Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- R
- 统计
- 编程
- 统计学
- programming
- Statistics
- 統計
- statistics
- 统计学
- 数据分析
- 概率论
- 统计方法
- 数据科学
- 机器学习
- R语言
- Python
- 数学
- 统计推断
具体描述
Computer software is an essential tool for many statistical modelling and data analysis techniques, aiding in the implementation of large data sets in order to obtain useful results. R is one of the most powerful and flexible statistical software packages available, and enables the user to apply a wide variety of statistical methods ranging from simple regression to generalized linear modelling. Statistics: An Introduction using R is a clear and concise introductory textbook to statistical analysis using this powerful and free software, and follows on from the success of the author's previous best-selling title Statistical Computing.
* Features step-by-step instructions that assume no mathematics, statistics or programming background, helping the non-statistician to fully understand the methodology.
* Uses a series of realistic examples, developing step-wise from the simplest cases, with the emphasis on checking the assumptions (e.g. constancy of variance and normality of errors) and the adequacy of the model chosen to fit the data.
* The emphasis throughout is on estimation of effect sizes and confidence intervals, rather than on hypothesis testing.
* Covers the full range of statistical techniques likely to be need to analyse the data from research projects, including elementary material like t-tests and chi-squared tests, intermediate methods like regression and analysis of variance, and more advanced techniques like generalized linear modelling.
* Includes numerous worked examples and exercises within each chapter.
* Accompanied by a website featuring worked examples, data sets, exercises and solutions:
http://www.imperial.ac.uk/bio/research/crawley/statistics
Statistics: An Introduction using R is the first text to offer such a concise introduction to a broad array of statistical methods, at a level that is elementary enough to appeal to a broad range of disciplines. It is primarily aimed at undergraduate students in medicine, engineering, economics and biology - but will also appeal to postgraduates who have not previously covered this area, or wish to switch to using R.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的排版和装帧设计，简直是一场对现代阅读习惯的挑战。纸张略微偏黄，散发出一种旧图书馆特有的陈旧气味，这或许能取悦怀旧的学者，但对于需要高亮和做大量笔记的我来说，体验并不佳。更令人头疼的是，图表的呈现方式。全书的插图多是黑白的线条图，很多关键概念，比如抽样分布的形状变化，需要读者费力地去脑补三维空间的动态变化，因为书中的二维截面图实在过于抽象。我在学习方差分析（ANOVA）的部分时，试图理解F统计量是如何分解总平方和的，书中给出的表格结构复杂，列名之间缺少清晰的层级划分，若非我反复对照网上的可视化教程，几乎无法将书本上的数字与实际的方差分解过程对应起来。再者，这本书的索引做得极其粗糙。很多我记得在书本某处出现过的专有名词，在索引里找不到对应的页码，或者只指向一个非常宽泛的章节范围，这极大地降低了查阅效率。我不得不依赖书签和大量的自我标记来构建自己的检索系统，这对于一本声称是参考书的著作来说，是设计上的重大疏忽。
评分这本《Statistics》的封面设计简洁得近乎朴素，米白色的封皮上只有一行小小的黑色宋体字，没有花哨的图样或引人注目的色彩，一开始拿到手时，我甚至有些怀疑它是不是某种旧版教材的翻印。我购买这本书是抱着学习数据分析基础的期望，毕竟在如今这个大数据横行的时代，统计学似乎是所有理工科、社科甚至商科领域都绕不开的基础设施。然而，初翻几页后，我发现它在内容组织上采取了一种非常“学术”的路径。它没有试图用生动的案例或现代的互联网数据来吸引读者，而是直接从概率论的严谨定义出发，步步为营地推导出描述性统计和推断性统计的核心框架。对于一个期待快速入门的读者来说，这种深度和密度无疑是令人望而却步的。书中的数学推导非常扎实，很多地方需要对照着高等数学的知识点才能勉强跟上。例如，关于中心极限定理的证明部分，作者用了整整三页的篇幅来详细阐述，这对于理解其理论基础固然有益，但对于只想知道“什么时候该用t检验”的实际操作者来说，信息量未免过载了。我花了相当长的时间才适应这种严谨到近乎苛刻的叙事风格，它更像是一份为数学系学生准备的教科书，而非面向广泛应用读者的工具书。我期待的那些关于R语言或Python实战的章节，在全书的早期部分完全没有踪影，这让我对后续的应用性内容产生了疑虑。
评分深入阅读这本书，我强烈感受到作者是一位坚定的“频率学派”捍卫者。贯穿全书的视角是古典的、基于大样本和极限概率的。这使得我在尝试理解贝叶斯方法的介绍时，感到非常别扭。贝叶斯统计学在近二十年来的应用爆炸式增长，但在这本《Statistics》中，贝叶斯方法被一笔带过，充其量只是在某一章末尾，作为一个“非主流”的替代方案被提及，其推导过程极其简略，仿佛是一种不值得深入探讨的异端。这暴露了这本书可能存在的一个时代局限性。对于那些需要在机器学习、人工智能等前沿领域应用统计工具的读者来说，缺乏对MCMC方法、马尔科夫链或现代层次模型（Hierarchical Modeling）的深入探讨，使得这本书的知识体系显得有些滞后。例如，在讨论模型拟合优度时，作者的重点完全集中在残差的标准误差和R方上，而对于信息准则（如AIC、BIC）的提及也只是蜻蜓点水，缺乏对它们在模型选择中实际作用的细致分析。这使得我感觉，我正在阅读一本可以追溯到上世纪八九十年代的经典著作，它在基础理论上无懈可击，但在适应现代数据科学的步伐上显得力不从心。
评分这本书的语言风格——如果可以称之为风格——是高度去人情化的、纯粹的数学陈述。作者似乎完全不关心读者的情感体验或学习曲线。句子结构往往冗长且嵌套复杂，充满了“鉴于此，且假设随机变量$X$服从于……”之类的从句，这要求读者必须保持极高的注意力才能不遗漏任何一个逻辑环节。我尝试着将它作为一本自学教材，但很快就发现这几乎不可能。书中很少提供“思维导图”式的总结，每一个小节的结尾都是下一个小节的逻辑起点，缺乏那种让你停下来回顾、巩固知识点的“缓冲地带”。对比我之前读过的那些强调“统计思维”的书籍，这本书更像是将一个复杂的理论体系直接抛给读者，期望读者自己去梳理其内在的脉络。在我看来，这种编写方式无疑提高了学术上的精确度，但却极大地提高了读者的认知负荷。对于那些需要通过案例来“内化”概念的初学者而言，这本书的陡峭学习曲线更像是一堵高墙，而非一座可供攀登的阶梯。它要求读者已经具备了很强的数学直觉和极大的耐心，否则很容易在阅读过程中感到疲惫和迷失方向。
评分我对这本书的评价，很大程度上源于我试图在其中寻找“实战应用”的挫败感。我买这本书时，正值我需要为一项市场调研设计问卷并分析样本结果。我希望找到那种能立刻上手，告诉我“如果你的数据是这样的分布，你应该选择卡方检验而不是ANOVA”的清晰指导。很遗憾，《Statistics》这本书提供的路径更为迂回。它花了大量篇幅讨论假设检验背后的哲学思辨——第一类错误和第二类错误的权衡，以及P值在统计学解释上的历史争议。作者对于“统计显著性”的讨论极为审慎，几乎是在用一种批判性的眼光来审视整个推断统计学的根基。这种对基础理论的深度挖掘，虽然体现了作者深厚的学术功底，却使得那些急需“速成”技巧的读者感到困惑。书中举的例子也多是教科书式的经典案例，比如掷硬币的公平性、生物实验中的药物疗效对比，这些例子在理论上完美无缺，但与我日常接触的、充满噪音和缺失值的真实世界数据相去甚远。当我翻到回归分析那一章时，它立即转向了多元线性模型的数学假设和残差的正态性检验，却没有提供一个像样的、关于如何解读回归系数在商业语境下含义的章节。这使得这本书更像是一本探讨统计“为什么有效”的理论之书，而不是一本指导“如何有效使用”的实操手册。
评分清楚易懂
评分清楚易懂
评分我对R也不了解，对统计也一知半解，不过觉得这本书很不错，代码解释很清楚，重要的统计学原则也有讲。这本书射击的统计学都是经典的统计检验和线性模型，还是很入门的。
评分基本无用。
评分基本无用。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有