统计学导论 基于R语言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李勇，金蛟 著

图书标签:

• 统计学
• R语言
• 统计建模
• 数据分析
• 概率论
• 推论统计
• 回归分析
• 可视化
• 入门
• 教材

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301274729

版次：1

商品编码：11974269

包装：平装

丛书名： 21世纪统计学规划教材

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：504

字数：328000

正文语种：中文（简体）

编辑推荐

该书注重学生对统计思想和原理的理解以及对统计方法的掌握，强调对学生运用统计思想和方法解决问题能力的培养。案例和例子丰富、新颖是该书的又一特色。书中所讨论的课题均以案例引入，这不仅有利于学生对所学知识的理解和掌握，还大大提高了学生学习的兴趣；在介绍清楚知识点后，给出了适量典型的例子，以帮助和加深学生知识的理解。

内容简介

本书主要介绍统计学的基本思想、原理和方法, 使读者对统计学及统计学的思维方式有一个整体的了解. 本书主要内容包括: 统计学的发展和应用领域、概率理论、数据收集的概念和方法、对数据总体信息的描述、常用的参数估计和假设检验方法. 书中注重以概率理论解释常见统计方法的原理, 并通过计算机模拟帮助读者理解统计思想和原理, 以避免把统计

学片面地理解为简单的加减乘除计算公式, 进而增强学生运用统计思想和方法提出问题、分析问题和解决问题的能力.

本书适合作为高等院校本科生学习统计学知识的入门教材.

作者简介

李勇：北京师范大学教授、博士生导师。兼任中国统计教育学会副会长、教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会委员。曾获北京市高等教育教学成果奖、北京市高等学校教学名师奖和宝钢优秀教师奖。

目录

目录
第一章 绪论 1
1.1 未知现象的认识过程与统计学 1
1.1.1 与天气预报案例相关的概念 1
1.1.2 统计学研究流程 2
1.1.3 随机现象 4
1.2 描述未知现象的理想模型与现实模型 5
1.3 统计学的应用领域 8
1.4 数学、概率论、统计学与统计软件 9
小结 10
附录 R 软件简介 11
练习题一 35
第二章 概率 37
2.1 随机现象及基本概念 37
2.1.1 随机现象与随机事件 37
2.1.2 事件之间的关系及运 39
2.1.3 频率的简单性质 43
2.2 概率空间 44
2.2.1 概率空间的定义 44
2.2.2 概率空间的例子 44
2.2.3 概率的基本性质 47
2.3 随机变量及特征刻画 49
2.3.1 随机变量及其分布函数 49
2.3.2 离散型随机变量及其数学期望 52
2.3.3 连续型随机变量及其数学期望 56
2.3.4 随机变量的方差 60
2.4 常用分布简介 63
2.4.1 二项分布 63
2.4.2 超几何分布 66
2.4.3 泊松分布 68
2.4.4 均匀分布 71
2.4.5 正态分布 72
2.5 随机变量的其他数字特征 77
2.5.1 变异系数 77
2.5.2 原点矩与中心矩 79
2.5.3 分位数、中位数与四分位数 79
2.5.4 离群数据与四分位数 81
2.5.5 众数 82
2.6 概率论中的几个重要结论 84
2.6.1 大数定律简介 84
2.6.2 中心极限定理简介 89
小结 93
附录R 语言中的随机模拟、循环和控制流程 94
练习题二 104
第三章 数据的收集 110
3.1 基本概念 111
3.2 观测数据的收集 114
3.2.1 方便样本与判断样本 115
3.2.2 随机样本 116
3.2.3 简单随机抽样 117
3.2.4 等距抽样 121
3.2.5 分层随机抽 122
3.2.6 整群随机抽样 125
3.3 实验数据的收集 125
小结 128
练习题三 129
第四章 数据中的总体信息初步描述 132
4.1 样本数据的记录与基本概念 132
4.2 直方图与连续型总体变量的密度函数 133
4.2.1 密度函数与频率直方图 133
4.2.2 频率直方图的制作 135
4.2.3 分组数的确定原则 137
4.2.4 频率直方图的应用 138
4.2.5 小结 142
4.3 分布密度形状信息的可视化 142
4.3.1 条形图与饼图 142
4.3.2 点图与茎叶图 149
4.3.3 小结 153
4.4 总体数字特征信息的提取与离群数据 153
4.4.1 总体变量中心位置的提取 153
4.4.2 总体变量离散程度的提取 159
4.4.3 总体变量分位数的提取 163
4.4.4 Q-Q 图 164
4.4.5 离群数据的识别 167
4.4.6 盒形图与离群数据 168
小结 172
附录R 软件的外部数据导入方法|| 导入Ecel 数据 172
练习题四 173
第五章 常用统计方法原理简介 176
5.1 总体参数的估计 176
5.1.1 衡量参数估计优劣的标准 176
5.1.2 不同估计方法的比较 177
5.1.3 点估计的原理 180
5.1.4 区间估计的原理 188
5.2 假设检验简介 190
5.2.1 假设检验的原理 190
5.2.2 假设检验所涉及概念的进一步解释 196
5.3 关于正态总体均值的假设检验 199
5.3.1 已知总体方差情况下的均值检验 200
5.3.2 未知总体方差情况下的均值检验 201
5.3.3 双正态总体均值的检验 203
5.4 相关关系与回归模型 207
5.4.1 函数关系与相关关系 207
5.4.2 函数模型与回归模型 208
5.4.3 模型参数估计的最小二乘法原理 211
5.4.4 线性回归模型 213
5.4.5 回归模型拟合效果的衡量方法 217
5.4.6 线性回归模型中的假设检验 221
小结 225
练习题五 226
参考文献 231
索引 232

《洞见数据：探索统计学的奥秘与R语言的力量》 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，它们如同隐藏在海量文字中的宝藏，等待着我们去发掘。然而，如何有效地从这些数据中提炼出有价值的洞见，洞察事物本质，做出更明智的决策？《洞见数据：探索统计学的奥秘与R语言的力量》将为你打开一扇通往数据世界的大门，带领你踏上一段融合了严谨统计理论与实用编程技巧的精彩旅程。 本书并非仅仅是一本枯燥的教科书，而是一位循循善诱的引路人。它旨在让统计学这一看似高深的学科变得触手可及，并充分发挥R语言作为当今数据科学领域最强大、最灵活的工具之一的优势。我们相信，掌握统计学的思维方式和R语言的实践能力，将极大地提升你在学术研究、商业分析、科学探索乃至日常生活中的竞争力。 为什么选择统计学？ 统计学是关于如何收集、组织、分析、解释和呈现数据的科学。它提供了一套严谨的框架，帮助我们理解和量化不确定性，从有限的样本推断出更广阔的整体。无论是天气预报的概率，还是新药疗效的评估，亦或是市场趋势的预测，背后都离不开统计学的支持。 在本书中，我们将从最基础的概念入手，循序渐进地引导你理解： 描述性统计： 如何用最直观的方式概括数据的基本特征？我们将学习如何计算均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量，并掌握如何利用直方图、箱线图、散点图等可视化工具来呈现数据的分布和关系。这些工具不仅能帮助我们快速了解数据的“全貌”，更是后续进行推断性统计的基础。 概率论基础： 统计学的根基在于概率。我们将深入浅出地介绍概率的基本概念、随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）以及期望和方差的含义。理解概率分布，就像拥有了一副能预测未来可能性的地图，为我们理解数据变异性提供了理论支撑。 抽样与抽样分布： 在现实世界中，我们往往无法接触到全体数据，只能从总体中抽取样本。那么，样本能否代表总体？样本统计量又该如何估计总体参数？我们将探讨不同抽样方法的重要性，并重点介绍中心极限定理，理解样本均值的分布特性，这是进行假设检验和区间估计的关键。 参数估计： 在了解了样本的性质后，我们自然想知道如何用样本信息来估计总体的未知参数，例如总体的平均值或比例。本书将详细讲解点估计和区间估计的概念，以及如何构建置信区间，从而量化我们估计的精确度。 假设检验： 面对一个关于总体的命题（假设），我们如何利用样本数据来做出判断？假设检验是统计学中解决这一问题的核心方法。我们将学习如何设定原假设和备择假设，理解P值和显著性水平的含义，并掌握各种常见的假设检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验等，应用于均值、比例、方差的比较，以及变量之间的关联性分析。 回归分析： 当我们想探究两个或多个变量之间的关系时，回归分析就派上了用场。本书将详细介绍简单线性回归，学习如何建立模型来预测一个因变量如何随一个或多个自变量的变化而变化。我们还会探讨模型拟合优度（如R平方）、回归系数的解释以及假设检验，甚至会初步介绍多元回归，为处理更复杂的多变量问题打下基础。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析就成为了一个强大的工具。我们将学习ANOVA的基本原理，理解组间方差和组内方差的含义，以及如何利用F检验来做出决策。 为什么学习R语言？ 理论知识固然重要，但将这些理论付诸实践，从真实数据中获得洞察，则需要强大的工具。R语言，作为一款免费、开源且功能强大的统计计算和图形生成语言，已经成为全球数据科学家、统计学家和研究人员的首选。 本书将R语言的运用融入统计学概念的学习中，让你在理解理论的同时，立刻掌握将其应用于实际问题的能力。我们不只关注“怎么做”，更强调“为什么这么做”，并将R语言的强大功能作为实现这一切的载体： 数据导入与处理： 真实世界的数据往往杂乱无章。我们将学习如何使用R语言方便地读取各种格式的数据（如CSV、Excel），并掌握数据清洗、转换、重塑、合并等核心操作，为数据分析做好准备。 统计计算： R语言内置了丰富的统计函数，能够轻松完成描述性统计量的计算、概率分布的查询、参数估计的求解以及假设检验的执行。你将学会如何用最少的代码实现复杂的统计分析。 数据可视化： “一图胜千言”。R语言在数据可视化方面表现出色，尤其是通过`ggplot2`等强大的可视化包，你可以创建出高质量、信息丰富且美观的图表，如散点图、线图、柱状图、箱线图、热力图等，直观地展现数据特征、变量关系和分析结果。 回归与模型构建： R语言提供了灵活而强大的模型构建工具。我们将学习如何使用R语言来执行线性回归、多元回归等分析，并学会如何解读模型输出，评估模型效果，做出预测。 探索性数据分析（EDA）： 在正式建模之前，进行充分的探索性数据分析至关重要。R语言能够帮助你快速地对数据进行初步的探索，发现潜在的模式、异常值和数据质量问题。 可重复性研究： R语言脚本化的特性使得你的分析过程完全可重复。这意味着你可以清晰地记录下每一步操作，方便他人复现，也方便自己回顾和修改，这对于科学研究和专业工作尤为重要。 本书的特色与价值 《洞见数据：探索统计学的奥秘与R语言的力量》旨在为你提供以下独特价值： 1. 理论与实践的完美结合： 我们避免了纯理论的枯燥论述，也摒弃了仅仅停留在代码操作的表面。本书将统计学概念的讲解与R语言的实际应用紧密结合，让你在理解“是什么”的同时，立即掌握“怎么做”。 2. 循序渐进的学习路径： 从最基础的概念出发，本书设计了清晰的学习逻辑，确保初学者也能轻松入门。每个章节都建立在前一章的基础上，逐步深入，让你构建起扎实的统计学知识体系。 3. 丰富的实例与案例： 书中穿插了大量贴近现实的案例，涵盖了商业、金融、医学、社会科学等多个领域。通过这些生动的实例，你将看到统计学和R语言是如何被用来解决实际问题的。 4. 注重思维的培养： 除了传授知识和技能，本书更强调培养你的数据分析思维。我们将引导你如何提出有价值的统计问题，如何审慎地选择分析方法，以及如何批判性地解释分析结果。 5. 面向未来的能力： 在数据科学日益重要的今天，统计学思维和R语言技能是不可或缺的核心竞争力。本书将为你打下坚实的基础，让你能够自信地应对未来的挑战。 谁适合阅读本书？ 零基础的初学者： 无论你是否有过统计学或编程的背景，本书都将带你从零开始，系统学习统计学和R语言。 希望系统提升数据分析能力的在校学生： 无论是本科生还是研究生，本书都将为你提供扎实的理论基础和实用的操作技能，为你的学术研究或未来职业生涯做好准备。 希望转行或增强数据分析能力的职场人士： 如果你身处需要处理数据的行业，或者希望在职业发展中加入数据分析的维度，本书将是你的理想选择。 对数据背后的故事充满好奇的任何人： 如果你对数据驱动的决策、对事物发展规律的好奇心驱使你想要深入了解数据，本书将为你揭示其中的奥秘。 开启你的数据探索之旅 《洞见数据：探索统计学的奥秘与R语言的力量》不仅仅是一本书，更是一次赋能。它将赋予你理解世界、洞察规律、做出更优决策的力量。翻开这本书，让我们一起在数据的海洋中航行，用统计学的罗盘和R语言的船桨，发现隐藏的宝藏，解锁无限的可能。准备好迎接这场激动人心的旅程了吗？

评分☆☆☆☆☆

这本书真是打开了我对统计学的新世界大门！一直以来，统计学在我心中都是一个抽象且枯燥的学科，充满了各种复杂的公式和理论，让人望而却步。然而，当我翻开《统计学导论 基于R语言》这本书时，我才意识到，原来统计学可以如此生动有趣，而且与实际应用如此紧密地联系在一起。作者以一种非常亲切和易懂的方式，将统计学的核心概念娓娓道来。我特别喜欢书中的案例分析，每一个案例都选取了现实生活中非常贴近我们日常的例子，比如市场营销中的用户行为分析、医学研究中的疗效评估、甚至是我们日常的社交媒体数据分析等等。通过这些生动的案例，我能够直观地理解统计学理论是如何被应用到解决实际问题的，而不是仅仅停留在纸面上的公式推导。 更让我惊喜的是，本书将R语言作为贯穿始终的学习工具。我之前对编程也有些许接触，但从未想过它能与统计学结合得如此天衣无缝。书中详细地介绍了R语言的基础知识，并一步步地引导读者如何在R环境中进行数据导入、处理、可视化以及进行各种统计分析。我记得在学习回归分析那一章时，作者不仅讲解了理论模型，还立刻提供了相应的R代码示例，并详细解释了每一行代码的作用。这让我能够快速地动手实践，亲眼看到数据是如何被处理和分析，得到的图表又是如何揭示数据背后的规律。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和兴趣。以前我学习统计学，常常感到理论与实践脱节，学了半天也不知道怎么用，这本书彻底解决了我的这个痛点。R语言的强大功能，配合书中清晰的讲解，让我觉得掌握统计学不再是遥不可及的目标，而是触手可及的技能。

评分☆☆☆☆☆

《统计学导论 基于R语言》这本书，简直是我在数据科学领域的一次“顿悟”。我一直对统计学抱有兴趣，但市面上很多教材要么过于学院化，要么对编程工具的讲解不够深入。《统计学导论 基于R语言》则很好地解决了这两个问题，它以一种极为友好的姿态，引导我一步步地深入理解统计学的奥秘。 作者在撰写此书时，显然是站在读者的角度思考的。每一个统计学概念的引入，都不是直接抛出定义和公式，而是从一个引人入胜的实际场景或问题出发。我记得在讲解“方差和标准差”时，作者并没有上来就讨论公式，而是先从一个关于不同班级学生考试成绩离散程度的例子入手，引导我们思考如何量化这种差异。这种“问题驱动，概念先行”的教学模式，让我能够迅速抓住核心，理解统计学概念的实际意义。 而本书最大的亮点，绝对是它将R语言的学习与统计学原理的讲解完美地结合起来。我之前也尝试过接触R语言，但总觉得缺乏一个明确的学习路径。这本书就提供了一个非常清晰的框架：在理解一个统计概念后，立刻就会有相应的R语言代码演示，告诉你如何用R来实现这个概念的计算和可视化。我跟着书中的代码，在R环境中进行了大量的操作，例如，我学会了如何使用R来生成各种描述性统计量，如何用R来绘制直方图、箱线图来可视化数据的分布，以及如何用R来进行简单的假设检验。每当我通过R语言得到有意义的分析结果时，那种成就感是难以言喻的。这本书让我觉得，掌握统计学知识，并且能够熟练运用R语言进行数据分析，将是我未来职业生涯中一项非常宝贵的技能，而且这本书让我对未来充满期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是我近期读到的最令人惊喜的一本统计学入门读物了。我之前对统计学总有一种“畏难情绪”，总觉得里面充斥着难以理解的数学公式和抽象的理论。《统计学导论 基于R语言》这本书，完全打破了我之前的认知。作者以一种非常友善和易于理解的方式，将统计学的世界展现在我面前。 我特别欣赏书中讲解统计学概念时所采用的“循序渐进”的教学方法。比如，在讲解“概率分布”时，作者并没有一下子就引入正态分布、二项分布等复杂的概念，而是先从最简单的离散概率分布开始，通过抛硬币、掷骰子等生动形象的例子，让我们对概率分布有一个直观的认识。然后再在此基础上，逐步引入连续概率分布，并详细讲解了正态分布等重要的概率分布。这种由浅入深，层层递进的学习方式，让我感到学习过程非常轻松和愉快。 更让我惊叹的是，本书将R语言作为统计学学习的绝佳实践工具。我一直对数据分析和编程感兴趣，但总觉得缺乏一个将两者有效结合的途径。这本书恰好填补了我的这个空白。书中对R语言的讲解非常系统和实用，从R语言的基本语法、数据结构，到各种统计函数的调用和可视化技巧，都进行了详尽的介绍。我跟着书中提供的代码，在R环境中进行大量的实践操作，例如，我学会了如何使用R来进行数据清洗和预处理，如何使用R来绘制各种统计图表，如散点图、柱状图、折线图等，并通过这些图表直观地理解数据的分布和特征。这种“理论与实践相结合”的学习模式，让我对统计学的理解更加深刻，也让我对运用R语言进行数据分析充满信心。这本书让我觉得，统计学不再是遥不可及的理论，而是触手可及的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对统计学一直保持着一种敬而远之的态度。那些密密麻麻的公式和抽象的概念，总让我感觉难以接近。《统计学导论 基于R语言》这本书，彻底改变了我的看法。作者以一种非常友好的姿态，将统计学的世界展现在我面前。从第一页开始，我就被书中生动有趣的语言和贴近生活的案例所吸引。 我尤其欣赏作者在讲解理论知识时，所采用的“举一反三”的方法。他不会仅仅满足于解释一个概念本身，而是会从不同的角度去剖析它，并提供多个不同领域的应用实例。比如，在介绍“抽样分布”时，作者不仅讲解了其理论上的重要性，还联系到了民意调查、产品质量检测等多个实际场景，让我明白了抽样分布是如何影响我们对总体进行推断的。 而本书最大的亮点，我认为是它将R语言作为学习统计学的强大工具。我一直对编程有些兴趣，但总觉得统计学和编程是两个独立的领域。这本书巧妙地将它们结合在一起，让我看到了理论与实践的完美融合。书中对R语言的讲解非常细致，从基础的安装配置，到数据导入导出，再到各种统计函数的调用，都循序渐进，非常适合初学者。我跟着书中的例子，在R环境中进行各种操作，例如，我学会了如何用R生成直方图来查看数据的分布，如何用R进行t检验来比较两组数据的均值差异，以及如何用R进行回归分析来建立预测模型。每一次成功的代码运行，都给我带来巨大的满足感，也让我对统计学的理解更加深刻。这本书让我觉得，统计学不再是枯燥的理论，而是充满活力的实践，而R语言就是我手中最锋利的分析利器。

评分☆☆☆☆☆

阅读《统计学导论 基于R语言》的过程，对我而言，更像是一场数据探索的奇妙旅程。我一直对隐藏在数据背后的规律和洞察充满好奇，但苦于缺乏系统性的统计学知识和实践工具。这本书就像一盏明灯，照亮了我前行的道路。作者在开篇就点明了统计学在现代社会中的重要性，并以一种非常鼓舞人心的方式，引导读者走进这个充满魅力的领域。 我印象最深刻的是，书中对统计学基础概念的讲解，总是能巧妙地融入生活化的场景。例如，在讲解“数据类型”时，作者并没有直接给出分类表，而是通过分析餐厅的点餐数据，来区分定性数据和定量数据，以及连续变量和离散变量。这种联系实际的教学方式，让抽象的概念变得具体可感，也更容易被我这样的初学者所理解和记忆。 更令我惊喜的是，本书对R语言的实践指导非常到位。我之前也尝试过学习R，但总是觉得教程过于零散，不知道如何将它与统计学理论结合。这本书的独特之处在于，它将R语言的讲解与统计学知识的学习紧密地结合起来。在每一个统计概念介绍之后，书中都会立刻给出相应的R代码示例，演示如何使用R来实现这个概念的计算和分析。我跟着书中的代码，亲手在R环境中操作，比如，我学会了如何使用R来生成各种精美的统计图表，如散点图、箱线图、柱状图等，并通过这些图表直观地理解数据的分布和特征。这种“理论+实践”的学习模式，不仅加深了我对统计学概念的理解，更重要的是，让我掌握了用R语言来解决实际数据分析问题的能力。这本书让我觉得，统计学不再是冰冷的公式，而是充满无限可能的探索。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析和其中的统计学原理很感兴趣，但市面上的统计学教材，要么过于理论化，要么对编程语言的讲解不够深入。《统计学导论 基于R语言》这本书，则恰好弥补了这些不足。从拿到书的那一刻起，我就被它清晰的排版和内容结构所吸引。作者并没有把所有的统计概念一股脑地塞给读者，而是根据逻辑关系，将它们分成不同的章节，并且每一章都围绕着一个核心主题展开。 我特别喜欢作者在介绍每一个统计概念时，都会先从一个引人入胜的实际案例出发。比如，在讲解“假设检验”时，作者并没有直接开始讨论P值和显著性水平，而是先举了一个关于新药疗效的例子，让我们思考如何科学地判断这种新药是否真的有效。通过这样的方式，我能够很自然地理解为什么我们需要进行假设检验，以及它在实际应用中的重要性。 更重要的是，本书对R语言的讲解非常系统和实用。作者并非仅仅是简单地列出一些R代码，而是从R语言的基本语法、数据结构入手，一步步地引导读者如何使用R来进行数据清洗、转换、可视化，以及进行各种统计分析。我尝试着跟着书中的步骤，在R环境中运行了大量的代码，并对生成的结果进行了分析。这个过程让我深刻体会到了R语言在统计学中的强大力量。比如，当我用R语言生成一个散点图，并添加回归线时，我能够非常直观地看到两个变量之间的关系。这种“所学即所用”的学习体验，极大地激发了我深入学习统计学的热情。这本书让我明白，掌握统计学知识，并且能够熟练运用R语言进行数据分析，将是我未来职业生涯中一项非常宝贵的技能。

评分☆☆☆☆☆

《统计学导论 基于R语言》这本书，就像一位循循善诱的老师，在我迷茫于统计学知识的海洋时，为我指明了方向，并提供了最实用的航海图。我一直认为，学习一门学科，最重要的是要理解其核心思想，而不是死记硬背公式。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅是罗列了各种统计方法的定义和计算公式，更深入地探讨了每一个统计概念背后的逻辑和应用场景。 我记得在学习“概率”那一章时，作者并没有直接给我一堆复杂的概率公式，而是通过抛硬币、抽牌等生动的例子，让我直观地理解概率的含义。然后，再在此基础上，逐步引入条件概率、贝叶斯定理等更复杂的概念。这种从易到难，由浅入深的学习路径，让我能够轻松地建立起对概率论的直观认识。 更让我称赞的是，这本书将R语言的教学无缝地融入到了统计学的学习过程中。在我对某个统计概念有了初步了解后，书中立刻就会提供相应的R语言代码，演示如何使用R来处理数据、计算统计量、进行可视化以及完成各种统计检验。我尝试着按照书中的代码进行操作，发现很多之前觉得难以理解的统计学问题，在R语言的帮助下，变得清晰可见。例如，在讲解“置信区间”时，我不仅理解了它的理论含义，还通过R语言模拟了多次抽样，直观地看到了不同样本的置信区间是如何围绕着真实的总体参数波动的。这种“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”的学习体验，让我对统计学的理解达到了一个新的高度。这本书让我觉得，统计学并非高不可攀，只要掌握了正确的学习方法和工具，任何人都可以从中受益。

评分☆☆☆☆☆

在探索《统计学导论 基于R语言》的过程中，我最大的感受就是它的“厚重感”与“实用性”并存。一开始我拿到这本书，看到厚厚的一本，心里还有些打鼓，担心会像很多学术著作一样，充斥着晦涩难懂的术语和深奥的理论。但读进去之后，才发现我的担忧是多余的。这本书在讲解每一个统计概念时，都做到了逻辑清晰、层层递进，并且非常注重理论与实践的结合。作者并没有仅仅停留在概念的罗列，而是花费了大量的篇幅去阐述这些概念背后的原理，以及它们在实际数据分析中的意义。 我印象特别深刻的是关于“假设检验”的那部分。以往我理解的假设检验，就是死记硬背P值小于某个阈值就拒绝原假设，至于为什么，以及如何解读，总是模模糊糊。而这本书通过大量的图示和具体的例子，详细地解释了零假设、备择假设的提出，T检验、Z检验、卡方检验等各种检验方法的适用场景和原理，以及P值、置信区间等概念的真正含义。更重要的是，它教会了我如何使用R语言来执行这些检验，并如何解读输出的结果。当我看到自己通过R语言对真实的数据进行假设检验，并得出有意义的结论时，那种成就感是前所未有的。这本书让我明白，统计学不仅仅是数学的工具，更是认识世界、洞察真相的有力武器。而且，书中对于数据可视化的讲解也让我耳目一新，让我学会用图表来更直观地展示数据特征和分析结果，这对于沟通和决策至关重要。

评分☆☆☆☆☆

《统计学导论 基于R语言》这本书，为我打开了一扇通往数据科学世界的大门。在此之前，我一直对统计学有着模糊的概念，总觉得它离我的生活和工作很遥远，充满着复杂的数学公式。然而，当我翻开这本书时，我的这种想法被彻底颠覆了。作者用一种非常生动、清晰、并且极具吸引力的方式，将统计学的核心概念娓娓道来。 我尤其喜欢书中对于统计学基本原理的讲解，不仅仅是停留在理论层面，而是通过大量贴近现实生活的案例，让我们直观地理解这些原理是如何在实际中发挥作用的。例如，在讲解“抽样”和“推断”时，作者并没有直接抛出复杂的统计模型，而是通过一个简单的例子，比如从一群学生中抽取一部分来估计全校的平均身高，来让我们理解抽样调查的基本思想和误差产生的来源。这种“化繁为简，以小见大”的讲解方式，让我能够轻松地理解统计学的精髓。 而本书最让我称赞的是，它将R语言这一强大的统计分析工具，与统计学理论的学习完美地融合在一起。我之前也尝试过接触R语言，但总觉得无从下手，不知道如何将其与统计学知识结合。这本书就像一位经验丰富的向导，一步步地带领我进行R语言的学习和实践。我跟着书中提供的代码，在R环境中进行了大量的练习，例如，我学会了如何用R来读取和处理各种格式的数据文件，如何用R来生成各种统计图表，如柱状图、折线图、箱线图等，并通过这些图表来直观地理解数据的分布、趋势和关系。这种“边学理论，边上手操”的学习方式，极大地提升了我学习的效率和兴趣。我感觉，我不再是被动地接受知识，而是主动地去探索和发现。

评分☆☆☆☆☆

要说这本书最吸引我的地方，恐怕就是它为我开启了一个全新的数据探索视角。我之前接触统计学，总感觉它离我的生活有些遥远，更多的是存在于学术论文或者专业报告中。然而，《统计学导论 基于R语言》这本书，用一种非常接地气的方式，将统计学知识与我们身边触手可及的数据联系起来。作者在编写过程中，显然是花了大量心思去搜集和设计那些能够引起读者共鸣的案例。 例如，在讲解描述性统计时，书中不仅仅是介绍了均值、中位数、标准差这些基本概念，而是通过分析不同类型商品在不同销售渠道的销售数据，来展示这些指标如何帮助我们快速了解商品的销售状况和分布特征。再比如，在讲到相关性和回归时，书中并没有直接抛出公式，而是通过分析影响学生考试成绩的各种因素，来引导读者理解变量之间的关系，并用R语言构建模型来预测成绩。这种“从问题出发，到方法落地”的教学思路，让我觉得统计学不再是枯燥的理论，而是解决实际问题的有效工具。 而且，本书对R语言的运用讲解得非常到位。我之前也尝试过学习R，但总觉得无从下手，不知道如何将其与统计理论结合。这本书就像一座桥梁，将R语言的强大功能和统计学的精髓完美地融合在一起。每当介绍一个新的统计方法，书中都会立刻给出相应的R代码实现，并且对代码的每一个部分都做了详细的解释。这让我能够边学理论，边动手实践，通过自己的操作来巩固理解，发现数据中的奥秘。我尤其喜欢书中关于数据可视化的章节，通过R语言生成的那些精美图表，让我能够更直观地理解数据的分布、趋势和异常值，这对于我后续进行更深入的数据分析起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

值得学习的课本。

评分☆☆☆☆☆

统计的篇幅很小，估计、检验、回归分析只是最后一章的几个小节。概率论倒是讲了很多。不太推荐这本书。

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统计的篇幅很小，估计、检验、回归分析只是最后一章的几个小节。概率论倒是讲了很多。不太推荐这本书。

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aaaaaaa哈哈哈哈哈哈哈

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统计的篇幅很小，估计、检验、回归分析只是最后一章的几个小节。概率论倒是讲了很多。不太推荐这本书。

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值得学习的课本。

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值得学习的课本。

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挺好。