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统计学——基于R(第4版)（基于R应用的统计学丛书）

统计学——基于R(第4版)（基于R应用的统计学丛书）
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作者:
出版社: 中国人民大学出版社
2021-01
版次: 4
ISBN: 9787300289250
定价: 46.00
装帧: 其他
开本: 其他
纸张: 胶版纸
字数: 479千字
分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>经济
61人买过
  • R是一种语言，它为高级数据分析人员提供个性化分析的程序编写方式；R是一款统计软件，它为中级数据分析人员提供大量的工具包和函数，直接使用它们就可以实现分析目标；R是一本教科书，它为初学者提供十分丰富而便捷的帮助信息，简单学习，就可以做初步的数据分析；R是一种文化，使用后你会感到传授或学习统计学知识的方式应当改变。
      本书是一本基于R语言实现全部例题计算与分析的统计学教材，书中例题的解答和图表均给出了R的详细代码和结果。全书内容共11章，包括数据的可视化等描述性分析方法、推断方法以及实际中常用的一些统计方法等。附录A介绍了自助法置信区间及其应用。本书立足于统计应用，避免数学公式的推导，通俗易懂，可作为高等院校统计学专业本科生的基础课程教材，也可作为经济管理类专业及部分理、工、农、林、医药等专业的统计学教材使用，对实际数据分析人员也有参考价值。 贾俊平，中国人民大学统计学院副教授，多年来，一直从事统计教学和研究。著有《统计学》《统计学—基于SPSS》《统计学—基于Excel》《统计学—基于R》《数据可视化分析—基于R语言》《统计学基础》等多部统计学教材，并先后获得国家统计局优秀统计教材、北京高等教育精品教材等奖项。参与的教学研究项目有“非统计学专业本科公共基础课—统计学教学改革”项目获得国家级教学成果二等奖、北京市教育教学成果一等奖。个人还先后获得过北京市经济技术创新标兵等奖项。 第1章 数据与R 语言 

    1.1 数据与统计学 

    1.1.1 什么是统计学

    1.1.2 变量与数据 

    1.1.3 数据的来源

    1.2 R语言的初步使用

    1.2.1 R软件的下载、安装与更新

    1.2.2 对象赋值与运行 

    1.2.3 编写代码脚本 

    1.2.4 查看帮助文件 

    1.2.5 包的安装与加载 

    1.3 R 语言数据处理 

    1.3.1 创建R 格式数据 

    1.3.2 数据读取和保存 

    1.3.3 随机数和数据抽样

    1.3.4 数据类型的转换 

    1.3.5 生成频数表 

    1.4 R 语言绘图基础 

    1.4.1 基本绘图函数 

    1.4.2 图形控制和页面布局 

    1.4.3 图形颜色 

    习题 

    第2 章 数据可视化 

    2.1 类别数据可视化 

    2.1.1 条形图及其变种

    2.1.2 饼图及其变种 

    2.2 数据分布可视化 

    2.2.1 直方图与核密度图

    2.2.2 箱线图和小提琴图 

    2.2.3 茎叶图和点图 

    2.3 变量间关系可视化 

    2.3.1 散点图和散点图矩阵 

    2.3.2 3D 散点图和气泡图 

    2.4 样本相似性可视化 

    2.4.1 轮廓图 

    2.4.2 雷达图 

    2.4.3 星图 

    2.5 时间序列可视化 

    2.5.1 折线图 

    2.5.2 面积图 

    2.6 可视化的注意事项

    习题 

    第3章 数据的描述统计量 

    3.1 描述水平的统计量 

    3.1.1 平均数 

    3.1.2 分位数 

    3.1.3 众数 

    3.2 描述差异的统计量 

    3.2.1 极差和四分位差 

    3.2.2 方差和标准差 

    3.2.3 变异系数 

    3.2.4 标准分数 

    3.3 描述分布形状的统计量 

    3.3.1 偏度系数 

    3.3.2 峰度系数 

    3.4 数据的综合描述 

    3.4.1 几个常用的R 函数 

    3.4.2 一个综合描述的例子 

    习题 

    第4章 随机变量的概率分布 

    4.1 什么是概率 

    4.2 随机变量的概率分布 

    4.2.1 随机变量及其概括性度量 

    4.2.2 随机变量的概率分布 

    4.2.3 其他几个重要的统计分布 

    4.3 样本统计量的概率分布 

    4.3.1 统计量及其分布 

    4.3.2 样本均值的抽样分布 

    4.3.3 样本方差的抽样分布 

    4.3.4 样本比例的抽样分布 

    4.3.5 统计量的标准误 

    习题 

    第5章 参数估计 

    5.1 参数估计的原理 

    5.1.1 点估计与区间估计 

    5.1.2 评量估计量的标准 

    5.2 总体均值的区间估计 

    5.2.1 一个总体均值的估计 

    5.2.2 两个总体均值之差的估计 

    5.3 总体比例的区间估计 

    5.3.1 一个总体比例的估计 

    5.3.2 两个总体比例之差的估计 

    5.4 总体方差的区间估计 

    5.4.1 一个总体方差的估计 

    5.4.2 两个总体方差比的估计 

    习题 

    第6章 假设检验 

    6.1 假设检验的原理 

    6.1.1 提出假设 

    6.1.2 做出决策 

    6.1.3 表述结果 

    6.1.4 效应量 

    6.2 总体均值的检验 

    6.2.1 一个总体均值的检验 

    6.2.2
  • 内容简介:
    R是一种语言，它为高级数据分析人员提供个性化分析的程序编写方式；R是一款统计软件，它为中级数据分析人员提供大量的工具包和函数，直接使用它们就可以实现分析目标；R是一本教科书，它为初学者提供十分丰富而便捷的帮助信息，简单学习，就可以做初步的数据分析；R是一种文化，使用后你会感到传授或学习统计学知识的方式应当改变。
      本书是一本基于R语言实现全部例题计算与分析的统计学教材，书中例题的解答和图表均给出了R的详细代码和结果。全书内容共11章，包括数据的可视化等描述性分析方法、推断方法以及实际中常用的一些统计方法等。附录A介绍了自助法置信区间及其应用。本书立足于统计应用，避免数学公式的推导，通俗易懂，可作为高等院校统计学专业本科生的基础课程教材，也可作为经济管理类专业及部分理、工、农、林、医药等专业的统计学教材使用，对实际数据分析人员也有参考价值。
  • 作者简介:
    贾俊平，中国人民大学统计学院副教授，多年来，一直从事统计教学和研究。著有《统计学》《统计学—基于SPSS》《统计学—基于Excel》《统计学—基于R》《数据可视化分析—基于R语言》《统计学基础》等多部统计学教材，并先后获得国家统计局优秀统计教材、北京高等教育精品教材等奖项。参与的教学研究项目有“非统计学专业本科公共基础课—统计学教学改革”项目获得国家级教学成果二等奖、北京市教育教学成果一等奖。个人还先后获得过北京市经济技术创新标兵等奖项。
  • 目录:
    第1章 数据与R 语言 

    1.1 数据与统计学 

    1.1.1 什么是统计学

    1.1.2 变量与数据 

    1.1.3 数据的来源

    1.2 R语言的初步使用

    1.2.1 R软件的下载、安装与更新

    1.2.2 对象赋值与运行 

    1.2.3 编写代码脚本 

    1.2.4 查看帮助文件 

    1.2.5 包的安装与加载 

    1.3 R 语言数据处理 

    1.3.1 创建R 格式数据 

    1.3.2 数据读取和保存 

    1.3.3 随机数和数据抽样

    1.3.4 数据类型的转换 

    1.3.5 生成频数表 

    1.4 R 语言绘图基础 

    1.4.1 基本绘图函数 

    1.4.2 图形控制和页面布局 

    1.4.3 图形颜色 

    习题 

    第2 章 数据可视化 

    2.1 类别数据可视化 

    2.1.1 条形图及其变种

    2.1.2 饼图及其变种 

    2.2 数据分布可视化 

    2.2.1 直方图与核密度图

    2.2.2 箱线图和小提琴图 

    2.2.3 茎叶图和点图 

    2.3 变量间关系可视化 

    2.3.1 散点图和散点图矩阵 

    2.3.2 3D 散点图和气泡图 

    2.4 样本相似性可视化 

    2.4.1 轮廓图 

    2.4.2 雷达图 

    2.4.3 星图 

    2.5 时间序列可视化 

    2.5.1 折线图 

    2.5.2 面积图 

    2.6 可视化的注意事项

    习题 

    第3章 数据的描述统计量 

    3.1 描述水平的统计量 

    3.1.1 平均数 

    3.1.2 分位数 

    3.1.3 众数 

    3.2 描述差异的统计量 

    3.2.1 极差和四分位差 

    3.2.2 方差和标准差 

    3.2.3 变异系数 

    3.2.4 标准分数 

    3.3 描述分布形状的统计量 

    3.3.1 偏度系数 

    3.3.2 峰度系数 

    3.4 数据的综合描述 

    3.4.1 几个常用的R 函数 

    3.4.2 一个综合描述的例子 

    习题 

    第4章 随机变量的概率分布 

    4.1 什么是概率 

    4.2 随机变量的概率分布 

    4.2.1 随机变量及其概括性度量 

    4.2.2 随机变量的概率分布 

    4.2.3 其他几个重要的统计分布 

    4.3 样本统计量的概率分布 

    4.3.1 统计量及其分布 

    4.3.2 样本均值的抽样分布 

    4.3.3 样本方差的抽样分布 

    4.3.4 样本比例的抽样分布 

    4.3.5 统计量的标准误 

    习题 

    第5章 参数估计 

    5.1 参数估计的原理 

    5.1.1 点估计与区间估计 

    5.1.2 评量估计量的标准 

    5.2 总体均值的区间估计 

    5.2.1 一个总体均值的估计 

    5.2.2 两个总体均值之差的估计 

    5.3 总体比例的区间估计 

    5.3.1 一个总体比例的估计 

    5.3.2 两个总体比例之差的估计 

    5.4 总体方差的区间估计 

    5.4.1 一个总体方差的估计 

    5.4.2 两个总体方差比的估计 

    习题 

    第6章 假设检验 

    6.1 假设检验的原理 

    6.1.1 提出假设 

    6.1.2 做出决策 

    6.1.3 表述结果 

    6.1.4 效应量 

    6.2 总体均值的检验 

    6.2.1 一个总体均值的检验 

    6.2.2
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