[正版書籍]統計學 基於R 第二版 賈俊平 中國人民大學齣版社 基於R應用的統計學 R語言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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賈俊平 著

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出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300243184

商品编码：13616615561

包装：平装-胶订

出版时间：2017-04-01

基本信息

書名:統計學

定價：45.00元

售價：38.0元,便宜7.0元,摺扣84

作者:賈俊平

齣版社：中國人民大學齣版社

齣版日期：2017-04-01

ISBN：9787300243184

字數：500

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝-膠訂

開本：128開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

R是一種語言，它為高級數據分析人員提供個性化分析的程序編寫方式；R是一款統計軟件，它為中級數據分析人員提供大量的工具包和函數，直接使用它們就可以實現分析目標；R是一本教科書，它為初學者提供十分豐富而便捷的幫助信息，簡單學習，就可以做初步的數據分析；R是一種文化，使用後你會感到傳授或學習統計學知識的方式應當改變。
本書是一本基於R語言實現全部例題計算與分析的統計學教材，書中例題的解答和圖錶均給齣瞭R的詳細代碼和結果。本主內容共11章，包括數據的可視化等描述性分析方法、推斷方法以及實際中常用的一些統計方法等，可作為高等院校統計學專業本科生的基礎課程教材，也可作為經濟管理類專業及部分理、工、農、林、醫藥等專業的統計學教材使用，對實際數據分析人員也有參考價值。

目錄

第 1章數據與 R
第 2章數據的可視化
第 3章數據的描述統計量
第 4章變量的概率分布
第 5章參數估計
第 6章假設檢驗
第 7章類彆變量分析
第 8章方差分析
第 9章一元綫性迴歸
第 10章多元綫性迴歸

作者介紹

賈俊平，中國人民大學統計學院副教授。多年從事統計學教學和研究，著有統計學《統計學》、《統計學—基於R的應用》、《統計學—基於SPSS》、《統計學—基於Excel》、《應用統計學》等多部著作。曾先後獲得過*教學成果二等奬、北京市教學成果一等奬、寶鋼教育奬、北京市經濟技術創新標兵等多個奬項。

文摘

序言

統計學：探索數據奧秘，洞察事物本質 在信息爆炸的時代，數據無處不在，統計學作為一門處理和分析數據的科學，其重要性日益凸顯。它不僅是科學研究的基石，也是商業決策、社會治理乃至日常生活的重要支撐。本書旨在引領讀者走進統計學的世界，掌握分析數據的強大工具，從而更深刻地理解數據背後的規律，做齣更明智的判斷。 第一部分：統計學基礎——認識數據，理解世界 本部分將為讀者構建紮實的統計學理論基礎，從最基本的概念入手，循序漸進地引導大傢認識和理解數據的基本屬性。 統計學概覽與發展簡史： 我們將首先介紹統計學的定義、研究對象、基本思想以及其在不同學科和領域的廣泛應用。通過迴顧統計學的發展曆程，理解其如何從最初的描述性方法演變為如今擁有強大推斷能力的科學體係。這有助於讀者建立對統計學宏觀的認識，並體會其不斷發展的生命力。 數據及其類型： 數據的收集、整理和呈現是統計分析的第一步。本章將詳細介紹不同類型的數據，包括定性數據（如性彆、職業）和定量數據（如身高、收入），以及它們各自的特點和適用範圍。理解數據的類型是選擇閤適分析方法的前提。 數據的整理與描述： 原始數據往往雜亂無章，需要進行有效的整理和歸納。我們將學習如何利用頻數、頻率、百分比等方法對數據進行初步的描述。同時，還將介紹各種圖錶工具，如直方圖、條形圖、餅圖、散點圖等，如何直觀地展示數據的分布特徵、趨勢和關係。通過這些可視化手段，數據將變得更加易於理解和解讀。 集中趨勢的度量： 為瞭概括數據的典型值，我們需要度量其集中趨勢。本章將深入講解均值、中位數和眾數這三個核心指標。我們會分析它們各自的含義、計算方法以及在不同數據分布情況下的適用性。例如，為什麼在存在極端值的數據集中，中位數比均值更能代錶數據的中心？ 離散趨勢的度量： 數據並非總是集中在一個點上，其分散程度同樣重要。本章將介紹度量數據離散程度的指標，包括全距、四分位距、方差和標準差。理解這些指標有助於我們評估數據的變異性，從而判斷數據的可靠性和穩定性。例如，標準差越小，說明數據越集中，代錶性越強。 分布特徵的度量： 除瞭集中和離散，數據的形狀也是分析的重要方麵。本章將探討偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）這兩個概念，它們能夠描述數據分布的對稱性以及其“尖銳”或“平坦”的程度。這些指標對於判斷數據是否符閤某些理論分布（如正態分布）至關重要。 第二部分：統計推斷——從樣本到總體，把握未知 統計推斷是統計學的核心內容，它允許我們從有限的樣本數據中推斷齣關於未知總體的結論。本部分將帶領讀者掌握這一強大的分析能力。 概率論基礎： 概率論是統計推斷的理論基石。本章將介紹概率的基本概念、事件的類型、概率的計算方法，以及條件概率、獨立事件等重要概念。理解概率論，纔能為後續的統計推斷奠定堅實的基礎。 隨機變量與概率分布： 我們將學習離散型和連續型隨機變量的概念，以及它們各自的概率分布。重點介紹二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布、卡方分布和F分布等常見的概率分布。理解這些分布的性質及其在統計推斷中的作用至關重要。 抽樣分布： 統計推斷的核心在於利用樣本來推斷總體。本章將介紹抽樣誤差的概念，以及樣本統計量（如樣本均值、樣本比例）的抽樣分布。我們將重點理解中心極限定理，它是連接樣本和總體的橋梁，說明在一定條件下，樣本均值的抽樣分布近似於正態分布，無論總體的分布是什麼形狀。 參數估計： 在不知道總體參數（如總體均值、總體比例）的情況下，我們可以利用樣本統計量來估計總體參數。本章將介紹點估計和區間估計兩種方法。點估計是用一個數值來估計總體參數，而區間估計則給齣總體參數可能落入的範圍，並伴隨一定的置信水平。我們將學習如何計算置信區間。 假設檢驗： 假設檢驗是統計推斷的另一個重要工具，它允許我們檢驗關於總體參數的某個假設是否成立。本章將詳細介紹假設檢驗的基本步驟，包括建立原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、確定拒絕域、計算p值以及做齣統計推斷。我們將學習如何進行均值、比例、方差的檢驗。 第三部分：統計模型——揭示變量關係，預測未來 一旦我們掌握瞭描述和推斷數據的方法，就可以進一步探索變量之間的關係，並嘗試進行預測。本部分將介紹常用的統計模型。 方差分析（ANOVA）： 當我們需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，方差分析是首選方法。本章將介紹單因素方差分析和多因素方差分析，理解其基本原理和應用場景。例如，通過方差分析，我們可以判斷不同教學方法對學生成績是否有顯著影響。 迴歸分析： 迴歸分析是研究變量之間數量關係的強大工具。本章將重點介紹簡單綫性迴歸，即研究一個因變量與一個自變量之間的綫性關係。我們將學習如何建立迴歸模型、解釋迴歸係數、評估模型擬閤優度，並進行預測。 多元迴歸分析： 在現實世界中，一個因變量往往受到多個自變量的影響。本章將擴展到多元綫性迴歸，學習如何同時考慮多個自變量對因變量的影響，並如何解釋多項迴歸模型。我們將探討變量選擇、多重共綫性等問題。 相關分析： 與迴歸分析密切相關的是相關分析，它用於衡量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。本章將介紹Pearson相關係數和Spearman等級相關係數，並解釋其含義。 第四部分：進階統計方法與應用 在掌握瞭基礎統計方法後，本部分將介紹一些更高級的技術，並結閤實際應用案例，展示統計學的魅力。 時間序列分析： 經濟、金融、氣象等領域的數據往往具有時間依賴性。本章將介紹時間序列數據的基本特徵，如趨勢、季節性、周期性和隨機性，並介紹一些基本的時間序列模型，如移動平均模型和指數平滑法。 非參數統計： 在數據不滿足參數方法（如正態性）的假設時，非參數統計方法就顯得尤為重要。本章將介紹一些常用的非參數檢驗方法，如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗等。 統計軟件的應用： 實際的統計分析離不開統計軟件的支持。本部分將介紹如何利用常用的統計軟件（如R語言，但此處不具體提及）進行數據處理、統計分析和結果可視化。通過實際操作，鞏固理論知識，提升實踐能力。 案例分析與實踐： 最後，我們將通過一係列具有代錶性的實際案例，展示統計學在不同領域的應用，如市場營銷、金融風險管理、醫學研究、社會調查等。通過分析真實數據，讀者將更直觀地體會統計學解決實際問題的強大能力，並學會如何將所學知識應用於自己的研究和工作中。 本書力求理論嚴謹，講解清晰，循序漸進，並注重實踐應用。無論您是統計學初學者，還是希望深化統計學知識的研究者或從業者，都能從中獲益。通過學習本書，您將能夠更好地理解數據，洞察趨勢，做齣更科學、更閤理的決策，在快速變化的世界中把握先機。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排令我非常滿意，它遵循瞭一個循序漸進的學習路徑，能夠很好地引導讀者掌握統計學的核心概念和R語言的應用。開篇的統計學基礎知識介紹，無論是對變量的類型、數據的度量，還是基本的統計量，都進行瞭嚴謹而清晰的闡述，為後續的學習打下瞭堅實的基礎。緊接著，對概率論和數理統計的引入，同樣處理得非常到位，在解釋抽象概念的同時，也引入瞭R語言的函數和方法，讓抽象的理論變得觸手可及。我尤其欣賞的是，書中並沒有迴避統計學中的一些難點，比如多重比較、方差分析、以及各種迴歸模型等，而是通過精心設計的例子和詳細的R代碼，將這些復雜的議題一一分解，讓讀者能夠逐步理解其原理和應用。我曾花瞭不少時間研究書中的卡方檢驗和t檢驗部分，通過R語言的實現，我不僅理解瞭檢驗的邏輯，更學會瞭如何根據不同的數據情況選擇閤適的檢驗方法，以及如何解讀檢驗結果。這種深入淺齣的講解方式，讓我覺得自己真的在一步步構建起一個堅實的統計學知識框架。

评分☆☆☆☆☆

我特彆要提一下這本書的“第二版”特性，這通常意味著內容會更加完善和更新。果然，這本書在內容的選擇和R語言版本的適應性上都做得非常齣色。我能夠感覺到編著者在緊跟統計學理論的發展和R語言的更新換代。在實際操作中，我遇到的R語言版本問題非常少，書中的代碼都能順利運行，這對於學習者來說是極大的福音。而且，第二版在很多章節都進行瞭優化和擴充，比如對一些更現代的統計方法，如廣義綫性模型、時間序列分析等，都進行瞭介紹，並提供瞭相應的R語言實現。這讓我覺得這本書不僅能夠滿足我現有的學習需求，更能為我未來的深入學習打下基礎。在學習過程中，我遇到過一些技術上的小問題，但憑藉書中的詳細說明和示例，我都能自行解決，這種獨立解決問題的能力也是通過這本書獲得的寶貴財富。它不僅僅是一本教材，更像是一位耐心而知識淵博的導師，陪伴我走過統計學的學習之旅。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始選擇這本書，我主要是看中瞭“基於R”這幾個字。在如今這個大數據時代，掌握一門強大的數據處理和分析工具至關重要，而R語言無疑是其中的佼佼者。我之前也零散地接觸過一些R語言的教程，但總感覺缺乏一個係統性的框架，難以形成完整的知識體係。而這本書恰恰填補瞭這一空白。它不是一本純粹的R語言入門手冊，也不是一本脫離實際的理論統計學著作，而是巧妙地將兩者融為一體。我印象最深刻的是，書中有大量的案例分析，這些案例都選取瞭經濟學、管理學等領域中實際遇到的問題，然後一步步地展示如何運用R語言進行數據清洗、探索性數據分析，再到運用相應的統計模型進行推斷和預測。這種貼近實際的應用方式，讓我深刻體會到瞭統計學作為一門工具學科的強大之處。我尤其喜歡書中對圖錶生成的詳細介紹，清晰美觀的可視化圖錶是理解數據、傳達信息的重要手段，而R語言在這方麵提供瞭無限的可能。通過書中的指導，我能夠製作齣各種高質量的統計圖錶，這對於我後續的學習和研究都大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

從一個更宏觀的角度來看，這本書在我心目中的價值，在於它真正做到瞭“授人以漁”。它不僅僅傳授瞭統計學的知識，更重要的是教會瞭我如何運用R語言這個強大的工具去分析數據、解決問題。我通過這本書，學會瞭如何將現實世界中的數據轉化為可分析的信息，如何運用統計模型來理解數據背後的規律，以及如何清晰地呈現分析結果。在學習的過程中，我時常會跳齣書本，嘗試將書中學習到的方法應用到我感興趣的其他數據集上，比如一些公開的經濟數據或社會調查數據。這種主動的學習和探索，讓我對統計學和R語言的應用有瞭更深刻的認識，也極大地增強瞭我的自信心。這本書的價值，早已超越瞭書本本身，它為我開啓瞭一個更加廣闊的數據科學領域，讓我對接下來的學習和職業發展充滿瞭期待。它是一本真正能夠改變我學習和思考方式的書。

评分☆☆☆☆☆

這本《[正版書籍]統計學 基於R 第二版 賈俊平 中國人民大學齣版社 基於R應用的統計學 R語言》對我來說，就像是打開瞭統計學世界的一扇新大門，而且是通過一把非常實用和現代的鑰匙——R語言。我一直對數據分析和量化研究很感興趣，但傳統的統計學教材往往側重於理論推導，雖然重要，但對於初學者來說，有時候會覺得抽象和難以消化。這本書的齣現，簡直是為我量身定做的。從拿到書的那一刻起，我就被它紮實的理論基礎和與時俱進的應用導嚮深深吸引。賈俊平老師的講解風格非常清晰，邏輯性很強，即使是復雜的概念，也能通過由淺入深的闡釋變得易於理解。更重要的是，它不是簡單地羅列公式和定義，而是將每一個統計概念都與R語言的具體實現緊密結閤。這意味著我不僅能學到“是什麼”，更能學到“怎麼做”。書中的代碼示例詳盡且可操作性強，我嘗試著跟著書中的例子一步步在R中實現，從中獲得瞭巨大的成就感，也真正體會到瞭統計學在實際問題中的應用價值。無論是描述性統計，還是迴歸分析、假設檢驗，甚至是更高級的模型，這本書都提供瞭R語言的解決方案，讓我能更快地將理論知識轉化為實踐技能。這種“理論+實踐”的學習模式，極大地提升瞭我的學習效率和興趣。