具体描述
本书括的内容有： 经典线性回归、广义线性模型、纵向数据(分层模型)， 机器学习回归方法(决策树、bagging、森林、mboost、人工神经网络、支持向量机、k近邻方法)、生存分析及Cox模型、经典判别分析与logistic回归分类、机器学习分类方法(决策树、bagging、森林、adaboost、人工神经网络、支持向量机、k近邻方法). 其中， 纵向数据(分层模型)及生存分析及Cox模型的内容可根据需要选用， 所有其他的内容都应该在教学中涉及， 可以简化甚至忽略的内容为一些数学推导和某些不那么的模型， 不可以忽略的是各种方法的直观意义及理念.
作者简介
吴喜之，北京大学数学力学系本科，美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学以及南开大学、北京大学等多所学府执教。
目录信息
第二章 经典线性回归
第三章 广义线性模型
第四章 纵向数据及分层模型
第五章 机器学习回归方法
第六章 生存分析及Cox模型
第七章 经典分类：判别分析
第八章 机器学习分类方法
附录 练习：熟练使用R软件
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
作为一名希望将数据分析技能提升到新水平的实践者，我非常看重教材能否提供足够丰富的、贴近真实业务场景的案例。这套丛书在这方面的表现是超乎预期的。它并没有局限于教科书式的“鸢尾花”或“波士顿房价”这类过于简化的例子，而是引入了更多涉及时间序列的变异、分类数据处理的复杂性等更为贴近现实工作中的挑战。尤其在讲解模型选择的章节，作者深入探讨了AIC、BIC以及交叉验证等方法的重要性，并且清晰地对比了它们在不同场景下的优劣。这种对模型选择的辩证性讨论，极大地拓宽了我的分析视野。阅读过程中，我发现自己会不自觉地拿起电脑，对照着书中的代码去复现结果，这个过程不仅验证了书本内容的准确性，更重要的是，它极大地强化了我对R语言编程和统计思维的内化。这本书绝非那种读完一遍就束之高阁的参考书，它更像是一本工具箱，需要你在不断的实践中去翻阅和使用。
评分读完这本书的前半部分，我最大的感受就是“酣畅淋漓”——它彻底颠覆了我对传统统计学教材的刻板印象。以往那些教材往往是公式的堆砌，读起来枯燥乏味，让人昏昏欲睡。然而，这套丛书的叙事方式充满了活力和洞察力。作者在阐述统计检验原理时，大量使用了类比和图示，即便是那些我过去一直感到晦涩难懂的假设检验过程，现在也变得清晰明了。更让我惊喜的是，书中对于R语言代码的呈现方式，并非简单地罗列函数调用，而是深入解释了每一步代码背后的统计学意义，以及不同参数设置对结果可能产生的影响。这种深度的结合，避免了很多人在学习R时容易陷入的“代码工人”困境——只会敲代码，却不明白代码在做什么。书中对于样本量估算和功效分析的讨论也相当到位，这在很多入门级教材中经常被一笔带过。通过书中提供的案例练习，我发现自己对如何科学地设计实验和评估模型性能有了全新的认识。这种将理论与工具完美融合的教学设计，极大地提升了我的学习效率和解决实际问题的能力。
评分这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深沉的蓝色调，配上精细的排版，让人一眼就能感受到它的专业气息。我本来就对统计学领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在实际应用层面，所以这套“基于R应用的统计学丛书”的宣传语一下子就吸引了我。我迫不及待地翻开了第一页，立刻被那种扑面而来的严谨感所震撼。作者似乎在试图搭建一座连接纯理论与实际操作的坚固桥梁，这一点在初期的章节中就体现得淋漓尽致。他们并没有急于展示复杂的数学公式，而是巧妙地将R语言的强大功能融入到统计学概念的讲解之中，使得原本抽象的概念变得具象化。书中对于数据处理的讲解尤为细致，光是数据清洗和预处理的部分，就占据了相当大的篇幅，这对于我这种初学者来说，简直是福音。那种手把手带着你从零开始构建模型的教学方式，让我觉得自己不再是孤军奋战。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的“情景导入”手法，总能让我迅速代入到实际问题的场景中，从而更深刻地理解统计方法的适用边界和核心逻辑。总而言之，这本书在基础构建和实操衔接上做得非常到位，为后续更深入的学习打下了坚实的基础。
评分这本书在结构编排上的匠心独运，使得阅读体验流畅而富有层次感。它的内容组织并非是知识点的简单罗列，而是一个逻辑清晰的知识体系的构建过程。从最基础的数据结构到复杂的模型构建与优化，每一步都建立在前一步扎实的基础上。我特别欣赏作者在处理复杂概念时所使用的“逐步深入”的策略——先用最直观的方式引入核心思想，然后用严谨的数学框架来支撑，最后再落回到R代码的具体实现。这种“三段论”式的讲解模式，极大地降低了认知负荷。此外，书中对于统计学史上的经典争论和不同流派观点也偶有提及，这使得整个学习过程不仅仅是技能的习得，更是一种对统计学思想演变的探索。它鼓励读者去批判性地思考，而不是盲目地接受既有的模型和方法。这本书无疑为希望系统性掌握现代统计应用技术的读者提供了一条高效且深入的学习路径，其深度和广度都达到了一个很高的水准。
评分这本书的装帧设计，说实话，比我想象中要厚重不少，拿在手里沉甸甸的，很有“硬货”的感觉。我注意到，作者在行文风格上采取了一种非常平易近人但又不失学术严谨性的平衡之道。他们似乎深知读者的痛点，总能在关键时刻提供详尽的注释和“专家提示”。我个人对书中关于模型诊断和残差分析那一章印象最为深刻。作者没有敷衍了事地提到“检查残差的正态性和同方差性”，而是详细展示了如何利用图形工具（比如QQ图、残差-拟合值图）来直观地判断模型假设是否被满足，并提供了相应的R代码来自动执行这些诊断步骤。这种注重“实践落地”的写作思路，让我在处理自己的数据集时，不再感到茫然无措。此外，书中对“多重共线性”和“异方差性”这些经典难题的处理也展现了高超的驾驭能力，既解释了其危害，也提供了基于R的稳健解决方案。这本书更像是一位经验丰富的统计顾问，耐心地指导你避开每一个技术陷阱。
评分语言通俗流畅，思想不乏深度，可以一度
评分沉迷学习无法自拔
评分语言通俗流畅，思想不乏深度，可以一度
评分吴老师的书读起来都很有趣，基本都是交流的口吻，抓住思想脉络，并不纠缠推导细节，读起来行云流水。他从不掩饰自己的观点，书中随处可见对常见观点的评论。最近两本书的前言，他都用这句话结尾：“在任何国家及任何制度下都能够生存和发展的知识和能力，就是科学，是人们在生命历程中应该获得的”。深以为然。
评分吴老师的书读起来都很有趣，基本都是交流的口吻，抓住思想脉络，并不纠缠推导细节，读起来行云流水。他从不掩饰自己的观点，书中随处可见对常见观点的评论。最近两本书的前言，他都用这句话结尾：“在任何国家及任何制度下都能够生存和发展的知识和能力，就是科学，是人们在生命历程中应该获得的”。深以为然。
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