统计学——基于R(第4版)【正版新书】
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作者作者
出版社中国人民大学出版社
ISBN9787300289250
出版时间2021-01
装帧平装
开本16开
定价46元
货号1202300671
上书时间2024-06-29
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内容摘要
商品简介R是一种语言，它为不错数据分析人员提供个*化分析的程序编写方式；R是一款统计软件，它为中级数据分析人员提供大量的工具包和函数；R是一*教*书，它为初学者提供丰富而便捷的帮*信息，简*学习后就可以做初步的数据分析；R是一种文化，使用后你会感到传授或学习统计学知识的方式应当改变。本书是一本基于R语言实现全部例题计算与分析的统计学教材，书中例题的解答和图表均给出了R的详细代码和结果。全书共11章，包括数据的可视化等描述*分析方法、推断方法以及常用的一些统计方法等。附录A介绍了自*法置信区间及其应用。本书立足于统计应用，避免数学公式的推导，通俗易懂，可作为高等院校统计学专业**生的基础课程教材，也可作为经济管理类专业及部分理、工、农、林、医药等专业的统计学教材，对实际数据分析人员也有参考价值。目录章数据与R语言1.1数据与统计学1.1.1什么是统计学1.1.2变量与数据1.1.3数据的来源1.2R语言的初步使用1.2.1R软件的下载、安装与更新1.2.2对象赋值与运行1.2.3编写代码脚本1.2.4查看帮*文件1.2.5包的安装与加载1.3R语言数据处理1.3.1创建R格式数据1.3.2数据读取和保存1.3.3随机数和数据抽样1.3.4数据类型的转换1.3.5生成频数表1.4R语言绘图基础1.4.1基本绘图函数1.4.2图形控制和页面布局1.4.3图形颜色习题第2章数据可视化2.1类别数据可视化2.1.1条形图及其变种2.1.2饼图及其变种2.2数据分布可视化2.2.1直方图与核密度图2.2.2箱线图和小提琴图2.2.3茎叶图和点图2.3变量间关系可视化2.3.1散点图和散点图矩阵2.3.23D散点图和气泡图2.4样本相似*可视化2.4.1轮廓图2.4.2雷达图2.4.3星图2.5时间序列可视化2.5.1折线图2.5.2面积图2.6可视化的注意事项习题第3章数据的描述统计量3.1描述水平的统计量3.1.1平均数3.1.2分位数3.1.3众数3.2描述差异的统计量3.2.1极差和四分位差3.2.2方差和标准差3.2.3变异系数3.2.4标准分数3.3描述分布形状的统计量3.3.1偏度系数3.3.2峰度系数3.4数据的综合描述3.4.1几个常用的R函数3.4.2一个综合描述的例子习题第4章随机变量的概率分布4.1什么是概率4.2随机变量的概率分布4.2.1随机变量及其概括*度量4.2.2随机变量的概率分布4.2.3**几个重要的统计分布4.3样本统计量的概率分布4.3.1统计量及其分布4.3.2样本均值的抽样分布4.3.3样本方差的抽样分布4.3.4样本比例的抽样分布4.3.5统计量的标准误习题第5章参数估计5.1参数估计的原理5.1.1点估计与区间估计5.1.2评量估计量的标准5.2总体均值的区间估计5.2.1一个总体均值的估计5.2.2两个总体均值之差的估计5.3总体比例的区间估计5.3.1一个总体比例的估计5.3.2两个总体比例之差的估计5.4总体方差的区间估计5.4.1一个总体方差的估计5.4.2两个总体方差比的估计习题第6章*设检验6.1*设检验的原理6.1.1提出*设6.1.2做出决策6.1.3表述结果6.1.4效应量6.2总体均值的检验6.2.1一个总体均值的检验6.2.2两个总体均值之差的检验6.3总体比例的检验6.3.1一个总体比例的检验6.3.2两个总体比例之差的检验6.4总体方差的检验6.4.1一个总体方差的检验6.4.2两个总体方差比的检验6.5正态*检验6.5.1正态概率图6.5.2Shapiro-Wilk检验和Ko**o*orov-Smirnov检验习题第7章类别变量分析7.1一个类别变量的拟合优度检验7.1.1期望频数相等7.1.2期望频数不等7.2两个类别变量的独立*检验7.2.1列联表与?2独立*检验7.2.2应用?2检验的注意事项7.3两个类别变量的相关*度量7.3.1'系数和Cramer'sV系数7.3.2列联系数习题第8章方差分析8.1方差分析的原理8.1.1什么是方差分析8.1.2误差分解8.2*因子方差分析8.2.1数学模型8.2.2效应检验8.2.3效应量分析8.2.4多重比较8.3双因子方差分析8.3.1数学模型8.3.2主效应分析8.3.3交互效应分析8.4方差分析的*定及其检验8.4.1正态*检验8.4.2方差齐*检验习题*9章*元线*回归9.1确定变量间的关系9.1.1变量间的关系9.1.2相关关系的描述9.1.3关系强度的度量9.2模型估计和检验9.2.1回归模型与回归方程9.2.2参数的**二乘估计9.2.3模型的拟合优度9.2.4模型的显著*检验9.3利用回归方程进行预测9.3.1均值的置信区间9.3.2个别值的预测区间9.4回归模型的诊断9.4.1残差与残差图9.4.2检验模型*定习题0章多元线*回归10.1多元线*回归模型及其参数估计10.1.1回归模型与回归方程10.1.2参数的**二乘估计10.2拟合优度和显著*检验10.2.1模型的拟合优度10.2.2模型的显著*检验10.2.3模型诊断10.3多重共线*及其处理10.3.1多重共线*及其识*……
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