望这《R语言统计入门(第2版)》可以作为一道“开胃菜”引导更多的人投入到对统计和R的研究之中。
　　本书适合数据分析，数据统计人员及R用户学习参考。

目录

目　录

第1章　基础知识　1
1．1　初始步骤　1
1．1．1　大型计算器　2
1．1．2　赋值　3
1．1．3　向量运算　4
1．1．4　标准过程　5
1．1．5　作图　6
1．2　R语言基础　8
1．2．1　表达式和对象　8
1．2．2　函数和参数　9
1．2．3　向量　10
1．2．4　引用和转义序列　10
1．2．5　缺失值　11
1．2．6　生成向量的函数　11
1．2．7　矩阵和数组　13
1．2．8　因子　15
1．2．9　列表　16
1．2．10　数据框　17
1．2．11　索引　17
1．2．12　条件选择　18
1．2．13　数据框的索引　19
1．2．14　分组数据和数据框　20
1．2．15　隐式循环　21
1．2．16　排序　23
1．3　练习题　24

第2章　R语言环境　25
2．1　会话管理　25
2．1．1　工作空间窗口　25
2．1．2　文本输出　26
2．1．3　脚本　27
2．1．4　获取帮助　27
2．1．5　包　28
2．1．6　内置数据　29
2．1．7　attach和detach　29
2．1．8　subset，transform和within　31
2．2　作图系统　32
2．2．1　图形布局　32
2．2．2　利用部分构造图形　33
2．2．3　par的使用　34
2．2．4　组合图形　35
2．3　R编程　36
2．3．1　流程控制　37
2．3．2　类和类函数　37
2．4　数据输入　38
2．4．1　读取文本文件　39
2．4．2　read．table的进一步讨论　41
2．4．3　数据编辑器　42
2．4．4　其他程序的接口　43
2．5　练习题　44

第3章　概率和分布　45
3．1　随机抽样　45
3．2　概率计算和排列组合　46
3．3　离散分布　47
3．4　连续分布　47
3．5　R中的内置分布　48
3．5．1　密度　48
3．5．2　累积分布函数　50
3．5．3　分位数　51
3．5．4　随机数字　52
3．6　练习题　53

第4章　描述性统计和图形　54
4．1　单组的汇总统计量　54
4．2　分布的图形展示　58
4．2．1　直方图　58
4．2．2　经验累积分布　59
4．2．3　Q-Q图　59
4．2．4　箱式图　60
4．3　分组数据的汇总统计量　61
4．4　分组数据作图　64
4．4．1　直方图　64
4．4．2　并联箱式图　65
4．4．3　带状图　66
4．5　表格　68
4．5．1　生成表格　68
4．5．2　边际表格和相对频数　71
4．6　表格的图形显示　72
4．6．1　条形图　72
4．6．2　点图　74
4．6．3　饼图　75
4．7　练习题　76

第5章　单样本与双样本检验　77
5．1　单样本t检验　77
5．2　Wilcoxon符号秩检验　80
5．3　两样本t检验　82
5．4　比较方差　83
5．5　两样本Wilcoxon检验　84
5．6　配对t检验　85
5．7　配对Wilcoxon检验　86
5．8　练习题　87

第6章　回归与相关性　88
6．1　简单线性回归　88
6．2　残差与回归值　92
6．3　预测与置信带　95
6．4　相关性　98
6．4．1　皮尔逊相关系数　98
6．4．2　斯皮尔曼相关系数　99
6．4．3　肯德尔等级相关系数t　100
6．5　练习题　100

第7章　方差分析与Kruskal-Wallis检验　102
7．1　单因素方差分析　102
7．1．1　成对比较和多重检验　106
7．1．2　放宽对方差的假设　107
7．1．3　图像表示　108
7．1．4　Bartlett检验　109
7．2　Kruskal-Wallis检验　110
7．3　双因素方差分析　110
7．4　Friedman检验　114
7．5　回归分析中的方差分析表　114
7．6　练习题　115

第8章　表格数据　117
8．1　单比例　117
8．2　两个独立的比例　118
8．3　k比例，检验趋势　120
8．4　r ′ c表格　122
8．5　练习题　124

第9章　功效与样本容量的计算　126
9．1　功效计算原则　126
9．1．1　单样本t及配对样本t检验的功效　127
9．1．2　两样本t检验的功效　128
9．1．3　近似方法　128
9．1．4　比较比例的功效　129
9．2　两样本问题　129
9．3　单样本问题及配对样本检验　131
9．4　比例的比较　131
9．5　练习题　132

第10章　数据处理的高级技术　133
10．1　变量的重编码　133
10．1．1　cut函数　133
10．1．2　处理因子　135
10．1．3　日期的使用　136
10．1．4　多变量重编码　139
10．2　条件计算　140
10．3　合并与重构数据框　141
10．3．1　追加数据框　141
10．3．2　合并数据框　142
10．3．3　重塑数据框　144
10．4　数据的分组及分案例操作　146
10．5　时间分割　148
10．6　练习题　152

第11章　多元回归　153
11．1　多维数据绘图　153
11．2　模型设定和模型输出　155
11．3　模型筛选　157
11．4　练习题　161

第12章　线性模型　162
12．1　多项式回归　163
12．2　过原点的回归分析　165
12．3　设计矩阵与虚拟变量　166
12．4　组间的共线性　168
12．5　交互效应　172
12．6　可重复的双因素方差分析　172
12．7　协方差分析　173
12．7．1　图形描述　174
12．7．2　比较回归线　177
12．8　模型诊断　183
12．9　练习题　187

第13章　逻辑回归　189
13．1　广义线性模型　190
13．2　表格化数据的逻辑回归　190
13．2．1　偏差表分析　195
13．2．2　与趋势检验之间的关联　196
13．3　似然剖面分析　197
13．4　让步比估计的表达　199
13．5　原始数据的逻辑回归　199
13．6　预测　201
13．7　模型检查　202
13．8　练习题　206

第14章　生存分析　208
14．1　重要概念　208
14．2　生存对象　209
14．3　Kaplan-Meier估计　210
14．4　对数秩检验　213
14．5　Cox比例风险模型　214
14．6　练习题　216

第15章　比率和泊松回归　217
15．1　基本思想　217
15．1．1　泊松分布　217
15．1．2　带有常数风险的生存分析　218
15．2　泊松模型的拟合　219
15．3　计算比率　223
15．4　带有常数强度的模型　226
15．5　练习题　230

第16章　非线性曲线拟合　231
16．1　基本用法　232
16．2　寻找初值　233
16．3　自启动模型　238
16．4　剖面分析　240
16．5　更好地控制拟合算法　241
16．6　练习题　242

附录A　获取并安装R以及ISwR包　243
附录B　ISwR中的数据集　246
附录C　摘要　272
附录D　练习题答案　283

前言/序言

《R语言统计入门》（第2版）图书简介 一、 聚焦实用，夯实基础：为统计学习者量身打造的“第一本”R语言指南 在这个数据爆炸的时代，掌握数据分析能力已成为各行各业人士的必备技能。而在众多数据分析工具中，R语言以其强大的统计功能、丰富的开源库以及活跃的社区支持，脱颖而出，成为统计学研究、数据挖掘、机器学习等领域不可或缺的利器。然而，对于初学者而言，R语言的学习曲线可能显得陡峭。繁多的函数、复杂的语法、抽象的概念，都可能成为阻碍入门的绊脚石。《R语言统计入门》（第2版）正是为广大统计学爱好者、数据分析新手以及希望系统学习R语言的专业人士而精心打造的一本实用指南。 本书秉持“学以致用”的理念，从最基础的R语言环境搭建、数据类型、基本操作讲起，循序渐进地引导读者掌握R语言在统计分析中的核心应用。我们深知，理论知识的堆砌并不能直接转化为解决实际问题的能力，因此，本书将大量的统计学概念与R语言的实际操作紧密结合，让读者在学习语法的同时，也能深刻理解统计原理。 二、 全面覆盖，深入浅出：从基础概念到高级应用的平滑过渡 《R语言统计入门》（第2版）的内容设计充分考虑了不同层次读者的需求，力求做到全面而又不失深度。 第一部分：R语言入门与数据处理 环境搭建与基础语法： 从安装R和RStudio开始，详细介绍R语言的基本语法、数据结构（向量、矩阵、数组、列表、数据框）以及重要的操作符。我们将通过大量生动有趣的例子，帮助读者快速熟悉R的运行机制，建立对R语言的基本认知。 数据读写与清洗： 真实世界的数据往往是杂乱无章的。本部分将重点讲解如何从各种来源（如CSV、Excel、数据库）导入数据，并教授数据清洗的常用技巧，包括缺失值处理、异常值识别与处理、数据格式转换、变量重命名、数据子集提取等。这些都是进行有效统计分析的前提。 数据可视化基础： 数据可视化是理解数据、揭示模式和趋势的关键。本书将介绍R中最流行的数据可视化包，如`ggplot2`，从基础的散点图、折线图、柱状图，到更复杂的箱线图、小提琴图、热力图等，引导读者掌握绘制各种统计图表的方法，并学习如何自定义图表美观度和信息传达效率。 第二部分：核心统计分析方法 描述性统计： 在探索性数据分析（EDA）中，描述性统计是必不可少的第一步。本书将教会读者如何使用R计算各种描述性统计量，如均值、中位数、方差、标准差、分位数、偏度、峰度等，并结合可视化方法，全面地描述数据的分布特征。 概率分布与抽样： 深入浅出地讲解常见的概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布）及其在R中的实现。理解概率分布是进行统计推断的基础，本书将通过实例帮助读者建立直观认识。同时，也将介绍抽样方法和中心极限定理，为后续的统计推断打下基础。 假设检验： 假设检验是统计推断的核心内容之一。本书将系统讲解各种假设检验方法，包括t检验、z检验、卡方检验、F检验等，并详细介绍它们的应用场景、检验步骤以及R语言实现。我们将强调如何正确理解p值和置信区间，以及如何根据实际情况选择合适的检验方法。 方差分析（ANOVA）： 方差分析是比较多个组均值差异的有力工具。本书将详细介绍单因素和多因素方差分析的原理和R实现，帮助读者理解如何分析不同因素对结果的影响，并进行多重比较。 回归分析： 回归分析是研究变量之间数量关系的重要方法。本书将从最简单的线性回归模型开始，逐步深入到多元线性回归、逻辑回归等。详细讲解模型拟合、系数解释、模型诊断、预测等关键步骤，并介绍常用的回归诊断方法，帮助读者构建和评估有效的回归模型。 第三部分：进阶统计应用与专题 时间序列分析： 针对具有时间依赖性的数据，本书将介绍时间序列分析的基本概念，如平稳性、自相关、移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等，并演示如何在R中进行时间序列数据的建模和预测。 聚类分析与主成分分析（PCA）： 这两类方法常用于探索性数据分析和降维。本书将介绍层次聚类、K-means聚类等聚类算法，以及PCA的原理和应用，帮助读者从高维数据中提取关键信息，发现数据中的潜在结构。 分类模型基础： 引入一些常用的分类模型，如决策树，初步介绍分类模型的原理和在R中的应用，为读者后续深入学习机器学习打下基础。 统计模拟与Bootstrap： 介绍如何利用R进行统计模拟，以及Bootstrap等重采样技术，它们在估计统计量的抽样分布、构建置信区间以及模型评估等方面具有重要作用。 三、 实践导向，案例驱动：让学习过程更直观、更深入 《R语言统计入门》（第2版）最显著的特点之一，便是其强烈的实践导向。我们摒弃了枯燥乏味的理论推导，而是将每一个统计概念都置于具体的应用场景中进行讲解。 丰富的案例研究： 书中包含大量来自不同领域的真实或模拟案例，涵盖了经济学、社会学、生物学、医学、市场营销等多个学科。这些案例的选择充分考虑了统计学在这些领域的典型应用，让读者能够直接看到R语言是如何解决实际问题的。 代码示例详尽： 每一个统计方法和概念的讲解都配有清晰、可执行的R代码示例。读者可以轻松复制、运行这些代码，观察结果，并尝试修改参数，加深理解。代码注释详尽，解释了每一步操作的目的和意义。 练习题与思考： 每章末尾都精心设计了具有挑战性的练习题，覆盖了本章的主要知识点。这些练习题不仅要求读者动手实践，还鼓励读者思考，例如如何选择合适的统计方法、如何解释结果等，从而全面巩固所学知识。 “R语言技巧”和“统计贴士”： 在章节的关键之处，我们会穿插“R语言技巧”和“统计贴士”栏目。前者分享一些提高R代码效率、编写规范的代码的小窍门，后者则提炼统计分析中的一些关键点、易错点和注意事项，帮助读者少走弯路。 四、 目标读者： 统计学专业学生： 希望系统学习R语言进行统计分析的学生。 跨学科研究者： 需要利用R语言进行数据分析的各领域研究人员。 数据分析爱好者： 对数据分析感兴趣，希望学习一门强大的数据分析工具的自学者。 即将从事数据相关工作的在校生或求职者： 希望提升自身在数据分析方面的竞争力。 已经掌握其他统计软件，但希望学习R语言以拓宽技能栈的专业人士。 五、 本书优势： 权威性与前沿性： 结合了当前R语言在统计分析领域的最新发展和最佳实践。 易学性与系统性： 内容编排循序渐进，从易到难，逻辑清晰，适合初学者入门。 实用性与全面性： 覆盖了统计分析中绝大多数常用的方法，并通过大量实例强化应用能力。 高质量的教学资源： 配备了清晰的代码示例、详尽的注释以及精心设计的练习题，是自学和教学的理想选择。 总结： 《R语言统计入门》（第2版）不仅仅是一本R语言的书，它更是一座连接统计理论与实际应用、理论知识与编程技能的桥梁。通过本书的学习，您将能够熟练运用R语言进行数据处理、可视化、统计推断，并解决实际问题，最终成为一名更自信、更高效的数据分析师。无论您是初次接触R语言，还是希望深化对R语言统计应用的理解，本书都将是您不可或缺的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

《R语言统计入门(第2版)》给我最直观的感受就是它的“实用性”和“系统性”。作为一名刚开始接触数据分析的学生，我最大的困扰是不知道该从何学起，以及学到的知识是否能够应用到实际的项目中。这本书恰恰解决了我的痛点。它从最基本的R语言语法和数据结构开始，循序渐进地引入各种统计分析技术。我特别喜欢书中关于数据可视化的章节，它详细介绍了如何利用ggplot2包绘制各种精美的图表，例如散点图、箱线图、柱状图等等，这些图表不仅能够直观地展示数据特征，还能有效地传达分析结果。而且，书中的例子都非常贴近实际应用场景，无论是市场营销数据分析、生物医学研究，还是经济学模型构建，都能找到对应的案例，让我能够将学到的知识融会贯通。更重要的是，这本书不仅仅是教你怎么用R来做统计，它还在潜移默化中培养了我对数据分析的逻辑思维能力，让我明白如何提出问题，如何收集和整理数据，如何选择合适的统计方法，以及如何评估和解释分析结果。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到《R语言统计入门(第2版)》的时候，我并没有抱太大的期望，以为又是市面上那些讲了等于没讲的“快餐式”教材。然而，这本书的内容深度和广度却给了我很大的惊喜。它不仅仅停留在“如何操作R”的层面，而是更深入地阐述了每种统计方法的背后原理和适用条件。比如，在讲到假设检验时，作者并没有简单地给出几个命令，而是花了相当篇幅解释了P值、置信区间这些核心概念的意义，以及不同类型假设检验的选择依据。这对于我这种需要知其然也要知其所以然的学习者来说，太重要了。此外，书中还涉及了一些进阶的主题，例如多元回归、方差分析等，并且都给了非常详细的讲解和代码示例。我曾经尝试用其他书籍学习这些内容，但总觉得抓不住重点，而这本书的逻辑非常清晰，层层递进，让我能够逐步掌握这些复杂的统计模型。读完这本书，我感觉自己不再是那个只会照搬代码的“搬砖工”，而是对统计分析有了更深刻的理解，能够根据实际问题选择合适的统计方法，并对结果进行合理的解读。

评分☆☆☆☆☆

《R语言统计入门(第2版)》是一本非常有价值的书籍，它为我提供了一个扎实的R语言统计学基础。书中对每一个统计概念的解释都非常到位，不仅仅是给出公式，更是深入浅出地阐述了其背后的思想和应用场景。我特别欣赏作者在讲解过程中对细节的关注，比如对不同统计检验的适用条件、对数据预处理的技巧都有详细的说明。这本书让我明白，统计学并不是一门僵化的学科，而是与实际应用紧密结合的。书中提供的R代码示例也十分规范和易于理解，我可以直接复制粘贴并加以修改，快速实现自己的分析需求。此外，书中还涵盖了一些关于数据挖掘和机器学习的入门知识，为我进一步学习这些更高级的领域打下了坚实的基础。总的来说，这本书的编写质量很高，内容翔实，讲解清晰，对于想要系统学习R语言统计的读者来说，绝对是不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本《R语言统计入门(第2版)》简直是我学习R语言统计的“启蒙导师”，以前我对数据分析完全是小白一个，看到各种代码和统计概念就头疼。但这本书从最基础的R语言环境搭建、数据导入导出讲起，就像是手把手教我一样。它没有上来就抛一堆复杂的理论，而是通过大量贴近实际的例子，比如处理Excel表格、进行基本的描述性统计，让我一步步感受到R语言的强大和便捷。最重要的是，它把复杂的统计概念，像均值、中位数、标准差这些，用非常直观的方式解释清楚，即使是初学者也能理解。我记得当时尝试跟着书里的例子做了一次回归分析，结果一下子就出来了，那种成就感是前所未有的。而且，书里讲解的R包，像dplyr和ggplot2，简直是数据处理和可视化的“神器”，让我的数据分析效率直线提升。很多时候，我遇到问题，翻开书，总能找到解决思路，甚至能发现自己之前没有注意到的地方，真是受益匪浅。这本书的优点太多了，很难在一两句话里概括完，它真的为我打开了数据科学的大门，让我对统计分析产生了浓厚的兴趣，也更有信心去探索更深入的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书《R语言统计入门(第2版)》的魅力在于它能够激发读者的学习热情，让你在不知不觉中爱上统计分析。它的语言风格非常活泼，不像很多技术书籍那样枯燥乏味。作者在讲解复杂的统计理论时，总是能用生动形象的比喻和贴近生活的例子来辅助说明，让我一下子就理解了那些抽象的概念。例如，在解释回归系数的含义时，作者会用生活中的例子来类比，让我一下子就明白了“每变化一个单位，目标变量会如何变化”。而且，书中的排版也非常友好，图文并茂，代码和讲解清晰分离，阅读体验极佳。我曾经尝试过阅读一些只有纯文本的代码书，读起来非常费力，而这本书在这一点上做得非常出色。它让我觉得学习R语言统计不再是一件苦差事，而是一次有趣的探索之旅。每次读完一个章节，我都会迫不及待地想去实践，去尝试用R来解决自己遇到的问题。这种主动学习的动力，是这本书最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

很好的入门教程，要仔细看看，好好学习！

评分☆☆☆☆☆

挺好的书啊，支持一下，工具书，随时查阅，很好很强大

评分☆☆☆☆☆

还不错还不错还不错还不错 赶上活动买的 挺合适 适合一丁机场

评分☆☆☆☆☆

第一次买到京东有塑封的书，质量肯定不错。还是喜欢去文轩旗舰店买。

评分☆☆☆☆☆

学习，学习，学习，学习，学习

评分☆☆☆☆☆

多学点知识 书很好 纸质好

评分☆☆☆☆☆

有塑封，很精致，期待能学到东西。

评分☆☆☆☆☆

还不错的书。。仔细看看

评分☆☆☆☆☆

质量不错，希望有用。喜欢。