{正版现货新书} 统计分析:以R与Excel为分析工具:making the transition for statistical analysis 9787111610014 （英）康拉德·卡尔伯格（Conrad Carlberg）

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作者（英）康拉德·卡尔伯格（Conrad Carlberg）

出版社机械工业出版社

ISBN9787111610014

出版时间2017-02

装帧平装

开本16开

定价59元

货号9319587

上书时间2026-01-28

商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
康拉德·卡尔伯格（Conrad Carlberg）是美国量化分析、数据分析和管理应用程序（如Microsoft Excel、SAS和Oracle）领域的知名专家，也是微软Excel有价值专家（MVP）。他拥有科罗拉多大学统计学博士学位，在不错分析技术应用方面近30年从业经验，并撰写了多部有关Excel量化分析的著作，包括《Statistical Analysis：Microsoft Excel 2010 》和《Predictive Analysis：Microsoft Excel》等。他的公司致力于各种公司日常涉及的销售、员工、客户管理和其他运营数据库系统数据的量化分析。

目录
译者序
作者简介
前言
第1章　从Excel到R的过渡1
1.1　调整预期2
1.1.1　分析数据：软件包3
1.1.2　存储和排列数据：数据框3
1.2　用户界面4
1.3　特殊字符5
1.3.1　使用波浪线5
1.3.2　使用赋值运算符<-8
1.4　获取R11
1.5　扩展包13
1.6　运行脚本14
1.7　从Excel向R导入数据16
1.8　从R向Excel导出数据24
1.8.1　导出为CSV文件25
1.8.2　直接导出25
第2章　描述性统计29
2.1　Excel中的描述性统计29
2.1.1　使用描述性统计工具31
2.1.2　理解结果32
2.1.3　对R中的Pizza文件使用Excel描述性统计工具36
2.2　使用R的DescTools软件包40
2.3　输入一些有用的命令41
2.3.1　控制符号类型41
2.3.2　报告统计量44
2.3.3　对名义变量运行Desc函数53
2.4　用Desc运行双变量分析54
2.4.1　两个数值型变量55
2.4.2　按因子划分数值型变量60
2.5　用一个因子分析另一个因子：列联表70
2.5.1　Pearson卡方74
2.5.2　似然比76
2.5.3　Mantel-Haenszel卡方检验78
2.5.4　估计关系的强弱80
第3章　用Excel和R做回归分析82
3.1　工作表函数82
3.1.1　CORREL()函数83
3.1.2　COVARIANCE.P()函数84
3.1.3　SLOPE()函数85
3.1.4　INTERCEPT()函数87
3.1.5　RSQ()函数90
3.1.6　LINEST()函数92
3.1.7　TREND()函数95
3.2　统计推断函数96
3.2.1　T.DIST函数97
3.2.2　F.DIST函数99
3.3　Excel中的其他回归分析资源101
3.3.1　回归工具101
3.3.2　图的趋势线105
3.4　R中的回归分析106
3.4.1　相关和一元回归106
3.4.2　分析多元回归模型110
3.4.3　R中的模型比较113
第4章　用Excel和R进行方差和协方差分析118
4.1　单因子方差分析118
4.1.1　使用Excel的工作表函数119
4.1.2　使用ANOVA：单因子工具120
4.1.3　对ANOVA使用回归方法122
4.2　使用R进行单因子ANOVA124
4.2.1　设置数据124
4.2.2　安排ANOVA表125
4.2.3　带缺失值的单因子ANOVA128
4.3　因子化ANOVA130
4.3.1　Excel中的平衡双因子设计131
4.3.2　平衡的双因子设计和ANOVA工具133
4.3.3　使用回归进行双因子ANOVA设计135
4.3.4　用R分析平衡因子化设计141
4.4　分析Excel和R中的不平衡双因子设计144
4.4.1　区分三种情况148
4.4.2　效应的指定方法153
4.5　Excel和R中的多元比较程序154
4.5.1　Tukey的HSD方法155
4.5.2　Newman-Keuls方法158
4.5.3　在Excel和R中使用Scheffé程序161
4.6　Excel和R中的协方差分析165
4.6.1　在Excel中用回归进行ANCOVA165
4.6.2　用R进行ANCOVA168
第5章　用Excel和R进行logistic回归173
5.1　线性回归和名义变量中的问题174
5.1.1　概率问题175
5.1.2　用几率代替概率177
5.1.3　使用几率的对数178
5.2　从对数几率到概率180
5.2.1　重新编码文本变量180
5.2.2　定义名称181
5.2.3　计算logit182
5.2.4　计算几率182
5.2.5　计算概率183
5.2.6　得到对数似然183
5.3　配置Solver185
5.3.1　安装Solver185
5.3.2　用Solver进行logistic回归185
5.4　logistic回归中的统计检验189
5.4.1　logistic回归中的R2和t189
5.4.2　似然比检验190
5.4.3　约束条件和自由度193
5.5　用R的mlogit软件包进行logistic回归195
5.5.1　运行mlogit软件包195
5.5.2　比较模型和mlogit200
5.6　用R中的glm函数201
第6章　主成分分析203
6.1　用Excel进行主成分分析204
6.1.1　浏览对话框205
6.1.2　主成分工作表：R矩阵及逆矩阵207
6.1.3　主成分工作表：特征值和特征向量210
6.1.4　变量的公因子方差212
6.1.5　因子得分213
6.2　Excel中的旋转因子215
6.3　用R语言进行主成分分析217
6.3.1　准备数据217
6.3.2　调用函数219
6.3.3　R中的方差法旋转222

内容摘要
《统计分析(以R与Excel为分析工具)/数据科学与工程技术丛书》由知名统计学专家、畅销书作者康拉德·卡尔伯格倾情撰写，循序渐进系统讲解Excel与R统计分析的各种实用技术、方法及技巧。
通过Excel和R两种软件的比较，围绕描述性统计、
回归分析、方差分析、logistic回归、主成分分析几大模块，详细举出所需函数及代码，能有效帮助你掌握R语言，实现从Excel到R的过渡。
本书共分6章：第1章详细介绍如何顺利从Excel过渡到R，包括用户界面、特殊字符、R的安装、扩展包、脚本运行，以及数据的导入、导出等；第2章讲解如何使用R与Excel进行描述性统计分析；第3章介绍如何用Excel和R进行回归分析；第4章介绍如何用Excel和R进行方差和协方差分析；第5章介绍如何用Excel和R进行logistic回归；第6章介绍在Excel和R中进行主成分分析的过程。

主编推荐
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·轻松过渡到R和其截然不同的用户界面
·列举R中丰富的软件包
·在Excel和R间移动数据
·使用R描述性统计分析工具DescTools，包括二值变量分析
·在R和Excel中完成回归分析与统计推断
·分析方差和协方差，包括单因子和因子化ANOVA
·对Solver的logistic回归使用R的mlogit软件包和glm函数
·用R和Excel分析时间序列和主成分

精彩内容
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