收藏
统计建模与R软件 - 薛毅

统计建模与R软件

薛毅

出版社

清华大学出版社

出版时间

2007-04-30

ISBN

9787302143666

评分

★★★★★
书籍介绍

统计建模与R软件，ISBN：9787302143666，作者：薛毅

AI导读
核心看点
  • 本书严格遵循数理统计教材章节逻辑，将概率统计基础、参数估计、假设检验等理论与R软件编程紧密结合，旨在解决统计计算难题，帮助读者深刻理解统计精髓及R语言的高效使用技巧，实现从理论到实践的跨越。
  • 书中涵盖工程技术、经济管理、社会生活等领域的丰富统计建模案例，通过R软件进行模型求解与结果分析，提供从实际问题建模到软件求解的全面训练，强调应用导向，避免繁琐的数学证明，注重实际问题的解决能力培养。
  • 作为中文R语言教材中的稀缺优质资源，本书提供了大量实用示例和代码片段，涵盖数据描述、回归分析、方差分析及多元分析等核心内容，虽然部分理论讲解较为简略，但其提供的完整建模流程和代码参考对初学者极具实战价值。
适合谁读
  • 适合具备基础统计学知识，希望学习R语言进行数据分析、统计建模的理工科及经管类学生或研究人员。本书不提供深奥的数学推导，而是侧重于利用R软件实现统计方法，适合需要快速掌握工具解决科研或工作中数据处理问题的读者。
  • 适合对R语言感兴趣但缺乏系统学习路径的初学者。尽管书中涉及大量统计理论，但其以应用为目的的编写方式，使得读者可以在学习统计方法的同时掌握R编程技能，尤其适合那些希望摆脱SPSS等菜单式软件，转向更灵活开源工具的分析师。
  • 不适合期望深入钻研R语言底层编程技巧或高级算法实现的读者。本书重点在于统计建模而非纯编程，若读者仅想学习R语言语法或进行非统计类的通用编程开发，建议寻找其他专门介绍R语言编程或黑客式机器学习的书籍，以免因统计内容过多而感到枯燥。
读前提醒
  • 阅读前需具备基本的数理统计知识，若第一章概率统计基础难以理解，建议先复习相关统计学教材。切勿因理论晦涩而放弃，书中后续章节的R代码示例非常实用，可跳过复杂推导，直接关注代码实现和结果解读，利用书中案例进行模仿练习。
  • 建议采用“理论略读+代码实操”的学习策略。对于统计原理部分，只需了解基本概念和适用条件，重点放在R语言的函数调用、数据输入输出及结果分析上。遇到不懂的统计概念，应查阅其他专业书籍，不要试图从本书中获取深入的数学证明。
  • 书中部分代码示例可能存在错误或表述不清，读者在运行代码时需保持批判性思维，结合官方文档或网络资源验证。同时，本书内容较为基础，仅作为入门参考，进阶学习需自行拓展，切勿将书中代码直接套用于复杂实际项目而不加验证。
读者共识
  • 读者普遍认为这是中文R语言教材中难得的优秀之作，尽管存在统计理论讲解过于简略或晦涩的争议，但其提供的完整建模流程和大量实用案例深受好评。许多读者将其作为入门首选，认为其应用导向明确，能有效帮助初学者跨越从统计理论到软件实现的障碍。
  • 多数读者指出本书不适合零基础学习统计，必须先修过数理统计课程才能顺利阅读。对于统计基础薄弱的读者，阅读体验较差，容易因理论障碍而放弃。但对于有统计背景且想学R的人，本书被评价为“用心之作”，示例丰富，有助于理解统计方法在计算机上的实现。
  • 部分读者批评书中内容过于基础，且存在代码错误或排版问题，认为其深度不足以支撑高级数据分析需求。然而，主流观点仍肯定其作为入门教程的价值，认为其填补了中文R语言统计建模教材的空白，建议读者将其作为参考书，配合其他资源共同学习。

本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。

精彩摘录
  • "> x<-c(0/1,0/0,1/0,NA);x [1] 0 NaN Inf NA > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE > is.nan(x) [1] FALSE TRUE FALSE FALSE > is.finite(x) [1] TRUE FALSE FALSE FALSE > is.infinite(x) [1] FALSE FALSE TRUE FALSE"
  • "> paste(c('a','b'),collapse='.') [1] "a.b""
  • "> paste(1:10) #same as as.character(1:10) [1] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9" "10""
  • "> v[-(1:5)] [1] 15 16 17 18 19 20 表示扣除相应的元素"
  • "可以用attr(object,name)的形式存取对象object的名为name的属性，例如， > attr(x,"names") [1] "apple" "orange""
  • "> A<-array(1:24,dim=c(2,3,4)) > B<-aperm(A,c(2,3,1)) B[i,j,k]=A[j,k,i]"
  • "矩法（method of moments）是由英国统计学家K Pearson在20世纪初提出来的，它的中心思想就是用样本矩去估计总体矩。"
目录
第1章　概率统计的基本知识
第2章　R软件的使用
第3章　数据描述性分析
第4章　参数估计
第5章　假设检验

显示全部
用户评论
氣死了!!!!連個偏最小二乘法的教程都木有!!!!!!!!!!!枉我還一大早坐了校巴去東風路校區的圖書館借!!!!!!!!!!!!!!!
R做统计建模最基本的一些东西里面都有了。不过也有点太基本了。
花樣作死大比拼的一學期…
没有看R的部分 数学渣的小福音
Dr. X 先生发来邮件曰， I am thinking of using a RA for the coming fall semester, it involves some basic data management. what software you are using now? Stata? R?
我是个不学无术的人
算是一行一行地把这本书读完了，手把手教你怎么从爬到走，最后你还能走到自己想去的方向。我对这本书有近似于母亲的感情……
内容很实用，统计学原理也讲得很清楚
说什么呢
我的数理统计的基础太薄弱了..基本上后边完全看不懂....太难了....
你可能会关注的书籍

清华大学出版社的其他书籍查看全部

下载
收藏