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統計學(基於R第6版)/基於R應用的統計學叢書

  • 作者：賈俊平|責編:陳慧庚//劉昕悅
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300343518
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：328
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本基於R實現全部例題計算和分析的統計學教材，書中例題解答給出了詳細的R代碼和結果。全書共11章，包括數據的描述性分析方法、推斷方法以及常用的一些統計方法等，附錄介紹了自助法置信區間的原理和應用。本書可作為高等院校統計學專業本科生的基礎課程教材，也可作為經濟管理類專業及部分理、工、農、林、醫、葯等專業的統計學教材，對實際數據分析工作者也具有參考價值。
作者介紹
賈俊平|責編:陳慧庚//劉昕悅
    賈俊平，中國人民大學統計學院副教授。研究方向：統計方法在經濟各領域的應用，統計教學方式和方法。主要著作有：《統計學》、《描述統計》、《工商管理統計》、《市場調查與分析》等。主持研究的「非統計學專業本科公共基礎課——統計學教學改革」項目獲2001年國家級教學成果二等獎、2001年北京市教學成果一等獎。2001年榮獲北京市經濟技術創新標兵稱號，2003年榮獲寶鋼優秀教師獎等。
目錄
第1章  數據與R語言
  1.1  數據與統計學
    1.1.1  統計學與數據分析
    1.1.2  數據分析方法和工具
    1.1.3  變數、數據及其分類
    1.1.4  數據來源
  1.2  R語言的初步使用
    1.2.1  R和RStudio的下載與安裝
    1.2.2  對象賦值與運行
    1.2.3  編寫代碼腳本
    1.2.4  包的安裝與載入
    1.2.5  查看幫助文件
    1.2.6  數據讀取和保存
  習題
第2章  數據處理和繪圖基礎
  2.1  R的數據類型及其操作
    2.1.1  向量、矩陣和數組
    2.1.2  數據框
    2.1.3  因子和列表
  2.2  數據抽樣和篩選
    2.2.1  數據抽樣
    2.2.2  數據篩選
    2.2.3  生成隨機數
  2.3  數據類型的轉換
    2.3.1  變數轉換成向量
    2.3.2  數據框轉換成矩陣
    2.3.3  短格式轉換成長格式
  2.4  生成頻數表
    2.4.1  類別數據頻數表
    2.4.2  數值數據類別化
  2.5  R語言繪圖基礎
    2.5.1  基本繪圖函數
    2.5.2  圖形控制和布局
    2.5.3  圖形配色
  習題
第3章  數據可視化
  3.1  數據差異和結構可視化
    3.1.1  條形圖及其變種
    3.1.2  餅圖及其變種
  3.2  數據分佈可視化
    3.2.1  直方圖與核密度圖
    3.2.2  箱線圖和小提琴圖
    3.2.3  莖葉圖
  3.3  變數間關係可視化
    3.3.1  散點圖及其解讀
    3.3.1  散點圖矩陣和相關係數矩陣
    3.3.2  3D散點圖和氣泡圖
  3.4  樣本相似性可視化
    3.4.1  平行坐標圖
    3.4.2  雷達圖

    3.4.3  星圖
  3.5  時間序列可視化
    3.5.1  折線圖
    3.5.2  面積圖
  3.6  可視化的注意事項
    3.6.1  圖形元素
    3.6.2  坐標軸刻度起點
    3.6.3  圖形比例
    3.6.4  3D圖形
  習題
第4章  數據的描述統計量
  4.1  描述水平的統計量
    4.1.1  平均數
    4.1.2  分位數
    4.1.3  眾數
  4.2  描述差異的統計量
    4.2.1  極差和四分位差
    4.2.2  方差和標準差
    4.2.3  變異係數
  4.3  描述分佈形狀的統計量
    4.3.1  偏度係數
    4.3.2  峰度係數
  4.4  數據標準化
    4.4.1  標準分數
    4.4.2  極值標準化
  4.5  數據的綜合描述
    4.5.1  幾個常用的R函數
    4.5.2  一個綜合描述的例子
  習題
第5章  隨機變數的概率分佈
  5.1  什麼是概率
  5.2  隨機變數及其分佈
    5.2.1  隨機變數及其概括性度量
    5.2.2  隨機變數分佈
    5.2.3  其他幾個重要的統計分佈
  5.3  樣本統計量的概率分佈
    5.3.1  統計量及其分佈
    5.3.2  樣本均值的抽樣分佈
    5.3.3  樣本方差的抽樣分佈
    5.3.4  樣本比例的抽樣分佈
    5.3.5  統計量的標準誤
  習題
第6章  參數估計
  6.1  參數估計的原理
    6.1.1  點估計與區間估計
    6.1.2  評量估計量的標準
  6.2  總體均值的區間估計
    6.2.1  一個總體均值的估計
    6.2.2  兩個總體均值之差的估計
  6.3  總體比例的區間估計

    6.3.1  一個總體比例的估計
    6.3.2  兩個總體比例之差的估計
  6.4  總體方差的區間估計
    6.4.1  一個總體方差的估計
    6.4.2  兩個總體方差比的估計
  習題
第7章  假設檢驗
  7.1  假設檢驗的原理
    7.1.1  提出假設
    7.1.2  做出決策
    7.1.3  表述結果
    7.1.4  效應量
  7.2  總體均值的檢驗
    7.2.1  一個總體均值的檢驗
    7.2.2  兩個總體均值之差的檢驗
  7.3  總體比例的檢驗
    7.3.1  一個總體比例的檢驗
    7.3.2  兩個總體比例之差的檢驗
  7.4  總體方差的檢驗
    7.4.1  一個總體方差的檢驗
    7.4.2  兩個總體方差比的檢驗
  7.5  正態性檢驗
    7.5.1  正態概率圖
    7.5.2  S-W檢驗和K-S檢驗
  習題
第8章  類別變數分析
  8.1  一個類別變數的擬合優度檢驗
    8.1.1  期望頻數相等
    8.1.2  期望頻數不等
  8.2  兩個類別變數的獨立性檢驗
    8.2.1  列聯表與獨立性檢驗
    8.2.2  應用檢驗的注意事項
  8.3  兩個類別變數的相關性度量
    8.3.1  係數和Cramer』s V係數
    8.3.2  列聯繫數
  習題
第9章  方差分析
  9.1  方差分析的原理
    9.1.1  方差分析及有關術語
    9.1.2  誤差分解
  9.2  單因子方差分析
    9.2.1  數學模型
    9.2.2  效應檢驗
    9.2.3  效應量分析
    9.2.4  多重比較
  9.3  雙因子方差分析
    9.3.1  數學模型
    9.3.2  主效應分析
    9.3.3  交互效應分析
  9.4  方差分析的假定及其檢驗

    9.4.1  正態性檢驗
    9.4.2  方差齊性檢驗
  習題
第10章  回歸分析
  10.1  相關與回歸
    10.1.1  相關
    10.1.2  回歸
  10.2  一元線性回歸
    10.2.1  一元線性回歸模型及其參數估計
    10.2.2  模型評估和檢驗
    10.2.3  回歸預測
    10.2.4  模型診斷
  10.3  多元線性回歸
    10.3.1  多元線性回歸模型及其參數估計
    10.3.2  模型診斷和檢驗
    10.3.3  共線性分析
    10.3.4  自變數選擇與逐步回歸
    10.3.5  多元線性回歸預測
    10.3.6  啞變數回歸
  習題
第11章  時間序列分析和預測
  11.1  時間序列的成分及其分解
    11.1.1  時間序列的成分
    11.1.2  成分分解
    11.1.3  隨機成分平滑
  11.2  預測方法的選擇與評估
  11.3  指數平滑預測
    11.3.1  指數平滑模型的一般表達
    11.3.2  簡單指數平滑預測
    11.3.3  Holt指數平滑預測
    11.3.4  Winters指數平滑預測
  11.4  趨勢外推預測
    11.4.1  線性趨勢預測
    11.4.2  非線性趨勢預測
  習題
附錄 自助法置信區間
  A.1  自助法與傳統方法的比較
    A.1.1  傳統參數推斷的原理
    A.1.2  自助法參數推斷的原理
    A.1.3  自助法與傳統方法的異同
  A.2  幾種常見的自助法置信區間
    A.2.1  正態近似法
    A.2.2  百分位數法
    A.2.3  偏差矯正百分位數法
    A.2.4  百分位t法
  A.3  自助法置信區間的應用
    A.3.1  總體均值的自助法置信區間
    A.3.2  總體方差的自助法置信區間
    A.3.3  決定係數和回歸係數的自助法置信區間
    A.3.4  其他參數的自助法置信區間

    A.3.5  一個實際例子的自助法應用
參考書目

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