具体描述
作者简介
目录信息
1.1 统计是什么？
1.2 现实中的随机性和规律性，概率和机会
1.3 变量和数据
1.4 变量之问的关系
1.4.1 定量变量间的关系
1.4.2 定性变量问的关系
1.4.3 定性和定量变量间的混和关系
1.5 统计、计算机与统计软件
1.6 小结
1.7 习题
第二章 数据的收集
2.1 数据是怎样得到的？
2.2 个体、总体和样本
2.3 收集数据时的误差
2.4 抽样调查和一些常用的方法
2.5 计算机中常用的数据形式
2.6 小结
2.7 习题
第三章 数据的描述
3.1 如何用图来表示数据？
3.1.1 定量变量的图表示：直方图、盒形图、茎叶图和散点图
3.1.2 定性变量的图表示：饼图和条形图
3.1.3 其他图描述法
3.2 如何用少量数字来概括数据？
3.2.1 数据的“位置”
3.2.2 数据的“尺度”
3.2.3 数据的标准得分
3.3 小结
3.3.1 本章的概括和公式
3.3.2 R语句的说明
3.4 习题
第四章 机会的度量：概率和分布
4.1 得到概率的几种途径
4.2 概率的运算
4.3 变量的分布
4.3.1 离散随机变量的分布
4.3.2 连续随机变量的分布
4.3.3 累积分布函数
4.4 抽样分布、中心极限定理
4.5 用小概率事件进行判断
4.6 小结
4.6.1 本章的概括和公式
4.6.2 本章例题和R语句说明
4.6.3 生成本章图形的R代码
4.7 习题
第五章 简单统计推断：总体参数的估计
5.1 用估计量估计总体参数
5.2 点估计
5.3 区间估计
5.3.1 一个正态总体均值μ的区间估计
5.3.2 两个正态总体均值之差μ1—μ2的区间估计
5.3.3 总体比例（Bernoulli试验成功概率）ρ的区间估计
5.3.4 总体比例（Bernoulli试验成功概率）之差ρ1—ρ2的区间估计
5.4 关于置信区间的注意点
5.5 小结
5.5.1 本章的概括和公式
5.5.2 R语句的说明
5.6 习题
第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验
6.1 假设检验的过程和逻辑
6.1.1 假设检验的过程和逻辑
6.1.2 假设检验在前计算机时代发展的一些概念和步骤
6.2 对于正态总体均值的检验
6.2.1 根据一个样本对其总体均值大小进行检验
6.2.2 根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验
6.2.3 成对样本的问题
6.2.4 关于正态性检验的问题
6.3 对于比例的检验
6.3.1 对于总体比例的检验
6.3.2 对于连续变量比例的检验
6.4 非参数检验
6.4.1 关于非参数检验的一些常识
6.4.2 关于单样本位置的符号检验
6.4.3 关于单样本位置的Wilcoxon符号秩检验
6.4.4 关于随机性的游程检验（runs test）
6.4.5 比较两独立总体中位数的Wilcoxon（Mann—Whitney）秩和检验
6.5 从一个例子说明“接受零假设”的说法不妥
6.6 小结
6.6.1 本章的概括和公式
6.6.2 R语句的说明
6.7 习题
第七章 变量之间的关系；回归和分类
7.1 问题的提出
7.2 定量变量的线性相关
7.3 经典回归和分类
7.3.1 一个数量自变量的线性回归
7.3.2 多个数量自变量的线性回归
7.3.3 自变量中有定性变量的线性回归
7.3.4 Logistic回归
7.3.5 自变量为数量变量时的分类：经典判别分析
7.4 现代分类和回归：机器学习方法
7.4.1 决策树
7.4.2 关于组合算法
7.4.3 Boosting
7.4.4 随机森林
7.4.5 支持向量机
7.4.6 交叉验证比较各个模型
7.5 频数或列联表数据
7.5.1 列联表数据及二维列联表的独立性检验
7.5.2 高维列联表和多项分布对数线性模型
7.5.3 Poisson对数线性模型
7.6 小结
7.6.1 本章的概括和公式
7.6.2 R语句的说明
7.7 习题
第八章 多元分析
8.1 寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析
8.1.1 主成分分析
8.1.2 因子分析
8.1.3 因子分析和主成分分析的一些注意事项
8.2 把对象分类：聚类分析
8.2.1 如何度量距离远近
8.2.2 事先要确定分多少类：k均值聚类
8.2.3 事先不用确定分多少类：分层聚类
8.2.4 聚类要注意的问题
8.3 两组变量之间的相关：典型相关分析
8.3.1 两组变量的相关问题
8.3.2 典型相关分析
8.4 列联表行变量和列变量的关系：对应分析
8.5 小结
8.5.1 本章的概括和公式
8.5.2 R语句的说明
……
第九章 随时间变化的对象：时间序列分析
第十章 生存分析简介
第十一章 指数简介
附录A练习：熟练使用R软件
· · · · · · (收起)
读后感
第一章：基本概念 1.统计是什么？ 统计就是收集、整理、分析数据，并从中得出结论。所谓统计模型没有适用于所有情况的，只是在特定条件下能比较准确地描述某种关系。 2.统计的特点？ 单次现象具有随机性，可总体来看却有规律性。举个栗子，抛一枚公正的硬币，结果是随机的—...
全书的概括性评价 1. 在现阶段比较流行的模型和一些传统的统计课程上不会出现的模型本书做了补充。（例如分类模型与聚类模型） 2. 全书主要照顾了应用统计学的应用部分，过分的追求了广度的满足，而导致了其深度的极其匮乏，过度的泛泛而谈。其统计学性质远小于其罗列模型的性...
变量：可假定为一组特定值中之任一值的量，比如说年龄；变量值是它的大小，如甲年龄是18岁，乙年龄时25岁。 离散型变量：只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量：取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 平均数：是代表一组变量值的平均水平...
第一章：基本概念 1.统计是什么？ 统计就是收集、整理、分析数据，并从中得出结论。所谓统计模型没有适用于所有情况的，只是在特定条件下能比较准确地描述某种关系。 2.统计的特点？ 单次现象具有随机性，可总体来看却有规律性。举个栗子，抛一枚公正的硬币，结果是随机的—...
变量：可假定为一组特定值中之任一值的量，比如说年龄；变量值是它的大小，如甲年龄是18岁，乙年龄时25岁。 离散型变量：只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量：取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 平均数：是代表一组变量值的平均水平...
用户评价
我第一次接触这类题材的书籍时，常常会因为术语的密集和公式的复杂而望而却步，但这本书的叙事方式完全颠覆了我的固有印象。作者似乎拥有某种魔力，能够将那些原本冰冷抽象的概念，通过生活化的例子和引人入胜的故事串联起来，使得理解过程变得极其自然和直观。举个例子，在解释某个关键的概率分布时，作者没有直接堆砌复杂的数学推导，而是引入了一个关于彩票中奖概率的日常场景，让我瞬间就把握住了核心逻辑。这种“润物细无声”的教学方法，极大地降低了初学者的门槛，同时也让有一定基础的读者能够从全新的角度审视这些基础知识，体会到其背后的美感。这种行文风格的灵活多变，时而幽默风趣，时而又深邃凝重，让人在知识的海洋里遨游时，始终保持着高昂的兴趣和探索的欲望。
这本书的装帧设计真是太吸引人了，封面采用了沉稳的深蓝色调，搭配着金色和白色的字体，给人一种既专业又典雅的感觉。我尤其喜欢封面上那几个抽象的几何图形，它们以一种看似随机却又暗含某种秩序的方式排列着，让人在拿起书本的瞬间就对书中的内容产生了强烈的好奇心。内页的纸张质量也无可挑剔，触感细腻，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。排版上，作者显然也花费了不少心思，每一章的标题都设计得醒目且富有引导性，正文部分的行距和字号都拿捏得恰到好处，阅读起来非常流畅舒适。我很少见到一本如此注重细节的学术类书籍，它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件精心雕琢的艺术品。从这本书的外观和触感来看，它无疑是为那些对阅读体验有较高要求的读者准备的，翻开它，本身就是一种享受的开始，让人对手中的知识内容也抱有了更高的期待值。
这本书的实用性绝对是超乎我想象的，它不仅仅停留在理论的纸上谈兵阶段。我发现书中所提供的案例研究非常贴合当下的时代脉搏，涵盖了从市场趋势预测到社会行为分析等多个领域，而且这些案例都配有详尽的数据来源和操作步骤。我尝试按照书中的指导，对几个我感兴趣的小数据集进行了初步的分析，发现即使是那些我原以为需要高级编程才能处理的问题，通过书中介绍的简洁方法也能得到令人信服的结果。这种强调“动手实践”的教学理念，极大地增强了我的学习动力，让我真切地感受到这些复杂的工具不再是遥不可及的象牙塔里的知识，而是可以随时运用到工作和生活中的强大武器。对于那些渴望将理论转化为实际能力的人来说，这本书简直是不可多得的实战指南。
不得不提的是，作者在全书的逻辑连贯性上做得堪称教科书级别的典范。从开篇对基本概念的界定，到中间复杂的模型推导，再到最终的应用拓展，每一个章节的过渡都衔接得如同浑然天成，没有丝毫的生硬或跳跃感。我阅读其他教材时，时常会遇到需要不断回头翻阅前文以确定某个假设或定义的尴尬情况，但在这本书里，这种需求极大地减少了。作者似乎预先就洞察到了读者在学习过程中可能产生的困惑点，并在适当的时机进行回顾和总结，有效地构建了一个稳固的知识脚手架。这种严谨而又体贴的编排方式，让我在阅读过程中能始终保持心流状态，专注于吸收新的知识点，而不是迷失在章节间的迷宫里。这充分体现了作者深厚的教学功底和对读者学习路径的深刻理解。
与其他同类书籍相比，这本书在理论深度和广度上展现出了惊人的平衡性。它既没有为了追求基础性而流于肤浅，将一些重要的理论简化到失真；也没有因为追求高深而陷入只有专业人士才能理解的晦涩泥潭。我特别欣赏作者对于每一个核心概念的阐述，总能提供多层次的视角——从直觉层面的解释，到数学模型的构建，再到实际应用的案例剖析。这种递进式的结构设计，确保了即便是需要深入探究的读者，也能找到足够详实的论证和证明过程，而不只是满足于表面现象的描述。更难能可贵的是，书中对于不同流派观点之间的异同也进行了细致的梳理和比较，这使得读者在形成自己的知识体系时，不会被单一的视角所局限，反而能够建立起一个更加全面和批判性的认知框架。
Act in R的拓展。第四版用R终于与国际接轨了。看封面觉得很“主旋律”，题目很实在，不滥用术语，由浅入深非常好的教材
非常好的教材，薄薄的一本书，将统计学的方方面面都介绍了，像主成分分析、机器学习、时间序列分析都有介绍，同时附有R语言代码。 另外序言推荐阅读，写的很好，不亏大师手笔
侧重统计哲学背景和R语言实操，公式基本带过。前六章概率和统计基本概念比较好理解，后几章的统计建模介绍得太仓促了，原理什么寥寥几句带过，没点基础不好理解，更多是R代码的实操，不是我想看的 。<Andrew Ng在机器学习中对模型理论讲得超级详细>
上个学期在学校看的
6666让我再感受一遍.......预计十天内读完。 这我大概通读了一遍。忘标记了。应该是十一月二十号之前看完的。
