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統(tǒng)計(jì)學(xué)——基于R(第5版)

作者：賈俊平
出版社：中國(guó)人民大學(xué)出版社出版時(shí)間：2023-01-01
開(kāi)本： 其他 頁(yè)數(shù)： 352
中 圖 價(jià):¥50.2(8.5折) 定價(jià)  ¥59.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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統(tǒng)計(jì)學(xué)——基于R(第5版) 版權(quán)信息

統(tǒng)計(jì)學(xué)——基于R(第5版) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

1.統(tǒng)計(jì)方法與R軟件的有機(jī)結(jié)合。本書(shū)是一本基于R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)全部例題計(jì)算和分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)教材，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的描述性分析方法、推斷方法以及常用的一些統(tǒng)計(jì)方法等，附錄介紹了自助法置信區(qū)間的原理和應(yīng)用。例題解答給出了詳細(xì)的R代碼，并列有必要的注釋?zhuān)瑢?duì)R的輸出結(jié)果做了詳盡解讀。
2.注重統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用，避免方法的數(shù)學(xué)推導(dǎo)。側(cè)重于對(duì)統(tǒng)計(jì)方法思想和原理的介紹，并結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)和案例講述統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用，避免統(tǒng)計(jì)公式的推導(dǎo)，側(cè)重于方法的R實(shí)現(xiàn)及其結(jié)果的解讀，力求通俗易懂。
3.完善的教學(xué)和學(xué)習(xí)資源。為方便教學(xué)和學(xué)習(xí)，全書(shū)配有詳細(xì)的教學(xué)大綱（含思政建設(shè)內(nèi)容）、詳細(xì)的R代碼腳本、教學(xué)和學(xué)習(xí)用ppt（課件）、例題和練習(xí)題數(shù)據(jù)、習(xí)題答案等。

統(tǒng)計(jì)學(xué)——基于R(第5版) 目錄

目 錄

第1章數(shù)據(jù)與R語(yǔ)言
1．1數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)
1．1．1統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)分析
1．1．2數(shù)據(jù)分析方法和工具
1．1．3數(shù)據(jù)及其來(lái)源
1．2 R語(yǔ)言的初步使用
1．2．1 R軟件的下載與安裝
1．2．2對(duì)象賦值與運(yùn)行
1．2．3編寫(xiě)代碼腳本
1．2．4查看幫助文件
1．2．5包的安裝與加載
1．2．6數(shù)據(jù)讀取和保存
習(xí)題

第2章 數(shù)據(jù)處理和繪圖基礎(chǔ)
2．1 R的數(shù)據(jù)類(lèi)型及其操作
2．1．1 向量、矩陣和數(shù)組
2．1．2 數(shù)據(jù)框
2．1．3 因子和列表
2．2 數(shù)據(jù)抽樣和篩選
2．2．1 數(shù)據(jù)抽樣
2．2．2 數(shù)據(jù)篩選
2．2．3 生成隨機(jī)數(shù)
2．3 數(shù)據(jù)類(lèi)型的轉(zhuǎn)換
2．3．1 變量轉(zhuǎn)換成向量
2．3．2 數(shù)據(jù)框轉(zhuǎn)換成矩陣
2．3．3 短格式轉(zhuǎn)化成長(zhǎng)格式
2．4 生成頻數(shù)表
2．4．1 類(lèi)別數(shù)據(jù)頻數(shù)表
2．4．2 數(shù)值數(shù)據(jù)類(lèi)別化
2．5 R語(yǔ)言繪圖基礎(chǔ)
2．5．1 基本繪圖函數(shù)
2．5．2 圖形控制和頁(yè)面布局
2．5．3 圖形配色
習(xí)題

第3章 數(shù)據(jù)可視化
3．1 類(lèi)別數(shù)據(jù)可視化
3．1．1 條形圖及其變種
3．1．2 餅圖及其變種
3．2 數(shù)據(jù)分布可視化
3．2．1 直方圖與核密度圖
3．2．2 箱線(xiàn)圖和小提琴圖
3．2．3 莖葉圖
3．3 變量間關(guān)系可視化
3．3．1 散點(diǎn)圖
3．3．2 散點(diǎn)圖矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣
3．3．3 3D散點(diǎn)圖和氣泡圖
3．4 樣本相似性可視化
3．4．1 輪廓圖
3．4．2 雷達(dá)圖
3．4．3 星圖
3．5 時(shí)間序列可視化
3．5．1 折線(xiàn)圖
3．5．2 面積圖
3．6 可視化的注意事項(xiàng)
3．6．1 圖形元素
3．6．2 坐標(biāo)軸刻度起點(diǎn)
3．6．3 圖形比例
3．6．4 3D圖形
習(xí)題

第4章 數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)量
4．1 描述水平的統(tǒng)計(jì)量
4．1．1 平均數(shù)
4．1．2 分位數(shù)
4．1．3 眾數(shù)
4．2 描述差異的統(tǒng)計(jì)量
4．2．1 極差和四分位差
4．2．2 方差和標(biāo)準(zhǔn)差
4．2．3 變異系數(shù)
4．3 描述分布形狀的統(tǒng)計(jì)量
4．3．1 偏度系數(shù)
4．3．2 峰度系數(shù)
4．4 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
4．4．1 標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)
4．4．2 極值標(biāo)準(zhǔn)化
4．5 數(shù)據(jù)的綜合描述
4．5．1 幾個(gè)常用的 R 函數(shù)
4．5．2 一個(gè)綜合描述的例子
習(xí)題

第5章 隨機(jī)變量的概率分布
5．1 什么是概率
5．2 隨機(jī)變量的概率分布
5．2．1 隨機(jī)變量及其概括性度量
5．2．2 隨機(jī)變量的概率分布
5．2．3 其他幾個(gè)重要的統(tǒng)計(jì)分布
5．3 樣本統(tǒng)計(jì)量的概率分布
5．3．1 統(tǒng)計(jì)量及其分布
5．3．2 樣本均值的抽樣分布
5．3．3 樣本方差的抽樣分布
5．3．4 樣本比例的抽樣分布
5．3．5 統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤
習(xí)題

第 6章 參數(shù)估計(jì)
6．1 參數(shù)估計(jì)的原理
6．1．1 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)
6．1．2 評(píng)量估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)
6．2 總體均值的區(qū)間估計(jì)
6．2．1 一個(gè)總體均值的估計(jì)
6．2．2 兩個(gè)總體均值差的估計(jì)
6．3 總體比例的區(qū)間估計(jì)
6．3．1 一個(gè)總體比例的估計(jì)
6．3．2 兩個(gè)總體比例差的估計(jì)
6．4 總體方差的區(qū)間估計(jì)
6．4．1 一個(gè)總體方差的估計(jì)
6．4．2 兩個(gè)總體方差比的估計(jì)
習(xí)題

第7章 假設(shè)檢驗(yàn)
7．1 假設(shè)檢驗(yàn)的原理
7．1．1 提出假設(shè)
7．1．2 做出決策
7．1．3 表述結(jié)果
7．1．4 效應(yīng)量
7．2 總體均值的檢驗(yàn)
7．2．1 一個(gè)總體均值的檢驗(yàn)
7．2．2 兩個(gè)總體均值差的檢驗(yàn)
7．3 總體比例的檢驗(yàn)
7．3．1 一個(gè)總體比例的檢驗(yàn)
7．3．2 兩個(gè)總體比例差的檢驗(yàn)
7．4 總體方差的檢驗(yàn)
7．4．1 一個(gè)總體方差的檢驗(yàn)
7．4．2 兩個(gè)總體方差比的檢驗(yàn)
7．5 正態(tài)性檢驗(yàn)
7．5．1 正態(tài)概率圖
7．5．2 Shapiro-Wilk檢驗(yàn)和Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)
習(xí)題

第8章類(lèi)別變量分析
8．1 一個(gè)類(lèi)別變量的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
8．1．1 期望頻數(shù)相等
8．1．2 期望頻數(shù)不等
8．2 兩個(gè)類(lèi)別變量的獨(dú)立性檢驗(yàn)
8．2．1 列聯(lián)表與 χ2獨(dú)立性估計(jì)
8．2．2 應(yīng)用χ2檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)
8．3 兩個(gè)類(lèi)別變量的相關(guān)性度量
8．3．1 φ系數(shù)和 Cramer’s V系數(shù)
8．3．2 列聯(lián)系數(shù)
習(xí)題

第9章 方差分析
9．1 方差分析的原理
9．1．1 什么是方差分析
9．1．2 誤差分解
9．2 單因子方差分析
9．2．1 數(shù)學(xué)模型
9．2．2 效應(yīng)檢驗(yàn)
9．2．3 效應(yīng)量分析
9．2．4 多重比較
9．3 雙因子方差分析
9．3．1 數(shù)學(xué)模型
9．3．2 主效應(yīng)分析
9．3．3 交互效應(yīng)分析
9．4 方差分析的假定及其檢驗(yàn)
9．4．1 正態(tài)性檢驗(yàn)
9．4．2 方差齊性檢驗(yàn)
習(xí)題

第10章 一元線(xiàn)性回歸
10．1 確定變量間的關(guān)系
10．1．1 變量間的關(guān)系
10．1．2 相關(guān)關(guān)系的描述
10．1．3 關(guān)系強(qiáng)度的度量
10．2 模型估計(jì)和檢驗(yàn)
10．2．1 回歸模型與回歸方程
10．2．2 參數(shù)的*小二乘估計(jì)
10．2．3 模型的擬合優(yōu)度
10．2．4 模型的顯著性檢驗(yàn)
10．3 利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)
10．3．1 均值的置信區(qū)間
10．3．2 個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間
10．4 回歸模型的診斷
10．4．1 殘差與殘差圖
10．4．2 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ图俣?
習(xí)題

第11章 多元線(xiàn)性回歸
11．1 多元線(xiàn)性回歸模型及其參數(shù)估計(jì)
11．1．1 回歸模型與回歸方程
11．1．2 參數(shù)的*小二乘估計(jì)
11．2 擬合優(yōu)度和顯著性檢驗(yàn)
11．2．1 模型的擬合優(yōu)度
11．2．2 模型的顯著性檢驗(yàn)
11．2．3 模型診斷
11．3 多重共線(xiàn)性及其處理
11．3．1 多重共線(xiàn)性及其識(shí)別
11．3．2 變量選擇與逐步回歸
11．4 相對(duì)重要性和模型比較
11．4．1自變量的相對(duì)重要性
11．4．2 模型比較
11．5 用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)
11．6 啞變量回歸
11．6．1 在模型中引入啞變量
11．6．2 含有一個(gè)啞變量的回歸
習(xí)題

第12章 時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)
12．1 時(shí)間序列的描述性分析
12．1．1 增長(zhǎng)率分析
12．1．2 成分分解
12．1．3 隨機(jī)成分平滑
12．2 預(yù)測(cè)方法的選擇與評(píng)估
12．3 指數(shù)平滑預(yù)測(cè)
12．3．1 指數(shù)平滑模型的一般表達(dá)
12．3．2 簡(jiǎn)單指數(shù)平滑預(yù)測(cè)
12．3．3 Holt指數(shù)平滑預(yù)測(cè)
12．3．4 Winters指數(shù)平滑預(yù)測(cè)
12．4 趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)
12．4．1線(xiàn)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)
12．4．2 非線(xiàn)性趨勢(shì)預(yù)測(cè)
習(xí)題
附錄 自助法置信區(qū)間
A．1 自助法與傳統(tǒng)方法的比較
A．1．1 傳統(tǒng)參數(shù)推斷的原理
A．1．2自助法參數(shù)推斷的原理
A．1．3 自助法與傳統(tǒng)方法的異同
A．2幾種常見(jiàn)的自助法置信區(qū)間
A．2．1 正態(tài)近似法
A．2．2 百分位數(shù)法
A．2．3 偏差矯正百分位數(shù)法
A．2．4 百分位t法
A．3 自助法置信區(qū)間的應(yīng)用
A．3．1 總體均值的自助法置信區(qū)間
A．3．2 總體方差的自助法置信區(qū)間
A．3．3 決定系數(shù)和回歸系數(shù)的自助法置信區(qū)間
A．3．4 其他參數(shù)的自助法置信區(qū)間
A．3．5 一個(gè)實(shí)際例子的自助法應(yīng)用
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統(tǒng)計(jì)學(xué)——基于R(第5版) 節(jié)選

統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)既有趣又十分有用的學(xué)科。在計(jì)算機(jī)時(shí)代到來(lái)前，計(jì)算問(wèn)題使統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用受到極大限制，很多人也由于計(jì)算問(wèn)題對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)望而卻步。在計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)普及的今天，統(tǒng)計(jì)軟件的使用不僅促進(jìn)了統(tǒng)計(jì)科學(xué)的發(fā)展，也使得統(tǒng)計(jì)教學(xué)和學(xué)習(xí)發(fā)生了革命性的變化。軟件的使用可以讓我們從繁雜的統(tǒng)計(jì)計(jì)算中解放出來(lái)，可以有更多的時(shí)間去理解統(tǒng)計(jì)方法的思想和原理。當(dāng)我們把那些繁雜但屬于簡(jiǎn)單勞動(dòng)的計(jì)算交給計(jì)算機(jī)“秒殺”時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用并不困難。統(tǒng)計(jì)分析離不開(kāi)統(tǒng)計(jì)軟件。統(tǒng)計(jì)分析軟件有多種，包括一些優(yōu)秀的商業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件，如 SAS，SPSS等。由于這些軟件價(jià)格不菲，多數(shù)人難以接近。幸運(yùn)的是， R的出現(xiàn)使價(jià)格問(wèn)題不復(fù)存在，這就為多數(shù)人學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)提供了良好的條件。 R 是一種免費(fèi)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算和繪圖語(yǔ)言，也是一套開(kāi)源的數(shù)據(jù)分析解決方案。 R 語(yǔ)言不僅提供了內(nèi)容豐富的數(shù)據(jù)分析方法，而且具有強(qiáng)大的可視化功能，因其開(kāi)源和免費(fèi)、功能強(qiáng)大、易于使用和更新速度快等優(yōu)點(diǎn)受到人們普遍歡迎。 R 軟件每年都會(huì)有兩次左右的版本更新，新版本可能對(duì)某些包或函數(shù)做了升級(jí)，使用前需要根據(jù)自己使用的版本檢查使用的函數(shù)是否已經(jīng)更新。本書(shū)是一本基于 R實(shí)現(xiàn)全部例題計(jì)算和分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)教材，書(shū)中例題的解答給出了詳細(xì)的 R代碼和結(jié)果。全書(shū)共 12 章，包括數(shù)據(jù)的描述性分析方法、推斷方法以及常用的統(tǒng)計(jì)方法等，附錄 A介紹了自助法置信區(qū)間的原理和應(yīng)用。本書(shū)對(duì) R的使用盡可能體現(xiàn)其靈活性和多樣性，對(duì)同類(lèi)數(shù)據(jù)或變量的分析盡可能多地使用不同的 R包和函數(shù)，使讀者更多地了解 R的功能和特點(diǎn)。本書(shū)例題給出的 R代碼側(cè)重于演示統(tǒng)計(jì)方法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，實(shí)際應(yīng)用時(shí)，讀者可根據(jù)自身分析的需要選擇不同的 R包或函數(shù)來(lái)解決所面臨的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。在保留第4版內(nèi)容框架的基礎(chǔ)上，第 5版做了全面更新，增加了“數(shù)據(jù)處理和繪圖基礎(chǔ)”一章，部分章節(jié)重新進(jìn)行了編寫(xiě)，在內(nèi)容上做了進(jìn)一步的簡(jiǎn)化和提煉。本書(shū)可作為高等院校統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)本科生的基礎(chǔ)課程教材，也可作為經(jīng)濟(jì)管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)及部分理、工、農(nóng)、林、醫(yī)、藥等專(zhuān)業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)教材，對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)分析工作者也具有參考價(jià)值。由于作者水平有限，難免存在錯(cuò)誤或不當(dāng)之處，希望讀者在使用中對(duì)本書(shū)的不足之處多提寶貴意見(jiàn)，以便進(jìn)一步修改和完善。本書(shū)學(xué)習(xí)資源下載網(wǎng)址：http://www.crup.com.cn。

統(tǒng)計(jì)學(xué)——基于R(第5版) 作者簡(jiǎn)介

賈俊平 中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院副教授， 一直從事統(tǒng)計(jì)教學(xué)和研究工作。著有《統(tǒng)計(jì)學(xué)》《統(tǒng)計(jì)學(xué)—基于SPSS》《統(tǒng)計(jì)學(xué)—基于Excel》《統(tǒng)計(jì)學(xué)—基于R》《數(shù)據(jù)可視化分析—基于R語(yǔ)言》《統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)》等多部統(tǒng)計(jì)學(xué)教材。所著教材獲得首屆全國(guó)教材建設(shè)獎(jiǎng)全國(guó)優(yōu)秀教材（二等獎(jiǎng)）、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局優(yōu)秀統(tǒng)計(jì)教材、北京高等教育精品教材等獎(jiǎng)項(xiàng)。

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