【现货速发】统计学——使用R语言

本书内容包括：（1）统计学及其R语言工具；（2）R语言对象及其类型；（3）R语言统计的数据存储与读取；（4）R语言编程；（5）R语言绘图；（6）R语言描述统计；（7）R语言参数估计；（8）R语言参数假设检验；（9）R语言相关分析；（10）R语言线性回归分析；（11）R语言线性回归分析的模型诊断；（12）R语言时间序列分析。本书紧跟数字经济与金融科技时代潮流，内容新颖、全面，实用性强，融理论、方法、应用于一体，是一部供统计学、大数据管理及应用、数据科学与大数据技术、经济学、管理学、数量经济学、管理科学与工程、应用数学、计算数学、概率统计、金融工程、投资学、金融专业硕士、金融学、经济学、财务管理、会计学、工商管理等专业的本科高年级学生与研究生学习《统计学》、《数据统计分析》、《时间序列分析》、《数据、模型与决策》等课程教学或实验教材参考书。

目　　录
１.统计学及其Ｒ语言工具１ 
１.１　统计学的含义１ 
１.２　统计数据类型１ 
１.３　统计数据来源２ 
１.４　统计工具简介３ 
１.５　统计学的Ｒ语言工具７ 
练习题１４ 
２.Ｒ语言的数据对象１５ 
２.１　Ｒ语言的对象与属性１５ 
２.２　Ｒ语言对象信息的使用１８ 
２.３　Ｒ语言向量１９ 
２.４　Ｒ语言数组与矩阵２８ 
２.５　Ｒ语言数据框３７ 
２.６　Ｒ语言时间序列４２ 
２.７　Ｒ语言列表４４ 
练习题４５ 
３.Ｒ语言统计数据的存储与读取４６ 
３.１　Ｒ语言统计数据的存储４６ 
３.２　Ｒ语言统计数据的读取４７ 
练习题５３ 
４.Ｒ语言编程５６ 
４.１　Ｒ语言函数基础５６ 
４.２　Ｒ语言循环和向量化５７ 
４.３　用Ｒ语言编写程序５９ 
４.４　用Ｒ语言编写函数６０ 
４.５　用Ｒ语言编写标准函数实例６１ 
练习题６４ 
５.Ｒ语言统计绘图６５ 
５.１　Ｒ语言统计绘图基础知识６５ 
５.２　Ｒ语言绘制直方图６８ 
５.３　Ｒ语言绘制散点图７１ 
５.４　Ｒ语言绘制曲线标绘图７４ 
５.５　Ｒ语言绘制连线标绘图７７ 
５.６　Ｒ语言绘制箱图７９ 
５.７　Ｒ语言绘制饼图８１ 
５.８　Ｒ语言绘制条形图８３ 
５.９　Ｒ语言绘制点图８５ 
５.１０　Ｒ语言绘制复杂图形８７ 
练习题８９ 
６.Ｒ语言描述统计９０ 
６.１　Ｒ语言描述统计工具９１ 
６.２　Ｒ语言数据集中趋势的度量９２ 
６.３　Ｒ语言数据离散状况的度量９４ 
６.４　应用Ｒ语言计算偏度、峰度与正态性检验９６ 
６.５　Ｒ语言异常数据处理１０１ 
练习题１０６ 
７.Ｒ语言参数估计１０７ 
７.１　参数估计概述１０７
７.２　Ｒ语言点估计１０８ 
７.３　Ｒ语言单正态总体均值区间估计１１０ 
７.４　Ｒ语言单正态总体方差区间估计１１３ 
７.５　Ｒ语言双正态总体均值差区间估计１１４ 
７.６　Ｒ语言双正态总体方差比区间估计１１７ 
７.７　Ｒ语言确定样本容量１１８ 
练习题１２１ 
８.Ｒ语言参数假设检验１２３ 
８.１　参数假设检验的基本理论１２３ 
８.２　Ｒ语言单个样本ｔ检验１３５ 
８.３　Ｒ语言两个独立样本ｔ检验１３７ 
８.４　Ｒ语言配对样本ｔ检验１４０ 
８.５　Ｒ语言单样本方差假设检验１４２ 
８.６　Ｒ语言双样本方差假设检验１４３ 
练习题１４５ 
９.Ｒ语言相关分析１５７ 
９.１　相关分析基本理论１５７ 
９.２　相关系数公式表示１６０ 
９.３　样本相关系数１６１ 
９.４　相关分析的显著性检验１６２ 
９.５　相关分析基本步骤１６３ 
９.６　其他相关分析方法１６３ 
９.７　Ｒ语言在相关分析中的应用１６５ 
练习题１６７ 
１０.Ｒ语言线性回归分析１６８ 
１０.１　一元线性回归分析基本理论１６８ 
１０.２　Ｒ语言在一元线性回归分析的应用１７１
１０.３　多元线性回归分析基本理论１７５ 
１０.４　Ｒ语言在多元线性回归分析中的应用１７９ 
１０.５　Ｒ语言的广义线性回归１８３ 
练习题１８９ 
１１.Ｒ语言线性回归分析的模型诊断１９０ 
１１.１　Ｒ语言处理多重共线性１９０ 
１１.２　Ｒ语言处理自相关１９５ 
１１.３　Ｒ语言处理异方差１９９ 
练习题２０２ 
１２.Ｒ语言时间序列分析２０３ 
１２.１　时间序列的特征２０３ 
１２.２　金融时间序列收益率的计算２０８ 
１２.３　弱平稳２０８ 
１２.４　自相关函数与序列相关检验２０９ 
１２.５　ＡＲ （１）模型２１２ 
１２.６　ＡＲ （ｐ）模型２１４ 
１２.７　拟合优度Ｒ２ ２１７ 
１２.８　ＭＡ （１）模型２１８ 
１２.９　自回归移动平均模型２２０ 
１２.１０　单位根过程与单位根检验２２０ 
１２.１１　ＧＡＲＣＨ模型２２５ 
练习题２３６ 
参考文献２３７

本书内容包括：（1）统计学及其R语言工具；（2）R语言对象及其类型；（3）R语言统计的数据存储与读取；（4）R语言编程；（5）R语言绘图；（6）R语言描述统计；（7）R语言参数估计；（8）R语言参数假设检验；（9）R语言相关分析；（10）R语言线性回归分析；（11）R语言线性回归分析的模型诊断；（12）R语言时间序列分析。本书紧跟数字经济与金融科技时代潮流，内容新颖、全面，实用性强，融理论、方法、应用于一体，是一部供统计学、大数据管理及应用、数据科学与大数据技术、经济学、管理学、数量经济学、管理科学与工程、应用数学、计算数学、概率统计、金融工程、投资学、金融专业硕士、金融学、经济学、财务管理、会计学、工商管理等专业的本科高年级学生与研究生学习《统计学》、《数据统计分析》、《时间序列分析》、《数据、模型与决策》等课程教学或实验教材参考书。