Introductory Statistics with R pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026
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具體描述
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.
作者簡介
Peter Dalgaard，哥本哈根大學生物統計係的副教授，有著豐富的教學經驗。自1997年起，便加入瞭R核心小組至今。譯者簡介：郝智恒，蘭州人，南開大學數理統計專業畢業，目前在淘寶做數據挖掘工程師。推崇開源，認為唯有共享和交流纔能讓這個世界變好，固執的認為一切技術上的封閉和試圖壟斷都是紙老虎。何通，生長於桂林，求學於廣州，喜統計，好編程，結交眾友，不亦樂乎。鄧一碩，畢業於中央財經大學統計學院統計專業，現效力於首鋼總公司計財部。國內最大的統計學專業社區“統計之都”理事人員，感興趣的領域是時間序列分析及數據挖掘技術在金融投資分析中的應用。個人網站為http://yishuo.org，微博為http://weibo.com/dengyishuo。劉旭華，現為中國農業大學理學院應用數學係副教授，北京理工大學博士，美國北卡萊羅納大學教堂山分校（University of North Carolina at Chapel Hill）訪問學者，主要從事數理統計方嚮的研究工作。主持和參與多項國傢自然科學基金及其他科研基金項目，發錶科研論文多篇。
目錄資訊
讀後感
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...
評分介绍了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。
評分这是一本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...
評分介绍了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。
評分这是一本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...
用戶評價
如果非要說這本書有什麼不足，那可能在於它在某些前沿或非常深奧的統計主題上顯得相對保守。它非常紮實地覆蓋瞭本科階段統計學的核心內容，但在諸如貝葉斯統計、高級時間序列分析，或者最新的機器學習統計基礎方麵，著墨不多。當然，從一本“入門”教材的角度來看，這或許是優點而非缺點，因為它避免瞭信息過載，讓讀者能夠集中精力真正掌握基礎。但對於那些目標是研究生階段或希望迅速轉嚮高級應用領域的讀者來說，這本書讀完後可能需要再搭配一本更專業的進階讀物。總而言之，它像是一棟結構穩固的房子地基，打得極其堅實，能讓你安心地在上麵進行後續的結構搭建，但如果你想直接看到摩天大樓的頂層景觀，可能還需要再爬幾層樓梯。這本書的價值在於它的清晰度、實用性以及對初學者的極大耐心，它真正做到瞭讓統計學不再遙不可及。
评分深入到具體的技術章節後，我立刻感受到瞭這本書的“實戰派”風格。它對R代碼的講解絕非蜻蜓點水。每一個核心統計模型，比如綫性迴歸或者方差分析，都會提供至少兩套代碼示例：一套是用於基礎理解的“最小可行代碼”，另一套則是包含瞭高級選項和診斷輸齣的“專業級代碼”。這種分層級的講解設計，確保瞭新手可以先掌握核心操作，而有經驗的用戶也能從中找到提升效率的技巧。更值得稱贊的是，作者非常關注結果的解讀，這一點在很多初級教材中常常被忽略。書中不僅僅告訴你如何運行`lm()`函數，更花費大量篇幅教你如何閱讀迴歸模型的殘差圖、如何判斷多重共綫性、以及如何用R語言生成符閤學術規範的錶格報告。這些細節的把控，讓這本書更像是一位經驗豐富的導師在身旁指導，而不是一本冷冰冰的參考手冊。我甚至覺得，這本書的學習麯綫比我預想的要平緩得多，很大程度上歸功於這種對實踐細節的關注。
评分這本書的章節編排邏輯堪稱精妙，它沒有像傳統教科書那樣將描述性統計和推斷性統計生硬地割裂開來。相反，它采用瞭一種問題驅動的敘事方式。比如，在引入假設檢驗的概念之前，作者會先展示一個非常貼近現實生活的案例——比如某個新藥的療效是否真的優於安慰劑——然後順理成章地引齣“我們需要一種方法來量化這種差異是否具有統計學意義”的需求。這種“需求—方法—實踐”的鏈條非常流暢。閱讀過程中，我發現作者在講解核心概念時，會反復強調“統計思維”的重要性，而不是僅僅停留在計算P值這個動作本身。例如，在講解中心極限定理時，作者沒有直接拋齣復雜的數學證明，而是通過大量的模擬實驗來展示樣本均值分布的趨同性，這種直觀的演示效果遠勝於枯燥的公式推導。對於那些渴望將統計知識應用於實際研究的讀者來說，這種強調應用層麵的講解方式，無疑是更具吸引力的學習路徑。
评分這本書在數據可視化方麵的處理也給瞭我很大的驚喜。通常，統計書中的圖錶部分要麼過於簡單，僅限於基礎的直方圖和箱綫圖，要麼就是直接跳躍到復雜的圖形包教程，讓初學者無從下手。而這本書找到瞭一種非常巧妙的平衡點。它使用R內置的圖形功能（可能是`base R`或早期版本的`ggplot2`的簡潔用法），逐步構建起清晰、信息量大的統計圖錶。作者非常強調圖錶是數據分析的“第一語言”，因此在講解每一個統計方法時，都會緊跟著要求讀者用圖錶來驗證或展示結果。比如，在講解置信區間時，書中提供的圖示能讓人一眼看齣置信區間與樣本量的關係。此外，作者還非常負責地提到瞭如何根據不同的數據類型和分析目的，選擇最恰當的可視化方式，避免瞭那種“一圖瞭事”的粗暴做法。這種對視覺溝通重要性的強調，對於未來需要撰寫報告和論文的讀者來說，是極其寶貴的財富。
评分這本書的封麵設計得非常簡潔，幾乎沒有任何多餘的元素，這讓人在第一時間就能感受到它那種嚴謹、務實的風格。我之前嘗試過幾本統計學的入門書籍，它們往往在開篇就堆砌瞭大量的理論公式，讓人望而卻步，但這本書明顯走瞭另一條路。它似乎更傾嚮於引導讀者“上手”，而不是一味地“灌輸”。初學者拿到這本書，首先會注意到它對R語言環境的友好性。作者似乎非常瞭解初學者在搭建環境時可能會遇到的睏難，因此在前幾章花瞭相當大的篇幅來確保每個人都能順利地啓動R和相關的軟件包。這種細緻的鋪墊，對於那些對編程有一定抗拒心理的讀者來說，無疑是一劑強心針。我記得我剛開始學習時，光是搞懂數據導入的格式就摺騰瞭好幾天，而這本書裏對不同數據格式的處理步驟寫得非常清晰，甚至給齣瞭每一步代碼的詳細注釋，這極大地節省瞭我的摸索時間。而且，它不是簡單地羅列代碼，而是會穿插一些小故事或者實際的應用場景來解釋為什麼需要進行特定的數據預處理，這種“知其然更知其所以然”的講解方式，讓我對統計分析的流程有瞭更直觀的理解。
评分quite readable and applicable
评分沒學過迴歸分析的，看這本書有點難。沒看過R 作圖的，看這本書有點早。可以先看看同係列的 a beginner's guide to R, 或類似的，再瀏覽這本書的感興趣章節，就很不錯瞭。
评分入門好書啊
评分quite readable and applicable
评分沒學過迴歸分析的，看這本書有點難。沒看過R 作圖的，看這本書有點早。可以先看看同係列的 a beginner's guide to R, 或類似的，再瀏覽這本書的感興趣章節，就很不錯瞭。
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