R语言与统计分析
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￥ 9.1 2.4折 ￥ 38 九品
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天津宝坻
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作者汤银才
出版社"高等教育出版社
ISBN9787040250626
出版时间2008
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价38元
货号975187273689595906
上书时间2024-01-15
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商品详情
- 品相描述：九品
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- 商品描述
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内容简介:
本书以数据的常用统计分析方法为基础，在简明扼要地阐述统计学基本概念、基本思想与基本方法的基础上，讲述与之相对应的日函数的实现，并通过具体的例子说明统计问题求解的过程。
本书注重统计的思想性、方法的实用性和计算的可操作性。在内容的安排上不仅包含了基础统计分析中的探索性数据分析、参数估计与假设检验，还包括了非参数统计分析的常用方法、多元统计分析方法及贝叶斯统计分析方法。每一部分都通过具体例子重点讲述解决问题的思想、方法和在日中的实现过程。通过本书，读者不仅可以快速学会日的基本原理与核心内容，而且可以根据书中的例子与例子中的日程序学会解决问题的统计计算方法与基本的编程技术，为解决更为复杂的统计问题奠定扎实的基础。
目录:
第一章R介绍
1.1S语言与R
1.2R的特点
1.3R的资源
1.4R的安装与运行
1.4.1R软件的安装、启动与关闭
1.4.2R程序包的安装与使用
第一章习题
第二章R的基本原理与核心
2.1R的基本原理
2.2R的在线帮助
2.3一个简短的R会话
2.4R的数据结构
2.4.1R的对象与属性
2.4.2浏览对象的信息
2.4.3向量的建立
2.4.4数组与矩阵的建立
2.4.5数据框（dataframe）的建立
2.4.6列表（1ist）的建立
2.4.7时间序列（ts）的建立
2.5数据的存储与读取
2.5.1数据的存储
2.5.2数据的读取
2.6R的图形功能
2.6.1绘图函数
2.6.2低级绘图命令
2.6.3绘图参数
2.6.4一个实例
2.7R.编程
2.7.1循环和向量化
2.7.2用R写程序
2.7.3编写你自己的函数
2.7.4养成良好的编程习惯
第二章习题
第三章概率与分布
3.1随机抽样
3.2排列组合与概率的计算
3.3概率分布
3.3.1离散分布的分布律
3.3.2连续分布的密度函数
3.4R中内嵌的分布
3.5应用：中心极限定理
3.5.1中心极限定理
3.5.2渐近正态性的图形检验
3.5.3举例
第三章习题
第四章探索性数据分析
4.1常用分布的概率函数图
4.2直方图与密度函数的估计
4.2.1直方图
4.2.2核密度估计
4.3单组数据的描述性统计分析
4.3.1单组数据的图形描述
4.3.2单组数据的描述性统计
4.4多组数据的描述性统计分析
4.4.1两组数据的图形概括
4.4.2多组数据的图形描述
4.4.3多组数据的描述性统计
4.4.4分组数据的图形概括
4.5分类数据的描述性统计分析
4.5.1列联表的制作
4.5.2列联表的图形描述
第四章习题
第五章参数估计
5.1矩法估计和极大似然估计
5.1.1矩法估计
5.1.2极大似然估计
5.2单正态总体参数的区间估计
5.2.1均值μ的区间估计
5.2.2方差σ2的区间估计
5.3两正态总体参数的区间估计
5.3.1均值差μ1-μ2的置信区间
5.3.2两方差比σ12／22的置信区间
5.4单总体比率p的区间估计
5.5两总体比率差p1-p2的区间估计
5.6样本容量的确定
5.6.1估计正态总体均值时样本容量的确定
5.6.2估计比例p时样本容量的确定
第五章习题
第六章参数的假设检验
6.1假设检验与检验的p值
6.1.1假设检验的概念与步骤
6.1.2检验的p值
6.2单正态总体参数的检验
6.2.1均值μ的假设检验
6.2.2方差盯σ2的检验：x2检验
6.3两正态总体参数的检验
6.3.1均值的比较：t检验
6.3.2方差的比较：F检验
6.4成对数据的t检验
6.5单样本比率的检验
6.5.1比率p的精确检验
6.5.2比率p的近似检验
6.6两样本比率的检验
第六章习题
第七章非参数的假设检验
7.1单总体位置参数的检验
7.1.1中位数的符号检验
7.1.2Wilcoxon符号秩检验
7.2分布的一致性检验：x2检验
7.3两总体的比较与检验
7.3.1X2独立性检验
7.3.2Fisher精确检验
7.3.3Wilcoxon秩和检验法和Mann-whitneyU检验
7.3.4Mood检验
7.4多总体的比较与检验
7.4.1位置参数的Kruskal-Wallis秩和检验
7.4.2尺度参数的Ansari-Bradley检验
7.4.3尺度参数的Fligner-Killeen检验
第七章习题
第八章方差分析
8.1单因子方差分析
8.1.1数学模型
8.1.2均值的多重比较
8.1.3同时置信区间：Tukey法
8.1.4方差齐性检验
……
第九章回归分析与相关分析
第十章多元统计分析介绍
第十一章贝叶斯统计分析
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