R语言统计分析实战

图书标准信息

• 作者 米霖徐海峰 著；颉腾文化 出品
• 出版社 北京理工大学出版社
• 出版时间 2023-11
• 版次 1
• ISBN 9787576328219
• 定价 129.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 443页
• 字数 0.62千字

【内容简介】

r语言统计分析实战侧重于应用，详细介绍r语言多个常用包的使用方法，以及多个统计方法与统计机器学模型的实现，并介绍多个领域统计方法的应用。通过r语言统计分析实战，可以帮助读者快速掌握常用统计方法是如何通过r语言实现的，并进一步将其应用到学和工作之中。r语言统计分析实战不执着于理论知识的精深探索，而是侧重于统计方法的实现与应用，是一本实用很强的r语言统计分析参读物。
r语言统计分析实战共11章，分为4篇。篇“r语言基础”，系统地介绍r语言的基础知识，包括r语言的安装、基本语法、相关包和数据可视化等内容；第2篇“r语言统计分析”，介绍统计分析和统计模型的相关知识，包括统计方法、统计机器学、设检验和贝叶斯统计等内容；第3篇“r语言统计分析应用”，介绍统计分析方法在实际场景中的应用，包括商业领域的a/b测试、营销领域的统计分析和信用评分模型开发等内容；第4篇“可重复探索和实践”，介绍可重复问题，主要包括rmarkdown文档创建和hiny数据可视化等内容。
r语言统计分析实战通俗易懂，示例丰富，实用强，特别适合r语言统计分析入门与读者阅读，也适合数据科学领域的其他从业者阅读。另外，r语言统计分析实战还适合作为统计分析、机器学和数据分析等领域的培训用书。

【作者简介】

米霖  本科与均于华中农业大学，分别读数学与统计专业。华中农业大学数据科学辅修课主讲教师。有10余年的r语言项目开发经验，擅长数据挖掘、机器学和统计模型，熟悉数据科学的整个知识体系。曾经在云课堂上线了多门r语言的相关课程，包括“hiny初级教程”“r包开发”“h2o机器学模型”“信用评分模型开发”“r语言文本挖掘”“金融数据分析”等，学员累计超过6000人。完成了多个数据科学项目、信贷中的信用评分项目和电商风控项目等。其中，广告虚流量识别项目通过对虚流量数据的挖掘，帮助企业节省了上百万元的营销成本。

徐海峰  生于1964年7月，江苏省宝应县人。管理学博士。现为广州商学院信息技术与工程学院副教授。担任过管理学和系统分析学科的硕士生导师，承担本、硕、博多门课程的讲授。完成科研项目25项，其中主持科研项目14项。在各级学术刊物和会议上发表77篇，其中核心刊物19篇。出版专著2部，参与编写教材5部。

【目录】

篇  r语言基础
章  r语言快速入门2
1.1  r语言简介2
1.2  r语言的安装4
1.3  r语言的包10
1.4  r语言的帮助与资源13
1.5  r语言的基本语法17
第2章  常用r语言包29
2.1  readr读取数据29
2.2  dplyr与tidy包32
2.3  lubridate包41
2.4  stringr包44
2.5  purrr包48
2.6  数据可视化64
2.7  data.table包95
2.8  r语言小97
2.9  r语言小结100
第2篇  r语言统计分析
第3章  统计方法102
3.1  数据描述104
3.2  统计函数111
3.3  列联表分析116
3.4  概率分布118
3.5  蒙特卡洛119
3.6  鲁棒统计方法120
3.7  极值分析124
第4章  统计机器学129
4.1  聚类模型129
4.2  时间序列模型139
4.3  决策树模型143
4.4  森林模型149
4.5  特征选择154
4.6  boosting算法162
4.7  支持向量机167
4.8  元包169
4.9  自动机器学188
第5章  设检验196
5.1  设检验简介196
5.2  相关检验198
5.3  统计量检验205
5.4  检验213
5.5  方差检验218
5.6  其他类型检验224
第6章  贝叶斯统计246
6.1  贝叶斯统计基础247
6.2  beta二项式贝叶斯模型252
6.3  伽马泊松模型255
6.4  双正态贝叶斯模型256
6.5  后验逼近259
6.6  rstanarm包270
第3篇  r语言统计分析应用
第7章  商业统计分析276
7.1  基本概念276
7.2  基础a/b测试283
7.3  用大样本设计a/b测试305
7.4  a/b测试工具309
7.5  小样本的a/b测试314
第8章  营销统计分析316
8.1  营销统计分析简介316
8.2  行为序列320
8.3  选择模型341
第9章  信用评分模型开发351
9.1  评分卡开发流程351
9.2  数据获取与整合354
9.3  探索分析355
9.5  粗分类与woe变换366
9.6  模型评估367
9.7  评分卡开发372
9.8  模型监控374
9.9  scorecard374
第4篇  可重复探索和实践
0章  可重复研究382
10.1  r markdown文档创建382
10.2  bookdown文档编写393
1章  shiny数据可视化397
11.1  shiny基础397
11.2  reactive()与isolate()函数409
11.3  shiny布局413
11.4  shiny拓展424
11.5  如何制作一款成功的shiny应用441
11.6  小结443