R for Stata Users pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Robert A. Muenchen

出品人:

页数:530

译者:

出版时间:2010-5-7

价格:USD 169.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781441913173

丛书系列:

图书标签:

• 数据分析
• R
• Stata
• 计量经济学
• 计算机科学
• 方法论
• 社会学
• 数学
• R
• Stata
• 统计软件
• 数据分析
• 计量经济学
• 编程
• 数据科学
• 统计建模
• R语言
• 转换
• 教程

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this book maybe quite interesting because most of us think it's difficult to choose our software, especially between STATA and R. Whereas we should accept that both of them are good softwares, and we should learn both. This book discuss R for stata users, w...

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这本书的结构布局非常紧凑，几乎没有冗余的文字，每一页都塞满了代码示例和技术细节。我特别欣赏它对数据可视化这一块的处理，特别是如何利用`ggplot2`包来创建专业级别的统计图表。书中展示的案例非常具有代表性，涵盖了从简单的散点图到复杂的生存分析图等多种类型。然而，这种“教科书式”的严谨也带来了一些阅读上的挑战。有时候，我需要花费大量时间去调试代码，找出那些因为环境设置或者包版本不兼容导致的小错误，而书中对此类常见问题的排查指南却显得有些不足。作者更倾向于展示“正确”的实现路径，而不是探讨“可能出错”的场景。因此，虽然最终产出很漂亮，但学习过程中的挫败感也相对较高，感觉自己更像是一个代码的执行者，而非一个深入理解其机制的学习者。

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阅读体验上，这本书更像是一本技术手册而非一本入门读物。它的语言风格非常直白和技术化，几乎完全聚焦于“如何做”（How-to），而较少涉及“为什么”（Why）。在回归分析和面板数据处理的部分，作者直接跳到了高级模型的估计和诊断，例如如何处理异方差或自相关性，并给出了相应的R代码。但这些模型背后的统计假设，以及在Stata中常用的一些诊断命令在R中的对应物，介绍得较为简略。对于习惯了Stata界面和命令语法后转向R的用户，这种突然的范式转换确实考验人。我常常需要在脑海中建立一个“Stata命令A 对应 R函数B”的映射表，而这本书提供的跨平台对照信息略显稀疏，导致在特定分析任务中，我还是会不自觉地回到熟悉的Stata思维定势中去。

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这本书在讲解数据处理流程方面展现了极高的专业水准，尤其是在数据清洗和转换这一环节，它清晰地展示了如何利用R的`dplyr`等包进行链式操作，极大地提高了我的工作效率。作者的思路非常清晰，总能用最简洁的代码实现复杂的数据操作逻辑。但这套逻辑的底层假设是读者已经对数据结构，比如数据框（Data Frame）和列表（List）的内在机制有深刻理解。对于我来说，早期在理解R如何处理向量化操作和非标准评估（NSE）时感到非常吃力。书中虽然提供了代码，但对于为什么选择某种特定的函数而不是另一种，以及不同函数在内存管理和性能上的差异，阐述得不够充分。这使得我在尝试进行更灵活的自定义编程时，总是感觉缺少了一层理论支撑，像是在模仿一个精密的仪器，而不是真正掌握了它的设计原理。

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这本书的深度足以满足那些希望将R用作专业统计分析工具的用户，但其广度却未能完全覆盖一个从Stata用户转向R用户可能遇到的所有常见痛点。例如，在数据导入/导出方面，Stata的`.dta`文件处理相对无缝，而书中对于R如何高效处理大型数据集或与数据库进行连接的介绍相对保守。此外，对于R社区中流行的交互式报告工具，如Shiny或R Markdown的高级定制技巧，书中几乎没有涉及。这使得这本书更侧重于传统的批处理分析流程。总而言之，它是一本扎实的参考书，能让你快速上手R的高级统计功能，但如果你期待的是一本能像Stata那样，在数据管理、程序编写和结果报告之间提供一个全流程、无缝衔接的学习体验，那么你可能需要在其他地方寻找补充材料来填补这些空白。

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初次接触这本书，我原本期望能找到一本能将我从Stata的舒适区平稳过渡到R世界的指南。然而，书中的内容更像是一次跳跃式的学习，而非平缓的过渡。作者似乎默认读者已经对统计学理论和编程逻辑有了一定的掌握，直接切入了R语言在数据处理和分析中的具体应用。对于那些刚接触统计软件或者希望通过这本书来系统学习R基础语法的读者来说，这本书的起点可能显得有些高。书中大量使用了R的高级功能和特定包，这些都需要读者具备一定的背景知识才能理解其背后的原理。比如，在处理时间序列数据时，书中直接展示了复杂的模型构建和可视化代码，但对于如何选择合适的模型或如何解读模型输出的细微差别，则没有进行深入的解释。这种“上手快”的特点，对于有经验的用户来说可能很高效，但对于我这样的学习者来说，常常需要在阅读其他资源来补充基础知识。

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适合从stata迁移到R。

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