S-PLUS实用统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:杨晋浩

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2007-2

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787811143270

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 数学
• S-PLUS
• 统计分析
• 数据分析
• 实用
• 统计软件
• 数据挖掘
• R语言
• 计量经济学
• 生物统计
• 科学计算

《S-PLUS实用统计分析》是一本侧重于统计方法在实际问题中应用的专业书籍。本书并非一本从零开始介绍统计理论的教材，而是假设读者已经具备一定的统计学基础知识，例如概率论、数理统计的基本概念，以及对常见统计模型的理解。 本书的核心价值在于其强调“实用”。这意味着书中的内容紧密围绕着如何在实际研究和业务场景中运用统计分析来解决问题。作者摒弃了繁琐冗长的数学推导，而是将重点放在如何选择合适的统计方法，如何理解和解释分析结果，以及如何将统计分析的结论有效地传达给非统计专业人士。 书中详细介绍了S-PLUS软件在统计分析中的应用。S-PLUS作为一款强大的统计计算与图形软件，在书中得到了充分的展示。读者将学习如何利用S-PLUS强大的函数库来实现各种统计分析任务，从基础的数据描述和可视化，到复杂的回归模型、时间序列分析、多变量统计分析等等。对于每一个统计方法，书中都会提供清晰的S-PLUS代码示例，并对代码的含义进行详细的解释，让读者能够快速上手，并将所学知识应用于自己的数据分析工作中。 本书的内容涵盖了广泛的统计分析领域，具体可以细分为以下几个方面： 一、数据管理与可视化： 在进行任何统计分析之前，数据的预处理和可视化是至关重要的第一步。本书将详细介绍如何在S-PLUS中进行数据导入、导出、清洗、转换以及重塑。同时，会重点阐述如何利用S-PLUS强大的图形功能，绘制各种类型的图表，如散点图、箱线图、直方图、条形图、饼图、QQ图等，以直观地展示数据的分布特征、变量之间的关系以及异常值，为后续的统计分析提供有力的支持。 二、描述性统计与推断性统计基础： 在数据探索阶段，本书将深入讲解描述性统计量的计算与解释，包括均值、中位数、方差、标准差、百分位数等。在此基础上，本书会引导读者理解和运用推断性统计的基本概念，如假设检验、置信区间等，并介绍如何利用S-PLUS实现常见的假设检验，例如t检验、卡方检验、ANOVA等，帮助读者对样本数据进行推断，对总体参数做出合理的估计。 三、回归分析： 回归分析是本书的重点内容之一。书中将从简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归、多项式回归、广义线性模型（如逻辑回归、泊松回归）等。对于每一种回归模型，本书都会详细讲解模型的构建、参数估计、模型诊断（如残差分析、方差膨胀因子）、模型选择（如逐步回归）以及结果的解释。大量的S-PLUS代码示例将帮助读者理解如何在实际数据上应用这些模型，并评估模型的拟合优度和预测能力。 四、方差分析（ANOVA）： 本书将详细阐述单因素方差分析、双因素方差分析（含交互作用）以及多因素方差分析。读者将学习如何设计实验、收集数据，并利用S-PLUS进行方差分析，以检验不同处理组或因素水平之间是否存在显著差异。书中的内容还会涉及事后比较（如Tukey HSD检验）和多重比较的校正，以获得更可靠的分析结果。 五、时间序列分析： 对于处理具有时间依赖性的数据，时间序列分析是不可或缺的工具。本书将介绍时间序列数据的基本概念，如自相关、偏自相关、平稳性等，并详细讲解ARIMA模型、指数平滑法等常用时间序列模型。读者将学习如何在S-PLUS中对时间序列数据进行建模、预测，并对模型的拟合效果进行评估。 六、多变量统计分析： 在处理多个变量之间相互关系时，多变量统计分析方法显得尤为重要。本书将介绍主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析、判别分析等经典的多变量统计技术。读者将学习如何运用S-PLUS来降维、识别数据中的潜在结构、对数据进行分组，以及根据变量特征对观测值进行分类。 七、非参数统计： 当数据不满足参数统计方法的基本假设时，非参数统计方法提供了有效的替代方案。本书将介绍一些常用的非参数检验，例如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、Spearman秩相关等，并说明如何在S-PLUS中实现这些方法。 八、统计建模的进阶主题： 除了上述核心内容，本书还可能涉及一些更进阶的统计建模主题，例如生存分析、混合效应模型、贝叶斯统计入门等。这些内容将为有志于深入学习统计分析的读者提供进一步的指引。 总而言之，《S-PLUS实用统计分析》是一本面向实际应用、注重操作性的统计分析书籍。它旨在帮助读者掌握利用S-PLUS进行统计分析的技能，并能够将这些技能有效地应用于各种研究领域和商业实践中，从而通过数据驱动的方式来解决实际问题，做出更明智的决策。本书的目标读者是希望提升自身数据分析能力的科研人员、数据分析师、统计学家、学生以及对统计分析感兴趣的各界人士。

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这本书的作者在学术界的背景似乎相当深厚，这一点从其引用的文献和理论深度上可以窥见一斑。然而，我更关心的是，这种理论的深度是否会以一种读者友好的方式呈现出来。统计学书籍最怕的就是堆砌公式和晦涩的数学推导，让人望而却步。我更倾向于那种“先给结论，再解释原理”的结构，或者至少是把复杂的数学背景知识放在附录中。对于我这样的应用型用户来说，我更看重的是“如何用”而不是“为什么是这样”。如果这本书能够平衡好理论的严谨性和操作的便捷性，让非科班出身的读者也能理解其背后的逻辑，那它就成功了一大半。

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我对这本书的期待主要集中在它的案例分析环节。统计软件的选择很多，SAS、R、Python各有千秋，而S-PLUS虽然在当下可能不是最主流的，但它在某些特定领域，比如早期的金融建模或者生物统计中有着不可替代的地位。我希望这本书能提供一些真正贴近行业痛点的实战案例，而不仅仅是教科书上那些“平均数、标准差”的简单练习。比如，在时间序列分析这一块，我特别想看看作者是如何处理金融数据中常见的波动性聚集现象，或者在非线性模型拟合时，S-PLUS特有的函数和语法是如何应用的。如果能配上足够详尽的数据集和代码片段，那就太棒了，这样我就可以立刻动手操作，检验学习效果。

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这本书的封面设计就透露着一种朴实无华的气质，没有那些花哨的色彩或者过于现代的字体，给人一种踏实、可靠的感觉。内页的排版也延续了这种风格，字体大小适中，行距也让人看着舒服，长时间阅读也不会觉得眼睛特别疲劳。拿到手里沉甸甸的，感觉内容一定很扎实。我个人比较关注的是数据可视化的部分，希望能看到一些不同于传统教科书的、更具应用性的图表展示方法，毕竟在实际工作中，如何清晰、有效地把数据讲出来，比单纯的计算结果重要得多。这本书的开篇部分似乎用了不少篇幅来介绍基础的统计学概念，这对于我这种需要复习巩固基础的读者来说是个不错的起点，但同时也期待它能尽快过渡到实际操作层面，毕竟书名里强调了“实用”。

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在使用任何专业软件进行分析时，遇到Bug或者报错信息是家常便饭。这时候，一本好的参考书就该展现出它的“实用”价值了。我希望这本书不仅仅是教会我如何输入命令，更重要的是能提供一些“排雷”指南。比如，当模型收敛失败时，可能的代码错误在哪里？当数据不满足某个统计假设时，S-PLUS提供的诊断工具应该如何解读？如果书中能专门设置一个章节，集中讨论这些在实际操作中经常遇到的“陷阱”和解决思路，那这本书的价值将大大提升。毕竟，学会如何与软件“对话”，比死记硬背命令本身更重要。

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从整体的编排来看，我比较在意它在高级统计方法上的覆盖面。基础回归分析、方差分析这些都是基础，但现代数据分析的要求越来越高，比如广义线性模型（GLM）、混合效应模型（Mixed Effects Models）或者非参数统计方法。如果这本书能对这些进阶主题进行系统性的介绍，并且清楚地说明在S-PLUS环境下如何调用相应的函数库来实现这些复杂的分析，那么它对于希望提升自己分析能力的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。我希望它能做到既能满足初学者的入门需求，又能为有一定经验的分析师提供深入探索的阶梯。

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