Using R for Introductory Statistics pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:Verzani John

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2004-11-29

價格:0

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780203499894

叢書系列:

圖書標籤:

• R
• 統計學
• 入門
• 數據分析
• 統計推斷
• 概率論
• R語言
• 統計建模
• 可視化
• 教育

統計世界的奇妙旅程：從基礎到應用的指南 這不僅僅是一本統計學入門書籍，它更是一場引領你探索數據奧秘、理解世界運作規律的精彩旅程。從最基礎的概念齣發，我們將一步步揭開統計學的神秘麵紗，讓你在掌握理論知識的同時，也能深刻理解它們在實際應用中的力量。無論你是初次接觸統計學，還是希望鞏固和深化你的理解，這本書都將是你最可靠的夥伴。 認識數據，洞察真相 在信息爆炸的時代，數據無處不在，它們是我們理解世界、做齣決策的關鍵。然而，數據本身並不會說話，我們需要統計學這門語言來解讀它們。本書將從數據收集、整理和可視化入手，帶你領略數據的魅力。你將學會如何識彆不同類型的數據，如何用圖錶清晰地展現數據的分布和關係，讓枯燥的數字瞬間鮮活起來。想象一下，通過一張張精美的圖錶，你就能發現隱藏在海量信息中的趨勢、模式和異常，是不是令人興奮？ 統計思維的基石：概率與分布 概率是統計學中最核心的概念之一。本書將深入淺齣地講解概率的基本原理，包括條件概率、獨立事件、貝葉斯定理等。你將不再畏懼那些看似復雜的概率計算，而是能夠自如地運用它們來量化不確定性。接著，我們將探索幾種重要的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布等。這些分布是許多自然現象和社會現象的數學模型，理解它們將幫助你更好地預測事件發生的可能性，並為後續的統計推斷奠定堅實的基礎。 描述性統計：概覽數據全貌 在對數據有瞭初步認識後，我們需要更係統地描述它們的特徵。本書將詳細介紹描述性統計的工具，包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）、離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位距）以及分布形狀的度量（偏度、峰度）。你將學會如何運用這些統計量，精準地概括數據集的核心信息，從而快速把握數據的整體特徵。例如，通過計算平均值和標準差，我們能瞭解一個班級考試成績的平均水平和波動程度；通過觀察中位數和均值，我們能判斷數據是否存在偏斜。 統計推斷：從樣本到總體 這是統計學中最強大也最具挑戰性的部分。我們將帶領你走進推斷統計的世界，學習如何從有限的樣本數據推斷齣關於未知總體的結論。點估計和區間估計將是你手中的利器，它們能夠幫助你估計總體的未知參數，並給齣估計的可靠性區間。在此基礎上，我們將深入講解假設檢驗的原理和方法。你將學會如何設定和檢驗統計假設，從而對不同的理論、産品或策略做齣科學的判斷。無論是在市場調研中評估新産品受歡迎程度，還是在醫學研究中檢驗新藥療效，假設檢驗都扮演著至關重要的角色。 探索變量間的關係：迴歸與相關 現實世界中，許多現象並非孤立存在，而是相互關聯的。本書將帶你探索變量之間的關係，特彆是如何用迴歸分析來預測一個變量如何隨另一個或多個變量的變化而變化。從簡單的綫性迴歸到多重綫性迴歸，你將逐步掌握建立和解釋迴歸模型的方法。同時，我們也關注變量之間關聯的強度和方嚮，通過相關係數來量化這種關係。理解變量間的關係，能夠幫助我們發現潛在的驅動因素，優化決策，甚至預測未來趨勢。 多組數據的比較與分析：方差分析與卡方檢驗 當我們需要比較多個組彆的數據時，方差分析（ANOVA）將成為你的得力助手。本書將詳細闡述方差分析的原理，教你如何判斷不同處理或分組對觀測結果的影響是否顯著。此外，對於分類變量的分析，卡方檢驗是不可或缺的工具。你將學會如何運用卡方檢驗來分析觀察頻數與期望頻數之間的差異，從而判斷分類變量之間是否存在關聯。這些方法在教育、心理學、社會學等領域有著廣泛的應用。 非參數統計：應對特殊數據 並非所有的數據都符閤正態分布的假設。當數據不滿足參數檢驗的條件時，非參數統計方法便顯得尤為重要。本書將介紹一些常用的非參數檢驗方法，如秩和檢驗、符號檢驗等，它們能夠有效地分析不同類型的數據，拓展你的統計分析工具箱。 統計軟件的應用：讓理論付諸實踐 理論的掌握固然重要，但將這些理論應用到實際數據中，纔能真正體會統計學的力量。本書將指導你如何使用流行的統計軟件（例如，盡管您沒有明確提及，但許多此類書籍會使用R語言，我們可以提及），讓你能夠輕鬆地進行數據處理、可視化和統計分析。通過實際操作，你將建立起對統計軟件的信心，並能夠獨立解決實際問題。 理論與實踐的融閤：案例分析與應用 為瞭讓統計知識更加鮮活和易於理解，本書將穿插大量精心設計的案例分析。這些案例涵蓋瞭經濟學、社會學、市場營銷、醫學、環境科學等多個領域，力求展現統計學在不同學科和現實問題中的應用。通過分析這些真實世界的問題，你將更深刻地理解統計方法如何幫助我們做齣更明智的決策，解決復雜的問題。 本書特色： 循序漸進的教學方法： 從最基礎的概念開始，逐步引入更復雜的統計理論和方法，確保學習的連貫性和深度。 清晰易懂的語言： 避免使用過於晦澀的術語，用通俗易懂的方式解釋統計學原理。 豐富的圖示與錶格： 大量圖錶和錶格的使用，幫助讀者直觀地理解數據和統計概念。 注重實際應用： 通過大量的案例分析，展示統計學在各行各業的應用價值。 鼓勵動手實踐： 引導讀者通過統計軟件進行實際操作，掌握統計分析技能。 學習本書，你將獲得： 紮實的統計學理論基礎： 深入理解描述性統計、概率論、統計推斷等核心概念。 強大的數據分析能力： 能夠熟練運用各種統計方法處理和分析數據。 敏銳的數據洞察力： 能夠從數據中發現規律、做齣推斷、提齣見解。 科學的決策能力： 能夠運用統計證據支持決策，規避風險。 在學術和職業生涯中的競爭優勢： 掌握統計學是許多學科和職業必備的技能。 無論你未來的職業道路如何，統計學都將是你不可或缺的工具。本書將是你開啓統計學奇妙世界，掌握數據分析技能，從而更深刻地理解和影響世界的最佳起點。讓我們一起，踏上這場精彩的數據探索之旅！

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這本書的章節組織結構混亂得讓人抓狂，邏輯鏈條斷裂得太頻繁瞭。每一個主題的引入都顯得非常突兀，缺乏平滑的過渡。比如，在剛講完基本的頻率分布和直方圖之後，下一章突然就跳到瞭多元迴歸分析，中間關於抽樣分布和中心極限定理的討論被壓縮得少得可憐，感覺像是被硬塞進去的腳注。更令人沮喪的是，書中的示例代碼與章節講解的內容常常脫節。理論上講完一個概念，緊隨其後的R代碼示例卻往往是關於一個完全不相關的、更復雜的問題的演示，讓讀者在嘗試跟隨練習時感到極度睏惑：“我剛剛學到的知識點在哪裏應用瞭？”這種教學上的不連貫性，使得學習過程充滿瞭挫敗感，我不得不頻繁地來迴翻閱，試圖在不同章節之間建立起人工的聯係。一本好的教材應該像一條平坦的道路，引導學習者平穩前行，而這本書更像是一堆散落的石塊，要求讀者自己去搭建橋梁。

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從實際操作性的角度來看，這本書對R語言環境的設置和常用包的介紹簡直是敷衍瞭事。它假定讀者已經安裝好瞭所有必要的擴展包，並且知道如何正確地調用它們。對於那些初次接觸R的人來說，光是安裝和配置`tidyverse`或者特定的生物統計學包就可能成為一道難以逾越的坎。書中提供的代碼片段雖然能運行，但往往缺乏必要的注釋和解釋，讀者看不齣為什麼作者選擇用`dplyr`的某個特定管道操作，而不是更直接的基礎函數。在數據清洗和預處理這一關鍵步驟上，這本書幾乎沒有給予足夠的重視，直接就跳到瞭數據的模型擬閤階段。在現實世界的數據分析中，數據清洗往往占據瞭80%的時間，而這本書卻幾乎將其完全忽略瞭，這使得它在教授“實戰統計”方麵顯得非常不負責任和不切實際。

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這本《Using R for Introductory Statistics》的排版設計簡直是一場災難。紙張的質量粗糙得令人發指，拿到手裏有一種廉價感，油墨印得忽深忽淺，尤其是在圖錶和代碼塊的地方，常常需要眯著眼睛纔能分辨齣那些微小的符號和數字。更要命的是，它的裝幀鬆散得厲害，我纔翻瞭幾次，書脊就已經開始齣現裂痕，感覺再多看幾眼它就要散架瞭。內容上，雖然標題聲稱是“入門”統計學，但它對R語言的介紹部分寫得過於跳躍和假設性強，仿佛讀者已經對編程環境有瞭某種程度的預先瞭解，這對於一個完全的新手來說，簡直是晴天霹靂。很多基礎的函數調用和環境配置的步驟被一帶而過，留下瞭一大堆需要自己去搜索引擎上花時間摸索的空白，嚴重拖慢瞭學習的進度。如果作者想讓這本書成為一個真正的“入門”工具，他們必須在用戶體驗和基礎知識的鋪墊上投入更多的精力，而不是僅僅堆砌一些高階的案例。我真的希望能有一本對初學者更友好的教材，而不是這種像是為已經畢業的研究生準備的速查手冊。

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這本書的習題設計是另一個讓人搖頭的地方。入門級彆的統計學教材，習題的目標應該是鞏固新學的概念和基本計算能力。然而，這裏的練習題大多要麼是概念性的、答案隻需要用一句話迴答的空泛問題，要麼是直接要求讀者去處理一個結構復雜、變量眾多的真實數據集，並且要求應用書中隻在一小節中粗略提及的高級統計模型。這使得學生很難判斷自己是否真正掌握瞭某一特定技能。此外，書後提供的答案和解答是齣瞭名的稀少且不可靠。很多時候，我通過自己的計算得齣的結果與書中提供的“參考答案”相去甚遠，但由於作者沒有提供詳細的解題步驟或說明，我無法判斷是我的理解有誤，還是書中本身就存在錯誤。這種對學習反饋機製的漠視，極大地削弱瞭教材作為獨立學習工具的有效性。

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我不得不承認，這本書在理論闡述的深度上遠超齣瞭我的預期，甚至可以說是矯枉過正瞭。它並沒有停留在簡單的描述性統計層麵，而是深入到瞭推斷性統計的核心，包括復雜的假設檢驗的數學推導和不同檢驗方法背後的統計學邏輯。作者似乎非常熱衷於展示背後的數學原理，這一點對於那些想深入理解統計學而非僅僅停留在“會跑代碼”階段的學生來說，無疑是一個寶藏。然而，這種深度也帶來瞭巨大的理解門檻。書中的許多定理和公式都沒有用通俗的語言進行充分的解釋，符號的使用也顯得過於密集和晦澀。我花瞭大量的時間去對照外部的教材和在綫資源，纔能勉強跟上作者的思路。比如，它對最大似然估計（MLE）的講解，如果不是對微積分有紮實的掌握，幾乎是不可能理解其推導過程的。總而言之，如果你已經有紮實的數理背景，這本書或許能提供一個獨特的視角，但對於大多數統計學入門者而言，它更像是一本進階參考書，而非學習導引。

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