Introductory Statistics with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- R
- statistics
- 统计分析
- R语言
- 统计学
- 计算机
- 软件
- 统计
- 统计学
- R语言
- 入门
- 数据分析
- 概率论
- 推论统计
- 可视化
- 统计建模
- 机器学习
- 数据科学
具体描述
R is an Open Source implementation of the well-known S language. It works on multiple computing platforms and can be freely downloaded. R is thus ideally suited for teaching at many levels as well as for practical data analysis and methodological development. This book provides an elementary-level introduction to R, targeting both non-statistician scientists in various fields and students of statistics. The main mode of presentation is via code examples with liberal commenting of the code and the output, from the computational as well as the statistical viewpoint. Brief sections introduce the statistical methods before they are used. A supplementary R package can be downloaded and contains the data sets. All examples are directly runnable and all graphics in the text are generated from the examples. The statistical methodology covered includes statistical standard distributions, one- and two-sample tests with continuous data, regression analysis, one- and two-way analysis of variance, regression analysis, analysis of tabular data, and sample size calculations. In addition, the last four chapters contain introductions to multiple linear regression analysis, linear models in general, logistic regression, and survival analysis. Peter Dalgaard is associate professor at the Biostatistical Department at the University of Copenhagen and has extensive experience in teaching within the PhD curriculum at the Faculty of Health Sciences. He was chairman of the Danish Society for Theoretical Statistics from 1996 to 2000. Peter Dalgaard has been a key member of the R Core Team since August 1997 and is well known among R users for his activity on the R mailing lists.
作者简介
Peter Dalgaard，哥本哈根大学生物统计系的副教授，有着丰富的教学经验。自1997年起，便加入了R核心小组至今。译者简介：郝智恒，兰州人，南开大学数理统计专业毕业，目前在淘宝做数据挖掘工程师。推崇开源，认为唯有共享和交流才能让这个世界变好，固执的认为一切技术上的封闭和试图垄断都是纸老虎。何通，生长于桂林，求学于广州，喜统计，好编程，结交众友，不亦乐乎。邓一硕，毕业于中央财经大学统计学院统计专业，现效力于首钢总公司计财部。国内最大的统计学专业社区“统计之都”理事人员，感兴趣的领域是时间序列分析及数据挖掘技术在金融投资分析中的应用。个人网站为http://yishuo.org，微博为http://weibo.com/dengyishuo。刘旭华，现为中国农业大学理学院应用数学系副教授，北京理工大学博士，美国北卡莱罗纳大学教堂山分校（University of North Carolina at Chapel Hill）访问学者，主要从事数理统计方向的研究工作。主持和参与多项国家自然科学基金及其他科研基金项目，发表科研论文多篇。
目录信息
读后感
这是一本2008年的老作品，英文原版我看过部分章节。这是一本类似于工具书的介绍R语言的书籍。总体来说，因为写地比较详细、代码也给地很充足，这本书适合想学习R语言初学者。如果你是一名搞统计的但苦于学习R语言的，这本书能很好地作为范例来教你如何轻松使用R语言；另一方面...
评分这是一本2008年的老作品，英文原版我看过部分章节。这是一本类似于工具书的介绍R语言的书籍。总体来说，因为写地比较详细、代码也给地很充足，这本书适合想学习R语言初学者。如果你是一名搞统计的但苦于学习R语言的，这本书能很好地作为范例来教你如何轻松使用R语言；另一方面...
评分介绍了ISwR这个数据包，还介绍了R用于统计的方法，给出了命令，直接运行就行了，非常方便。 呵呵，不是专门的统计学家，只是做点应用研究的话，我觉得这本书够用了。 值得学R语言的人看看。
评分这是一本2008年的老作品，英文原版我看过部分章节。这是一本类似于工具书的介绍R语言的书籍。总体来说，因为写地比较详细、代码也给地很充足，这本书适合想学习R语言初学者。如果你是一名搞统计的但苦于学习R语言的，这本书能很好地作为范例来教你如何轻松使用R语言；另一方面...
评分介绍了ISwR这个数据包，还介绍了R用于统计的方法，给出了命令，直接运行就行了，非常方便。 呵呵，不是专门的统计学家，只是做点应用研究的话，我觉得这本书够用了。 值得学R语言的人看看。
用户评价
这本书的封面设计得非常简洁，几乎没有任何多余的元素，这让人在第一时间就能感受到它那种严谨、务实的风格。我之前尝试过几本统计学的入门书籍，它们往往在开篇就堆砌了大量的理论公式，让人望而却步，但这本书明显走了另一条路。它似乎更倾向于引导读者“上手”，而不是一味地“灌输”。初学者拿到这本书，首先会注意到它对R语言环境的友好性。作者似乎非常了解初学者在搭建环境时可能会遇到的困难，因此在前几章花了相当大的篇幅来确保每个人都能顺利地启动R和相关的软件包。这种细致的铺垫，对于那些对编程有一定抗拒心理的读者来说，无疑是一剂强心针。我记得我刚开始学习时，光是搞懂数据导入的格式就折腾了好几天，而这本书里对不同数据格式的处理步骤写得非常清晰，甚至给出了每一步代码的详细注释，这极大地节省了我的摸索时间。而且，它不是简单地罗列代码，而是会穿插一些小故事或者实际的应用场景来解释为什么需要进行特定的数据预处理，这种“知其然更知其所以然”的讲解方式，让我对统计分析的流程有了更直观的理解。
评分如果非要说这本书有什么不足，那可能在于它在某些前沿或非常深奥的统计主题上显得相对保守。它非常扎实地覆盖了本科阶段统计学的核心内容，但在诸如贝叶斯统计、高级时间序列分析，或者最新的机器学习统计基础方面，着墨不多。当然，从一本“入门”教材的角度来看，这或许是优点而非缺点，因为它避免了信息过载，让读者能够集中精力真正掌握基础。但对于那些目标是研究生阶段或希望迅速转向高级应用领域的读者来说，这本书读完后可能需要再搭配一本更专业的进阶读物。总而言之，它像是一栋结构稳固的房子地基，打得极其坚实，能让你安心地在上面进行后续的结构搭建，但如果你想直接看到摩天大楼的顶层景观，可能还需要再爬几层楼梯。这本书的价值在于它的清晰度、实用性以及对初学者的极大耐心，它真正做到了让统计学不再遥不可及。
评分这本书在数据可视化方面的处理也给了我很大的惊喜。通常，统计书中的图表部分要么过于简单，仅限于基础的直方图和箱线图，要么就是直接跳跃到复杂的图形包教程，让初学者无从下手。而这本书找到了一种非常巧妙的平衡点。它使用R内置的图形功能（可能是`base R`或早期版本的`ggplot2`的简洁用法），逐步构建起清晰、信息量大的统计图表。作者非常强调图表是数据分析的“第一语言”，因此在讲解每一个统计方法时，都会紧跟着要求读者用图表来验证或展示结果。比如，在讲解置信区间时，书中提供的图示能让人一眼看出置信区间与样本量的关系。此外，作者还非常负责地提到了如何根据不同的数据类型和分析目的，选择最恰当的可视化方式，避免了那种“一图了事”的粗暴做法。这种对视觉沟通重要性的强调，对于未来需要撰写报告和论文的读者来说，是极其宝贵的财富。
评分深入到具体的技术章节后，我立刻感受到了这本书的“实战派”风格。它对R代码的讲解绝非蜻蜓点水。每一个核心统计模型，比如线性回归或者方差分析，都会提供至少两套代码示例：一套是用于基础理解的“最小可行代码”，另一套则是包含了高级选项和诊断输出的“专业级代码”。这种分层级的讲解设计，确保了新手可以先掌握核心操作，而有经验的用户也能从中找到提升效率的技巧。更值得称赞的是，作者非常关注结果的解读，这一点在很多初级教材中常常被忽略。书中不仅仅告诉你如何运行`lm()`函数，更花费大量篇幅教你如何阅读回归模型的残差图、如何判断多重共线性、以及如何用R语言生成符合学术规范的表格报告。这些细节的把控，让这本书更像是一位经验丰富的导师在身旁指导，而不是一本冷冰冰的参考手册。我甚至觉得，这本书的学习曲线比我预想的要平缓得多，很大程度上归功于这种对实践细节的关注。
评分这本书的章节编排逻辑堪称精妙，它没有像传统教科书那样将描述性统计和推断性统计生硬地割裂开来。相反，它采用了一种问题驱动的叙事方式。比如，在引入假设检验的概念之前，作者会先展示一个非常贴近现实生活的案例——比如某个新药的疗效是否真的优于安慰剂——然后顺理成章地引出“我们需要一种方法来量化这种差异是否具有统计学意义”的需求。这种“需求—方法—实践”的链条非常流畅。阅读过程中，我发现作者在讲解核心概念时，会反复强调“统计思维”的重要性，而不是仅仅停留在计算P值这个动作本身。例如，在讲解中心极限定理时，作者没有直接抛出复杂的数学证明，而是通过大量的模拟实验来展示样本均值分布的趋同性，这种直观的演示效果远胜于枯燥的公式推导。对于那些渴望将统计知识应用于实际研究的读者来说，这种强调应用层面的讲解方式，无疑是更具吸引力的学习路径。
评分入门好书啊
评分introductory statistics
评分quite readable and applicable
评分quite readable and applicable
评分introductory statistics
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有