R软件教程与统计分析--入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:Pierre Lafaye de Micheaux

出品人:

页数:0

译者:潘东东

出版时间:2015-4-1

价格:CNY 69.00

装帧:平装

isbn号码:9787040419504

丛书系列:应用统计学丛书

图书标签:

统计
数据分析
R
统计学
R语言
统计分析
数据分析
入门
教程
精通
数据挖掘
统计建模
可视化
实战

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具体描述

《R软件教程与统计分析:入门到精通》的大部分内容适用于各种操作系统（如主流的Windows、Linux、Mac）的用户，既可用作R初学者的教材或自学材料，对高级学者和研究人员也有参考价值。《R软件教程与统计分析:入门到精通》的全部习题和实践操作的答案在《R软件教程与统计分析:入门到精通》的网站上提供下载服务。

好的，这是一份关于“R软件教程与统计分析——入门到精通”的图书简介，聚焦于其未包含的内容，旨在提供一份详尽的、具有专业深度的阅读指引。 --- 图书简介：聚焦本书未涵盖的领域与前沿视角本书《R软件教程与统计分析——入门到精通》作为一本经典的R语言学习与应用指南，其核心价值在于系统地梳理了R语言的基础语法、数据处理的核心流程、主流统计学方法的实现，以及数据可视化的基本技巧。读者通过本书，能够扎实掌握利用R进行日常数据分析的必备技能，建立起从数据导入到报告生成的完整工作流。然而，在知识的广袤图景中，任何一部专著都必然有所侧重，有所取舍。为了帮助已经掌握本书核心内容的读者更清晰地规划进阶路径，并理解当前数据科学领域的全景，本篇简介将着重阐述本书未深入探讨或仅作初步提及的、但对于构建现代数据分析能力至关重要的进阶主题、新兴技术领域，以及更专业化的应用方向。一、深度计算与高性能编程的边界本书侧重于统计学逻辑的实现与结果的解释，对于R语言在计算性能优化和大规模数据处理方面的底层机制探讨相对保守。 1. R的底层机制与并行计算框架本书通常不会深入探讨R的内存管理机制（如S3、S4、R6面向对象系统之间的细微差别及其对性能的影响）。进阶学习需要关注： Just-In-Time (JIT) 编译与Rcpp集成：掌握如何利用`Rcpp`包将性能瓶颈代码段用C++重写，并无缝嵌入R环境。这包括理解Rcpp的矩阵操作优化、向量化替代方案，以及如何处理跨语言的数据类型转换。多核与分布式计算架构：如何有效利用现代CPU的多核优势进行并行处理（如使用`parallel`包的高级功能），以及在集群环境（如HPC或Spark/Databricks）中部署R工作流的策略（如使用`sparklyr`的底层接口，而非仅仅是高级API）。 2. 函数式编程范式与高级迭代虽然本书可能介绍`apply`系列函数或`purrr`包的基础用法，但对于函数式编程（Functional Programming, FP）在R中的哲学和极限应用探讨不足：管道操作符的深层应用：不仅仅是数据流转，更关注如何使用嵌套的函数组合（Function Composition）来构建高度抽象且可复用的代码模块，这涉及到高阶函数的精妙运用。元编程（Metaprogramming）：如何编写能够操作其他代码或函数的代码。例如，利用宏（Macros，尽管R中的实现不如Lisp成熟，但通过特定包可以实现类似效果）或环境操作来动态生成和修改函数，以适应高度灵活的开发需求。二、前沿统计模型与因果推断的严谨性本书的统计分析章节通常覆盖描述性统计、基础回归（线性、逻辑）、方差分析等经典内容。然而，现代统计学和数据科学领域正在快速向更复杂、更具解释力的模型演进。 1. 高维数据与正则化方法的细化对于高维数据（特征数远大于样本数）的处理，本书可能只提及Lasso或Ridge的基本应用。进阶研究需要：弹性网络（Elastic Net）的超参数选择：深入探讨如何使用交叉验证策略（如嵌套交叉验证）来精确选择$lambda$和$alpha$参数，并评估模型稳定性和泛化误差。稀疏主成分分析（Sparse PCA）与因子分析的变体：针对特征选择和维度缩减，探究如何整合稀疏性约束，以增强模型的可解释性，而非仅仅追求预测精度。 2. 结构方程模型（SEM）与路径分析的深度应用 SEM是社会科学、心理学和市场研究中常用的复杂关系建模工具。本书可能不会涵盖：潜变量（Latent Variables）的构建与验证：重点在于测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）的拟合优度检验（如RMSEA, CFI, TLI），以及结构模型的路径系数解释和修正。多群组分析（Multi-Group Analysis）：如何检验不同子群体（如不同国家、不同时间点）的模型参数是否存在显著差异。 3. 前沿因果推断方法论因果推断是区别于传统预测模型的关键领域。本书可能侧重于A/B测试或简单回归中的处理效应估计。进阶内容应包括：倾向得分匹配（PSM）的高级变体：如协同倾向得分（Copula-based PSM）或双重稳健估计（Doubly Robust Estimation），以应对更复杂的混杂因素结构。工具变量（Instrumental Variables, IV）的稳健实施：尤其是在存在弱工具变量或异质处理效应（Heterogeneous Treatment Effects）时的诊断与估计。三、机器学习模型的工程化与可解释性（XAI）本书在机器学习部分可能侧重于模型构建和性能评估（AUC, 准确率）。但数据科学的工程化要求模型不仅要准确，更要可靠、可解释。 1. 模型解释性工具集的系统应用如何将复杂黑箱模型（如深度学习、梯度提升树）转化为可解释的输出，是本书未涉及的关键环节：全局解释方法：系统学习Permutation Importance（置换重要性）的局限性，并熟练运用SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值在R环境中的部署与解读，理解个体预测的贡献度分解。局部解释方法：掌握LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 的原理，并能对特定样本的异常预测提供直观解释。 2. 时序模型的动态与高频分析对于时间序列，本书可能仅停留在ARIMA或简单指数平滑。现代应用需要：状态空间模型（State Space Models）：利用`dlm`或`KFAS`包，对具有复杂观测结构和潜在状态演变的系统进行建模，例如金融高频数据或传感器数据。非线性与高频波动率建模：深入研究GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）在金融风险管理中的应用，以及如何处理高频时间序列中的非正态性和波动率集群现象。四、专业化数据工程与生态系统集成 R语言的地位正从纯粹的统计工具箱向企业级数据管道中的重要节点转变。 1. R与数据湖/数据仓库的交互优化本书可能侧重于本地文件（CSV, Excel）的处理。在企业环境中，更需要高效地连接到大型数据源：数据库接口的深度利用：熟练使用`DBI`和`dplyr`的后端接口（如`dbplyr`），确保数据操作（过滤、聚合）在数据库端执行（Push-down），而非全部导入R内存。云端数据湖交互：利用特定连接器（如针对AWS S3, Azure Blob Storage）读取和写入Parquet或Feather等高效二进制格式文件，管理大型数据集的元数据。 2. R/Python/Julia的互操作性现代数据科学团队常采用多语言栈。本书不涉及如何构建异构环境： `reticulate`包的进阶应用：不仅限于调用Python库，更关注R与Python对象在内存中的高效传递机制，以及在共享环境（如Jupyter/RStudio Notebook）中管理依赖的版本控制。通过明确这些本书未深入涉足的领域，读者可以清晰地看到从“掌握R基础应用”到“成为领域内的高级数据科学专家”所需要的知识进阶阶梯。这些领域代表了当前统计计算、因果推断和数据工程实践的前沿方向。

作者简介

目录信息

插图目录
表格目录
数学符号
Ⅰ 预备知识
1 R软件概况
1.1 R软件基本情况介绍
1.1.1 起源
1.1.2 为什么要使用R7
1.2 R与统计学
1.3 R与绘图
1.4 R的图形用户界面（GUI）
1.5 R的第步
1.5.1 使用RCommander
1.5.1.1 启动RCommander
1.5.1.2 使用RCommander来处理数据
1.5.1.3 使用RCommander完成些统计分析任务
1.5.1.4 给RCommander界面添加功能
1.5.2 通过控制台（console）来使用R
1.5.2.1 R在个实例中展现出的优势
1.5.2.2 键入些指令来对R的语法做个简介
2 若干数据集和研究问题
2.1 儿童的体重指数
2.2 婴儿出生时的体重
2.3 内膜中膜厚度
2.4 老年人的饮食及营养
2.5 心肌梗死的案例研究
2.6 用到的数据集的汇总表
Ⅱ R的基础知识
3 基本概念与数据结构
3.1 使用R的第步
3.1.1 R是个计算器
3.1.2 结果展示及变量赋值
3.1.3 工作策略
3.1.4 使用函数
3.2 R中的数据
3.2.1 数据的性质（或类型，或模式）
3.2.1.1 数值类型（numeric）
3.2.1.2 十复数类型（complex）
3.2.1.3 布尔型或逻辑型（logical）
3.2.1.4 缺失数据（NA）
3.2.1.5 字符串类型（character）
3.2.1.6 原始数据（raw）
3.2.1.7 小结
3.2.2 数据结构
3.2.2.1 向量（vector）
3.2.2.2 矩阵（matrix）和阵列（array）
3.2.2.3 列表（list）
3.2.2.4 个体×变量表（data.frame）
3.2.2.5 因子（factor）和有序变量（ordered）
3.2.2.6 日期（date）
3.2.2.7 时间序列（timeseries）
3.2.2.8 小结
备忘录
练习题
工作簿
4 输入、输出及生成数据
4.1 输入数据
4.1.1 从个ASCII文本文件来输入数据
4.1.1.1 使用read.table0读取数据
4.1.1.2 使用read.ftable0读取数据
4.1.1.3 使用函数scan（）读取数据
4.1.2 从Excel或OpenOffice电子表格输入数据
4.1.2.1 复制粘贴（copy—pasting）
4.1.2.2 使用个媒介的ASCII文件
4.1.2.3 使用专门的程序包
4.1.3 从SPSS，Minitab，SAS或Matlab输入数据
4.1.4 大数据文件
4.2 输出数据
4.2.1 输出数据为一个ASCII文本文件
4.2.2 输出数据到Excel或OpenOffice Calc
4.3 创建数据
4.3.1 输入趣味型的数据
4.3.2 产生伪随机数
4.3.3 从一个硬拷贝（hard copy）来键入数据
4.4 数据库中的读／写操作
4.4.1 创建一个数据库和一个表格
4.4.2 创建一个与MySQL兼容的数据源
4.4.3 在一个表格中进行写操作
4.4.4 读取一个表格
备忘录
练习题
工作簿
5 数据操作及函数
5.1 对向量、矩阵和列表的操作
5.1.1 向量运算
5.1.2 再循环（recycling）
5.1.3 基本函数
5.1.4 对矩阵和数据框进行运算
5.1.4.1 有关总体结构（architecture）的信息
5.1.4.2 合并表格（merging tables）
5.1.4.3 函数apply（）
5.1.4.4 函数sweep（）
5.1.4.5 函数stack（）
5.1.4.6 函数aggregate（）
5.1.4.7 函数transform（）
5.1.5 列表的运算
5.2 逻辑和关系运算
5.3 集合的运算
5.4 提取和插入元素
5.4.1 从向量提取／对向量插入元素
5.4.2 从矩阵提取／对矩阵插入元素
5.4.3 从数组提取／对数组插入元素
5.4.4 从列表提取／对列表插入元素
5.5 对字符串进行操作
5.6 管理日期和时间单位
5.6.1 显示当前的日期
5.6.2 提取日期
5.6.3 对日期进行操作
5.7 控制流
5.7.1 条件指令
5.7.2 循环（loop）指令
5.8 创建函数
5.9 定点数与浮点数表示法
5.9.1 将一个数表示为某个基数的形式
5.9.2 浮点计数法
5.9.2.1 定义
5.9.2.2 浮点计数法因有效数字引致的局限
5.9.2.3 避免某些数值上的陷阱
5.9.2.4 浮点计数法因指数引致的局限
备忘录
练习题
工作簿
6 R及其帮助文件
6.1 综合帮助
6.1.1 使用命令help（）
6.1.2 一些补充的命令
6.2 网络上的帮助信息
6.2.1 搜索引擎
6.2.2 留言板
6.2.3 邮件列表
6.2.4 互联网多线交谈（IRC）
6.2.5 维基（Wiki）
6.3 卞关于R的文献
6.3.1 在线方式
6.3.2 印刷资料
备忘录
练习题
工作簿
7 绘制曲线和图像
7.1 图形窗口
7.1.1 基本的图形窗口；操作；保存
7.1.2 分割图形窗口：hyout（）
7.2 低水平绘图函数
7.2.1 函数plot（）和points（）
7.2.2 函数segments（），lines（）和abline（）
7.2.3 函数arrows（）
7.2.4 函数polygon（）
7.2.5 函数curve（）
7.2.6 函数box（）
7.3 管理颜色
7.3.1 函数colors（）
7.3.2 十六进制颜色编码
7.3.3 函数image（）
7.4 添加文本
7.4.1 函数text（）
7.4.2 函数mtext（）
7.5 标题，数轴与说明文字
7.5.1 函数title（）
7.5.2 函数axis（）
7.5.3 函数legend（）
7.6 与图形进行互动
7.6.1 函数locator（）
7.6.2 函数identify（）
7.7 微调图形参数：par（）
7.8 高级绘图命令：rgl，lattice和ggplot2
备忘录
练习题
工作簿
8 R中编程
8.1 引言
8.2 编写函数
8.2.1 快速开始：声明、创建及调用函数
8.2.2 关于函数的基本概念
8.2.2.1 函数主体
8.2.2.2 正式和有效参变量的列表
8.2.2.3 由函数返回的对象
8.2.2.4 函数主体中变量的范围
8.2.3 应用到实际问题
8.2.4 运算符（operators）
8.2.5 R可视为一种函数型语言
8.3 面向对象编程
8.3.1 R内部的面向对象机制的工作原理
8.3.1.1 一个对象的类别及声明一个对象
8.3.1.2 声明对象并使用方法
8.3.2 回到实际问题
8.3.3 关于方法的信息
8.3.4 继承类
8.4 R编程的进一步探讨
8.4.1 R属性
8.4.1.1 类（class）属性
8.4.1.2 属性dim
8.4.1.3 属性names和dimnames
8.4.2 其他R对象
8.4.2.1 R表达式
8.4.2.2 R公式
8.4.2.3 R环境
8.5 R与C／C++或Fortran的接口
8.5.1 创建并运行一个C／C++或Fortran函数
8.5.2 从R来调用C／C++（或Fortran）
8.5.3 调用外部的C／C++或Fortran库
8.5.3.1 R的API
8.5.3.2 newmat库
8.5.3.3 程序包BLAS和LAPACK
8.5.3.4 混合C／C++和Fortran程序包
8.5.4 从一个被R调用的C／C++程序中调用R代码
8.5.5 从Fortran调用R代码
8.5.6 一些有用的函数
8.6 调试函数
8.6.1 在纯粹的R环境中调试函数
8.6.2 R代码中的错误
8.6.3 C／C++或Fortran代码中的错误
8.6.4 使用GDB进行调试
8.6.4.1 使用Emacs进行调试
8.6.4.2 使用DDD进行调试
8.6.4.3 使用Insight进行调试
8.6.4.4 检测内存泄漏
8.7 并行计算及图形卡上的计算
8.7.1 并行计算
8.7.2 图形卡上的计算
备忘录
练习题
工作簿
9 管理会话
9.1 R命令、对象及其存储
9.2 工作空间：.RData文件
9.3 命令历史：.Rhistory文件
9.4 保存图像
9.5 管理程序包
9.6 管理R对象的访问路径
9.7 其他有用的命令
9.8 内存管理中的问题
9.8.1 RAM的组织架构
9.8.2 访问内存
9.8.2.1 由整数内存管理所引起的问题
9.8.2.2 内存的连续分配
9.8.3 R中对象的大小
9.8.4 被R所使用的总内存
9.8.5 一些建议
9.9 以BATCH模式使用R
9.10 创建一个简单的R程序包
备忘录
练习题
工作簿
……
Ⅲ 数学和统计基础
附录
参考文献
索引
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度确实体现了“入门到精通”的承诺，但它最核心的价值在于对“R生态系统”的整体把握。它不仅仅是关于R语言本身，还系统地介绍了当前数据分析领域最流行、最高效的几个工具包组合和工作流程。比如，在数据清洗和预处理阶段，它详细对比了`dplyr`和`data.table`两种主流方法的优劣和适用场景，这种对比分析对于读者形成自己的技术栈非常有益。在数据报告生成方面，作者不仅讲解了如何使用`R Markdown`创建动态文档，还展示了如何嵌入交互式图表（如使用`plotly`），使得最终的分析成果既专业又具吸引力。读完全书后，我感觉自己掌握的不仅仅是一门工具的使用权，更重要的是建立了一套完整的、可复制的数据分析方法论，从数据获取、清洗、建模、可视化到最终报告的输出，形成了一个闭环，这对于我今后的职业发展至关重要。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我对统计学理论的掌握一直比较薄弱，很多教材总是把重点放在数学推导上，让人望而却步。然而，这本书在处理统计理论时，展现出了一种罕见的平衡感。它在介绍如方差分析（ANOVA）和回归模型时，并没有完全回避数学公式，但会将复杂的公式转化为直观的图示来解释其内在逻辑，比如用几何图形来解释最小二乘法的原理，这种视觉化的教学方法对我帮助太大了。此外，作者还花了不少篇幅介绍如何使用R的内置函数快速验证理论假设，并展示了如何用图形输出（如残差图）来判断模型的适用性，这让我明白了理论和实践之间是如何无缝对接的。最让我惊喜的是，书中对贝叶斯统计方法的基础概念也进行了友好介绍，这在很多入门级的R教程中是几乎看不到的深度和广度。这本书真正做到了“化繁为简”，让统计不再是高不可攀的学问。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，配色沉稳，让人一看就觉得内容扎实可靠。初翻阅时，发现它在介绍R语言基础概念时，并没有采用那种枯燥乏味的教科书式讲解，而是融入了许多贴近实际工作场景的例子，比如如何用R处理日常办公中的数据整理任务，这一点非常对我胃口。作者对R的基本语法和数据结构讲解得非常透彻，即便是对编程完全陌生的新手，也能很快上手。特别是关于数据可视化那一章，书中不仅提供了详尽的`ggplot2`包的使用指南，还配有大量高清的图表示例，展示了如何通过调整参数来美化图表，使其更具说服力，这一点是很多入门书籍中常常被一带而过的部分。我特别欣赏作者在讲解复杂统计模型时，会先用生活中的类比来建立直观理解，然后再逐步过渡到数学原理，这种循序渐进的方式，让复杂的概念变得易于接受。总的来说，这本书为我打开了R语言世界的大门，让我对数据分析有了更系统、更全面的认识，它的实用性和易读性是它最突出的优点。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过几本R语言的书籍，但很多都停留在基础语法的堆砌，真正想深入应用时却发现无从下手，这本书明显不同。它在深入到高级统计分析的部分，展现了作者深厚的专业功底。比如，在讲解时间序列分析时，作者不仅详细介绍了ARIMA模型的建立过程，还对比了不同模型在实际金融数据上的拟合效果和预测精度，这种实战层面的探讨非常宝贵。书中对于如何利用R进行机器学习算法的实现，如决策树和随机森林，也给出了非常清晰的步骤和代码示例，强调了模型评估和调优的重要性，这对于我准备数据科学认证考试帮助极大。更难得的是，作者在探讨复杂统计方法的背后，还穿插了许多关于统计思维的讨论，比如如何避免过度拟合，如何科学地解释P值等，这些软技能的培养远比单纯的代码学习要重要得多。读完这部分内容，我感觉自己不再是简单的“代码执行者”，而是真正开始理解数据背后的规律了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和阅读体验非常出色，这对于长时间面对代码和图表的读者来说，是极其重要的一个加分项。页面的留白处理得当，使得代码块和文字描述之间有足够的区分度，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。值得一提的是，书中对每一个R函数和关键参数的解释都极其精准，往往在一个小小的注释框里就能找到别人需要用半页纸来阐述的细节。我尤其喜欢它在每章末尾设置的“挑战性练习”环节，这些练习并非简单的重复劳动，而是设计成需要综合运用本章和前几章知识才能解决的小型项目，有效地巩固了学习效果。例如，其中有一个练习要求我们自行清洗一个真实世界的调查数据集，并根据结果撰写一份模拟的分析报告，这种模拟实战的环节极大地增强了我的动手能力和解决问题的信心。这本书更像是一位耐心的导师，在你需要时总能提供清晰的指引和及时的反馈。

评分☆☆☆☆☆

有些函数没有代码示例，只是贴上去了而已。

评分☆☆☆☆☆

有些函数没有代码示例，只是贴上去了而已。

评分☆☆☆☆☆

啊。。。我真的是生气了。。这个书我很明白的说真的是没什么价值，实用性被《R语言实战》爆了一条大马路，讲统计又完全不如《Discovering statistics using R》。。浪费钱，浪费纸啊。。

评分☆☆☆☆☆