Discovering Statistics Using SAS pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Publications Ltd

作者:Andy Field

出品人:

页数:752

译者:

出版时间:2010-02-25

价格:USD 74.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781849200929

丛书系列:

图书标签:

统计
SAS
统计学
SAS
数据分析
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数据挖掘
应用统计学

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具体描述

Hot on the heels of the 3rd edition of Andy Field's award-winning "Discovering Statistics Using SPSS" comes this brand new version for students using SAS[registered]. Andy has teamed up with a co-author, Jeremy Miles, to adapt the book with all the most up-to-date commands and programming language from SAS[registered] 9.2. If you're using SAS[registered], this is the only book on statistics that you will need! The book provides a comprehensive collection of statistical methods, tests and procedures, covering everything you're likely to need to know for your course, all presented in Andy's accessible and humourous writing style. Suitable for those new to statistics as well as students on intermediate and more advanced courses, the book walks students through from basic to advanced level concepts, all the while reinforcing knowledge through the use of SAS[registered]. A 'cast of characters' supports the learning process throughout the book, from providing tips on how to enter data in SAS[registered] properly to testing knowledge covered in chapters interactively, and 'real world' and invented examples illustrate the concepts and make the techniques come alive. The book's companion website (see link above) provides students with a wide range of invented and real published research datasets. Lecturers can find multiple choice questions and PowerPoint slides for each chapter to support their teaching.

《统计学原理与实践：基于R语言的探索与分析》本书旨在为统计学初学者和希望深化理解的读者提供一个全面而深入的指导。我们不局限于理论的堆砌，而是强调统计学在实际数据分析中的应用。全书以R语言为工具，通过丰富的案例和翔实的讲解，引导读者掌握统计学的核心概念，并学会运用R进行数据处理、可视化和模型构建。核心内容概述：第一部分：统计学基础与数据探索数据是什么？——数据类型与收集深入探讨不同类型的数据（定性、定量、离散、连续）及其特点。介绍数据收集的基本方法和原则，包括抽样技术（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其在实际中的应用。讨论数据质量的重要性，以及识别和处理缺失值、异常值的方法。描述性统计——让数据说话学习如何计算和解释集中趋势的度量（均值、中位数、众数），以及离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数）。掌握如何使用直方图、箱线图、散点图等可视化工具来直观地展示数据分布和变量关系。介绍百分位数、百分点等概念，以及它们在数据解读中的作用。概率论基础——不确定性的度量理解概率的基本概念，包括随机事件、样本空间、概率公理。学习条件概率、联合概率、独立性等概念，以及它们在决策分析中的应用。介绍常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，并讲解它们各自的适用场景。第二部分：推断性统计——从样本到总体抽样分布与中心极限定理——统计推断的基石深入理解抽样分布的概念，以及为什么样本统计量也具有分布。详细讲解中心极限定理，阐述其在构建置信区间和进行假设检验中的核心地位。参数估计——洞察总体的未知学习点估计和区间估计的区别与联系。掌握如何构建均值、比例、方差等参数的置信区间，并理解置信水平的含义。探讨影响置信区间宽度的因素，以及如何优化估计的精度。假设检验——验证我们的猜想系统介绍假设检验的基本流程：设定零假设和备择假设，选择检验统计量，确定临界区域，计算P值，并做出决策。学习各种常见的单样本和双样本假设检验，包括Z检验、t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）。深入理解第一类错误（α）和第二类错误（β），以及统计功效（1-β）的概念。第三部分：回归分析——探索变量间的关系简单线性回归——预测与解释理解回归方程的含义，以及斜率和截距的解释。学习最小二乘法原理，以及如何拟合回归模型。掌握R-squared（决定系数）和残差分析，用于评估模型的拟合优度。进行回归系数的假设检验，以及构建预测区间。多元线性回归——控制混淆因素扩展到多个预测变量的情况，学习如何建立多元回归模型。理解多重共线性问题及其检测方法，以及如何处理。学习调整R-squared，以及如何逐步选择最优模型。讨论虚拟变量的运用，以处理分类自变量。第四部分：方差分析（ANOVA）——比较多组均值单因素方差分析——比较多个处理组理解ANOVA的基本思想，以及如何分解总变异。学习F检验原理，以及如何判断各组均值是否存在显著差异。介绍事后检验（如Tukey HSD），以确定具体哪些组之间存在差异。双因素及以上方差分析——考虑交互作用扩展到两个或多个因素的影响，理解主效应和交互效应的概念。学习如何解释包含交互作用项的ANOVA模型。第五部分：非参数统计——适用于非正态分布数据非参数检验介绍理解何时需要使用非参数检验，以及它们的优势和局限性。学习Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等常见的非参数检验方法，并了解它们与参数检验的对应关系。第六部分：统计建模与实践模型诊断与优化深入探讨残差分析的各种方法，包括残差图、QQ图等，以检查模型假设的满足程度。学习识别和处理异方差性、自相关性等问题。介绍模型选择的标准，如AIC、BIC等。 R语言实践技巧贯穿全书，详细介绍R语言在数据导入、清洗、转换、可视化和统计分析中的具体函数和操作。提供可运行的代码示例，鼓励读者动手实践。介绍R包的使用，扩展统计分析的功能。本书特色：强调实践应用：每一个统计概念的介绍都紧密结合实际数据分析的场景，通过大量真实的或模拟的案例来巩固理解。 R语言驱动：将R语言作为核心工具，读者不仅能学到统计知识，更能掌握一项强大的数据分析技能。循序渐进的教学设计：内容从基础概念逐步深入到复杂的模型，逻辑清晰，易于掌握。图文并茂的解释：大量运用图表来辅助理解抽象的统计概念和数据关系。鼓励主动学习：提供丰富的练习题和思考题，激发读者的探索精神。通过阅读本书，您将能够自信地运用统计学工具来理解数据、发现模式、做出明智的决策，并在各自的研究和工作中解决实际问题。