Solutions Manual for Using R for Introductory Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:John Verzani

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-11

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9781584885351

丛书系列:

图书标签:

• R
• 统计
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• 数据分析
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• R语言
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• 概率论
• 统计推断

《统计学导论：R语言实践指南》 内容简介 本书旨在为初学者和希望巩固基础知识的学习者提供一个全面而实用的统计学入门指南。我们专注于清晰、直观地阐述核心统计学概念，并展示如何运用当代最主流的统计分析软件——R语言——进行实际操作。本书不仅仅是一本理论教材，更是一本强调实践应用和数据解读的工具书。 第一部分：统计学基础与数据探索 第一章：统计学的基石 本章从统计学的基本概念入手，区分描述性统计与推断性统计的差异。我们将介绍总体与样本、参数与统计量的区分，这是进行严谨统计分析的前提。重点讲解数据的类型（定性与定量、离散与连续），并指导读者如何选择恰当的测量尺度。 第二章：数据的可视化与整理 高质量的数据可视化是有效沟通统计结果的关键。本章详细介绍了使用R进行数据整理和初步可视化的方法。内容涵盖： 基础数据结构： 向量、矩阵、数据框（Data Frames）和列表的创建与操作。 描述性统计量： 集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、四分位数）。 图形化表示： 学习绘制直方图（Histograms）、箱线图（Box Plots）、散点图（Scatter Plots）和条形图（Bar Charts）。特别强调如何通过图形识别数据的分布形态、是否存在异常值以及变量间的初步关系。 第二章重点在于建立“数据思维”：如何将原始数据转化为有意义的信息载体。 第二部分：概率论与分布 第三章：概率论基础 统计推断建立在概率论之上。本章系统介绍了概率的基本法则，包括加法法则、乘法法则（条件概率和独立事件）以及全概率公式。我们将引入贝叶斯定理，并解释其在统计推断中的核心地位，尤其是在解释证据和更新信念方面的应用。 第四章：常见概率分布 掌握常见分布是理解统计模型的基石。本章深入探讨了以下几种关键分布，并展示如何在R中计算它们的概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）以及进行随机数模拟： 离散分布： 二项分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）。 连续分布： 正态分布（Normal Distribution）——包括标准正态分布及其在Z分数计算中的应用、指数分布（Exponential）和均匀分布（Uniform）。 抽样分布： 详细解释了中心极限定理（Central Limit Theorem）的重要性，以及均值的抽样分布如何为推断统计奠定基础。 第三部分：统计推断的核心方法 第五章：点估计与区间估计 本章开始统计推断的实践部分。我们首先学习如何从样本数据估计总体参数（点估计）。随后，重点讲解置信区间（Confidence Intervals）的构建和解释。内容包括： 均值的置信区间： 使用Z分布和t分布（t-distribution）的推导和应用场景区分。 比例的置信区间。 置信区间的解释： 强调置信水平的正确理解，避免常见的解释误区。 第六章：假设检验的原理与实践 假设检验是统计学中最常被使用的工具。本章详细拆解了假设检验的完整流程： 1. 建立零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）。 2. 选择显著性水平（$alpha$）。 3. 计算检验统计量（Test Statistic）。 4. 确定P值（P-value）并做出决策。 我们将系统介绍针对不同情境的检验方法，并提供详细的R代码示例： 单样本与双样本均值检验： Z检验和t检验（独立样本和配对样本）。 比例的检验。 方差的卡方检验（Chi-Square Test）。 第四部分：比较均值与方差分析 第七章：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多组的均值时，方差分析是首选工具。本章从单因素方差分析（One-Way ANOVA）入手，解释其基本思想——比较组间变异与组内变异。随后扩展到： ANOVA的假设前提（正态性、方差齐性）。 事后检验（Post-Hoc Tests）： 如Tukey's HSD，用于确定具体是哪几组之间存在显著差异。 双因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 引入因子间的交互作用（Interaction Effects）的概念与分析。 第八章：非参数检验 当数据不满足参数检验的严格假设（如正态性或方差齐性）时，非参数方法提供了稳健的替代方案。本章介绍与常见参数检验相对应的非参数检验： Wilcoxon 秩和检验（Mann-Whitney U Test） 替代独立样本t检验。 符号检验（Sign Test）和 Wilcoxon 符号秩检验（Signed-Rank Test） 替代配对样本t检验。 Kruskal-Wallis H 检验 替代单因素ANOVA。 第五部分：关系建模与回归分析 第九章：相关性分析 本章聚焦于衡量两个定量变量之间关联的强度和方向。 皮尔逊相关系数（Pearson's r）： 及其适用条件。 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's $ ho$）： 适用于非线性关系或非正态数据。 相关性不等于因果关系： 强调解释相关性时的谨慎性。 第十章：简单线性回归 回归分析是预测和建模的核心。本章详细讲解简单线性回归模型（Simple Linear Regression）： 最小二乘法（Least Squares）： 如何拟合最佳回归线。 模型解释： 斜率、截距的实际意义。 拟合优度： 决定系数 $R^2$ 的含义。 回归模型的假设检验： 对斜率的显著性检验。 使用R进行回归拟合与诊断。 第十一章：多元线性回归 将预测变量扩展到两个或多个。本章探讨： 多元模型的构建与解释： 如何解释偏回归系数。 多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理。 模型选择： 向前选择、向后剔除等方法。 模型诊断： 残差分析（Residual Analysis）是确保模型有效性的关键步骤。 第六部分：进阶主题概览 第十二章：分类数据分析——卡方检验 本章专门处理定性变量之间的关系。 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）。 独立性检验（Test of Independence）： 使用列联表（Contingency Tables）分析两个分类变量是否相互关联。 第十三章：数据分析项目流程 本章旨在整合所学知识，指导读者完成一个完整的统计项目：从数据清洗、探索性数据分析（EDA）、选择恰当模型、到最终结果的撰写与报告。强调统计结论的商业或研究意义的阐述，确保分析不仅仅停留在数字层面。 本书结构清晰，每章均配有大量的R代码示例和练习题，旨在帮助读者将统计理论无缝转化为数据分析实践能力。

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作为一本强调“使用R”的指南，这本书在代码实践环节的深度和广度上，确实超越了我之前接触过的许多同类书籍。它不仅仅是展示“如何运行”一段代码，更深入地探究了“为什么这样运行”以及“如果数据不理想，应该如何修改”的深层逻辑。我特别欣赏它对R语言中特定函数包的依赖性处理。书中对于每个分析步骤，都会清晰地标注所依赖的R包名称和版本要求，这对于保持实验环境的一致性至关重要，极大地减少了我在配置环境时遇到的兼容性问题。对于那些想要从“会敲代码”升级到“会分析数据”的学习者来说，书中大量的案例研究提供了一个绝佳的过渡桥梁，展示了从原始数据清洗到最终结果可视化的完整流程。

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我最近在学习过程中，发现它在概念阐述上的处理方式，可以说是极为细致入微，完全没有那种“教科书式”的冷漠和空洞。作者似乎非常理解初学者在面对概率论和统计推断时的那种认知上的障碍点，因此他们总能找到最贴合实际生活的类比来解释抽象的理论。比如，在讲解中心极限定理时，书中并没有仅仅罗列公式，而是用了大量篇幅去描述一个小型企业如何通过抽样调查来预测整体市场趋势，这种叙事性的讲解方式极大地降低了我的畏惧感。而且，作者在引入新的统计术语时，总是会同步提供该术语在不同语境下可能产生的细微差别，这对于建立一个扎实而全面的统计学知识体系至关重要，避免了日后在专业文献中遇到术语歧义时的困惑。

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这本教材的排版和印刷质量着实令人印象深刻。内页的纸张手感细腻，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。装帧设计上，整体色调沉稳大气，很符合统计学教材应有的严肃感，但又不失现代气息。尤其值得称赞的是，书中的图表和代码示例的清晰度非常高，无论是复杂的回归分析模型图，还是R语言的代码块，都排布得井井有条，字符边缘锐利，完全没有模糊不清的问题。这对于学习编程和需要仔细核对公式的用户来说，简直是福音。我个人对手边工具的书籍非常挑剔，因为很多教科书在复印或印刷时，关键的数学符号或希腊字母常常出现细微的失真，但这本书的细节处理达到了专业级别，让人在学习过程中能将注意力完全集中在统计概念本身，而不是与印刷质量较劲。

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这本书的阅读体验，可以用“交互性强”来概括，这主要归功于其丰富的学习辅助资源。我发现作者在设计学习材料时，充分考虑到了现代学习者的需求。除了书本本身，随附的在线资源链接和配套的演习数据集的质量非常高，它们并非那种陈旧的、与当前统计软件版本格格不入的样本数据。数据集的设计复杂度适中，刚好能够让你在应用书中讲解的技术时，体会到真实世界数据的“脏乱差”，从而迫使你运用书中学到的数据清理和预处理技能。这种“纸质理论+数字实践”的结合模式，使得学习过程不再是被动接收信息，而是主动参与到数据分析的决策过程中，极大地提升了知识的留存率和应用能力。

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从整体课程结构的角度来看，这本书的逻辑递进安排得如同一个精心设计的迷宫，每一步引导都非常自然。它并没有急于抛出复杂的非参数检验方法，而是非常扎实地从描述性统计和基础概率模型开始铺垫。这种“慢工出细活”的教学策略，让我在回顾基础知识时，总能发现一些先前忽略的微妙联系。对于我这种已经有一些数据分析经验，但希望系统性梳理统计学基础的人来说，这种结构尤其宝贵。它有效地填补了我知识体系中的“跳跃点”，使得从基础的均值、方差到更高级的假设检验和回归分析之间的过渡，变得平滑且有说服力，而不是生硬的公式堆砌。

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