A Handbook of Statistical Analyses Using R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
• Explains systematically how to use R to perform a wide variety of statistical analyses
• Emphasizes practical application and interpretation of results rather than focusing on the theory behind the analyses
• Offers an introduction to R, including a summary of the most important features
• Covers simple inference, generalized linear models, multilevel models, longitudinal data, classification and regression trees, discriminant analysis, and much more
• Includes abundant figures and exercises to demonstrate the capabilities of R and reinforce the methods presented
R is dynamic, to say the least. More precisely, it is organic, with new functionality and add-on packages appearing constantly. And because of its open-source nature and free availability, R is quickly becoming the software of choice for statistical analysis in a variety of fields.
Doing for R what Everitt's other Handbooks have done for S-PLUS, STATA, SPSS, and SAS, A Handbook of Statistical Analyses Using R presents straightforward, self-contained descriptions of how to perform a variety of statistical analyses in the R environment. From simple inference to recursive partitioning and cluster analysis, eminent experts Everitt and Hothorn lead you methodically through the steps, commands, and interpretation of the results, addressing theory and statistical background only when useful or necessary. They begin with an introduction to R, discussing the syntax, general operators, and basic data manipulation while summarizing the most important features. Numerous figures highlight R's strong graphical capabilities and exercises at the end of each chapter reinforce the techniques and concepts presented. All data sets and code used in the book are available as a downloadable package from CRAN, the R online archive.
A Handbook of Statistical Analyses Using R is the perfect guide for newcomers as well as seasoned users of R who want concrete, step-by-step guidance on how to use the software easily and effectively for nearly any statistical analysis.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的排版和装帧真是让人眼前一亮，那种沉稳的深蓝色封面，配上简洁的白色字体，初看之下就给人一种专业且可靠的感觉，就像是那种放在图书馆最深处，需要你静下心来仔细品味的经典著作。拿到手上就能感受到纸张的质感，不是那种廉价的涂布纸，而是略带纹理的哑光纸张，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到过分的疲劳，这对于需要长时间与统计公式和代码打交道的读者来说，无疑是一个巨大的加分项。更值得称赞的是内文的布局设计，图表和代码块的插入都处理得恰到好处，没有出现任何拥挤或跳跃的感觉，每一步的逻辑推演都如同精心编排的乐章，层层递进，即便是复杂的统计概念，通过清晰的视觉引导，也能让人迅速抓住核心要点。特别是那些关键的公式推导部分，作者似乎非常注重读者的阅读体验，留白的处理极为考究，使得原本枯燥的数学符号也仿佛拥有了呼吸的空间，让学习过程变得更加流畅和愉悦。这种对细节的极致追求，充分体现了出版方对学术质量的尊重，也让我对接下来将要接触到的内容充满了更高的期待，感觉这不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的工艺品。
评分这本书的实操部分设计得极具前瞻性和实用性。它显然是紧密围绕着现代数据分析的需求来构建知识体系的，而不是停留在过时的教学案例上。代码示例的选取非常贴合当前学术研究和工业界的热点领域，涉及的数据集选择也颇具匠心，既有标准化的基准案例，也有一些略带“野性”的、需要更多数据清洗和预处理的真实世界数据。更让我赞赏的是，它对于R语言中最新包的集成度非常高，这意味着我学到的知识和工具不会很快过时。每当介绍一个新的分析技术时，作者都会附带详细的函数调用说明和参数解读，并且非常坦诚地指出了不同实现方式的细微差异。这使得读者在学习过程中，能够即时地将理论知识转化为可操作的技能，而不是仅仅停留在纸上谈兵的阶段。对于我这种需要频繁进行模型比较和结果可视化的用户来说，这种“即学即用”的编写风格，极大地提升了我的学习效率，少走了很多自己摸索弯路的时间。
评分从一个资深数据分析师的角度来看，这本书最吸引我的地方在于它对统计建模的“完整生命周期”的覆盖，而非仅仅关注某一个孤立的分析步骤。它没有把回归分析、时间序列、多层模型这些知识点割裂开来，而是用一种连贯的叙事线索将它们串联起来，展现了如何从一个初步的数据探索性分析（EDA）开始，逐步构建、验证、诊断和最终解释复杂模型的过程。这种整体观对于处理复杂的、多变量数据集至关重要。我特别喜欢它在模型诊断部分花费的笔墨，很多入门书籍会忽略或轻描淡写地带过残差分析、多重共线性检验等环节，但这本书却将它们提升到了与模型估计同等重要的地位，并且提供了丰富的诊断图表和判断标准，教会读者如何“诚实地”面对模型的不完美之处。这种对稳健性和可解释性的强调，是区分普通数据分析师和高级建模专家的关键所在，它确实在培养读者的专业素养方面下了大功夫。
评分坦白说，这本书的阅读体验并非一帆风顺，它对读者的基础是有一定要求的，对于完全没有接触过统计学概念的新手来说，初期的挑战性可能会比较大，就像攀登一座陡峭的山峰，需要一定的体力储备才能开始攀爬。不过，正是这种适度的难度，确保了它能真正服务于那些渴望深入理解统计学内核的进阶学习者。它的语言风格非常严谨，但绝非冷冰冰的教条式灌输，反而充满了对知识的敬畏和对读者学习耐心的体谅，偶尔出现的幽默或类比，使得紧张的学习氛围得到了一定的缓冲。总而言之，它不是一本可以在咖啡馆里轻松翻阅的消遣读物，它更像是一份需要你投入时间、精力和思考的严肃学术伙伴。如果你真的想跨越“会用R”到“懂得统计”的鸿沟，那么这本书无疑是目前市场上极具价值的投资之一，它的深度和广度，足以支撑我未来数年的研究和工作需求。
评分作为一名正在努力提升数据分析实战能力的研究生，我发现市面上很多统计学的教材要么过于理论化，堆砌着晦涩难懂的数学证明，让人望而却步；要么就是工具书性质太强，只罗列命令，却不深究其背后的统计学原理。这本书在这一点上找到了一个近乎完美的平衡点。它没有回避深入的理论阐述，但它的叙述方式却非常巧妙，仿佛是请了一位经验丰富、又极富耐心的导师在旁边为你娓娓道来。它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的在于解释“为什么这么做”，以及在特定情境下，不同分析方法的适用范围和潜在的局限性，这种思辨性的引导至关重要。我尤其欣赏它对于假设检验背后的哲学思考的探讨，那段关于P值误读的讨论，简直是醍醐灌顶，让我对之前的一些错误理解彻底恍然大悟。它迫使你不仅要成为一个熟练的“代码执行者”，更要成为一个有批判性思维的“统计决策者”，这对于我未来撰写论文和解读真实世界的数据时，将是极其宝贵的财富。
评分框架很清晰，连统计带R一起，有新有旧，学习起来很高效哒~(*^__^*)
评分看的很不习惯，和国内教材中描述统计、推断统计的写法完全不同。 书中章节有均值比较、方差分析、回归聚类等常规内容，也有密度估计、生存分析等内容。
评分框架很清晰，连统计带R一起，有新有旧，学习起来很高效哒~(*^__^*)
评分看的很不习惯，和国内教材中描述统计、推断统计的写法完全不同。 书中章节有均值比较、方差分析、回归聚类等常规内容，也有密度估计、生存分析等内容。
评分看的很不习惯，和国内教材中描述统计、推断统计的写法完全不同。 书中章节有均值比较、方差分析、回归聚类等常规内容，也有密度估计、生存分析等内容。
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