统计建模与R软件
出版社:清华大学出版社
出版日期:2007-5
ISBN:9787302143666
作者:薛毅
页数:525页
书籍目录
第1章 概率统计的基本知识
第2章 R软件的使用
第3章 数据描述性分析
第4章 参数估计
第5章 假设检验
第6章 回归分析
第7章 方差分析
第8章 应用多元分析（Ⅰ）
第9章 应用多元分析（Ⅱ）
第10章 计算机模拟
附录 索引
参考文献
编辑推荐
《统计建模与R软件》可作为理工、经济、管理、生物等专业学生数理统计课程的辅导教材或教学参考书，也可作为统计计算课程的教材和数学建模竞赛的辅导教材。
作者简介
统计建模与R软件，ISBN：9787302143666，作者：薛毅
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精彩书评 (总计5条)
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这本书是将教材课本中介绍的统计方法与计算机语言R进行结合，通过编程实现对统计学理论知识的理解，通过接口封装，进一步增加了其可用性。整本书的使用价值很高，通过理解其中的实例，结合自己的工作，你会有更深的心得体会。这本书就是两条线，一条线是统计学中的各种基础知识和方法，另一条线是R语言实现。然而这两条线如果放在过去，那么我一定会在一段相当长的时间段内不断分别沿着这两条线去琢磨。可以说，这两条线非常复杂，内容也非常多，按照这种读书方法最终收获的是“模糊的记忆”，没有什么系统性的感触，也没有与工作结合的认识。现在看来，我觉得一种比较好的阅读本书的方式是划分成如下几步。第一步，粗看目录，知道整本书的大体框架；第二步，看每一章的序或介绍，通过看序，知道每一章的核心要解决的问题是什么；第三步，看每一章的实例，知道解决实例的方法。【通过目录看书的框架】要了解统计学的基本知识，那就是chapter1；要了解R语言的语法，那就是chapter2；统计学与R的初步结合，基于描述性分析，那就是chapter3，其中用R画图也是本章；个人认为本书最大价值在于5-9章。假设推断 in chapter5；回归分析 in chapter6；方差分析 in chapter7；判别分析与聚类分析 in chapter8；主成分分析、因子分析、相关分析 in chapter9；ok，第一步达到了，本书的框架就是理论到实践的打通，由浅入深。【核心关键词的含义】你知道的分布有哪些？均匀分布、正态分布、泊松分布、卡方分布；统计分析：分为统计描述和统计推断两个部分。统计描述：是通过绘制图表、计算统计量等方法来描述数据的分布特点。是数据分析的基本步骤，也是记性统计推断的基础。统计推断：主要包含参数估计和假设检验两个主要内容。参数估计：通过样本来估计总体分布所包含的未知参数，叫做参数估计，是统计推断的一种重要形式。常见的方法有两种，一种称为点估计，另一种是区间估计。假设检验：通过样本数据对某个事先做出的假设按照某种设计好的方法进行检验，判断该假设是否正确。是统计推断的另一种表现形式。假设检验的参数方法：在统计推断问题中，如果假定或者给定了总体分布的具体形式（如正态分布），只是其中含有若干未知参数，需要基于总体的样本对参数做出估计或者进行某种假设校验，这种推断方法称为参数方法。假设检验的非参数方法：在许多实际问题中，都不知道总体是怎样的一种分布，很难对总体分布做出正确的假定，对于这种不假定总体分布的具体形式，尽量从样本本身来获取所需要的信息的统计方法称为非参数方法。回归分析：变量间的关系有两类，一类是完全确定的关系，可以用函数形式表示；还有一类是变量间有一定的关系，但是由于情况复杂或者存在不可避免的误差无法做到精确确定，为了能够研究这类变量之间的关系，常常通过大量试验或观测获取数据，用统计方法去寻找两者之间的关系，注意，这种关系反映的是变量间的统计规律。这种统计方法便是回归分析。方差分析：在实际工作中，影响一件事情的因素有很多，人们总是希望通过各种试验来观察各种因素对试验结果的影响。方差分析就是研究一种或多种维度的变化对试验结果指标是否有显著影响，从而找出较优的试验条件或者生产条件的一种常用统计方法。基本目标就是通过比较各种原因在总变异中的重要程度，对原因进行排序，从而实现下一步工作方向的确定。判别分析：也就是机器学习中的有监督学习，鸡仔已知有多少类的情况下，并且在有训练样本的前提下，利用训练样本对数据进行分类。是用于判断个体所属群体的一种统计方法。聚类分析：预先不知道有多少类别，很据某种规则将样本进行分类。是一类将数据所对应的研究对象进行分类的统计方法。主成分分析：PCA。是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。通过降维技术把多个变量化成少数几个主成分的方法。这些主成分能够反映原始变量的大部分信息，通常表现为原始变量的线性组合。因子分析：是PCA的推广和扩展，也是降维的一种方法，是一种用来分析隐藏在表面现象背后的因子作用的一类统计模型。相关分析：分析两组随机变量之间相关性程度的一种统计方法。 -
看完这本书后，个人总结的学习顺序建议：如果你的计量统计基础超扎实，直接看第二章看起，后面每一章直接做例题，R就学的差不多了。如果计量统计基础不扎实，先看一遍第二章，然后返回第一章，然后跳三章，顺序看下去，这一遍只看理论讲解部分，看完一遍后，再返回第二章，第三章，顺序看下去，这一遍重点做题，当然是在R里模仿书中例题写一遍。我感觉光看，不上手，效果还是不行的，必须得上手写程序，这样才扎实，使用的时候才能想起来。缺点：书中的计量和统计部分还是初级的，很浅，当然这本书的目的就是学习R语言。在R语言的学习方面，绘图讲的也是一点点。绘图我是结合另一本专门讲lattice的书学习的。 -
中文写R的书里，算是最好的了，因为本来就没几本。作者避免了过多的数理统计证明，更偏向应用。给出了很多的实例。内容比较简单，生物、经济等学科的学过简单统计学就基本能看了，不过这些读者用SPSS更多吧。当然有数理统计背景阅读起来更轻松。
精彩短评 (总计75条)
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除了R软件详细用法之外，还介绍了各种统计分析的方法，有丰富实例，实在是难得的一本好书。 -
可算没那么难得要死·· -
基础中的基础 -
断断续续看了一年 今天上午终于看完了 -
很好的R教材 -
不是统计专业的读的很费劲！好书 值得再读2遍 -
p67: z <- 0:9; length(z)是10不是9.... -
所见最好的R入门cookbook -
建议读下册，上册部分都是基本概统，下册才是真正的计量和建模。越来越喜欢R，体积小，速度快，界面也简洁，不像matlab和sas，看的眼花缭乱的 -
统计学讲得比较多，R则涉及的不深。 -
中文书里边儿真心不错 第一章很难 因为数理统计不懂 之后的内容很实用 之后能用来当参考书 -
我最近看了国内出版的一系列统计分析软件介绍的书，感觉这本书是最棒的，作者在写书时用了很多心思。优点如下：1.命令介绍详略得当。国内许多软件图书的作者习惯于把软件自带的Help翻译过来就当作命令的介绍。殊不知，在读者第一次接触该命令时不需要那么详细的信息，只需要能够有一个简单的例子就行了。本书作者在这方面做得很好，命令介绍很有克制，详略得当。2.软件操作循序渐进，并且不忽略一些软件实用的必要的小技巧。能够按照作者的介绍对软件Step by Step的操作，逐步深入理解软件。3.统计知识介绍适时，并且自成体系。作者在介绍相关命令的时候，能够介绍必要的统计知识。并且统计知识的介绍比较体系化。可以当做初学者入门的指导。如果对我这种已经学过相关知识的人，当做速查大纲也不错。而国内有些统计软件介绍的图书，如果要明白书中介绍的一个命令经常要参考三四本书才行。4.作者比较热情。昨天向作者索要书中自带的程序，下午发邮件给作者，晚上就有了回音。如果让我横向比较，我可以这么打分：本书 4.5张文彤 SPSS统计分析基础、高级教程 3.5卢文岱 SPSS For Windows 3刘军 UCINET 2.5 -
R比SAS要好玩的，不过这本好入门 -
我真的觉得自己太水了……OTLL -
本书讲的主要是一些统计学方法，以及R语言的实现 -
我一共买了两本R语言的书,这本的前一部份,实际上就是R开发工具上自带的R介绍PDF文件中的一部分翻译.适合初学者, 更加偏重于统计学理论专业的人学习.对于销售统计分析方面都相对比较少,可能2006年写的吧,当前比较需要的应用,提及太少.对于了解R语言还是足够. 书中应该简单讲些如何在不同MySQL版本中,进行数据抓取,然后分析.这方面非常薄弱. -
浅显易懂 -
看完这本书后，个人总结的学习顺序建议：
如果你的计量统计基础超扎实，直接看第二章看起，后面每一章直接做例题，R就学的差不多了。
如果计量统计基础不扎实，先看一遍第二章，然后返回第一章，然后跳三章，顺序看下去，这一遍只看理论讲解部分，看完一遍后，再返回第二章，第三章，顺序看下去，这一遍重点做题，当然是在R里模仿书中例题写一遍。
我感觉光看，不上手，效果还是不行的，必须得上手写程序，这样才扎实，使用的时候才能想起来。
缺点：书中的计量和统计部分还是初级的，很浅，当然这本书的目的就是学习R语言。
在R语言的学习方面，绘图讲的也是一点点。绘图我是结合另一本专门讲lattice的书学习的。 -
以R为中心，介绍了最重要的一些统计建模的方法，作为一本入门书，统计部分的知识没有强调的很多，对于我这种数学学渣简直是福音，基本上这书你从头看到尾也许有些公式应为没学过会有的莫名其妙，但是不会说看不懂吧。五星好评。 -
感慨一下本科时候学习能力真是弱爆了… -
看了开头就差不多了 -
R软件及统计相关知识的一本好书 -
還沒看完呢 但覺得講的很詳細 -
我觉得这本书是中文学习R语言的优秀教材。 -
书籍很棒，没有破损，赞一个 -
R建模方面很不错的基础读物。 -
建议R基础比较好的，可以看看 -
偏统计的内容多了些，不过确实是一本好书来着。， -
有点旧了。 -
很好的哟 -
挺好的，帮同学买的，满意。 -
第一章其实可以不看的，如果学过概率的话。
请问哪本lattice的书比较好啊，需要用R作图。 -
1刷，30% -
纸张比较差，看起来像盗版 -
作图可以看看R in action ，不过我觉得有基础的直接学下册就可以了，上册偏概率，6章之后才是计量 -
当时学R时竟然在图书馆看到本R的书，欣喜如狂 -
全面，易读，基础 -
本书为什么这么晦涩，就是因为作者在某些篇章中点到即至的做法，内容写了一堆，但是假设说明完全都没写。知道的人觉得本书太浅，不知道的人觉得本书太深，有些内容就是不能读。 -
花樣作死大比拼的一學期… -
当年学R就靠它，可惜现在都不用R，就当积累统计基础吧 -
适合初学者吧我觉得但是蛮好懂的纸张的质量没想象中好啊 -
这本书很不错，我用起来感觉很适用，就是有点简单 -
差不多是国内R语言方面早起的书籍，比较完整，里面很多的自编函数，目前对于R来说，已经不用那么麻烦了，但是通过此书来学习R挺好 -
屌丝的R入门选读。拿来做入门熟悉，真正使用的还是 -
以前自我感觉概率论与数理统计学得不错，回头看其实很多地方知其然不知其所以然，现在遇到问题就在其他地方检索一下，算是恶补了。 -
满基础的一本书，粗略的看下。 -
全面系统，理论和实践兼顾的初中级资料 案例丰富 适合有一点统计基础 -
给单位采购很不错经常来 -
书本很新，而且比其他地方便宜呢，很好的书~ -
入门圣经 -
不错，里面讲解很详细 -
统计建模与R软件较好的结合了统计知识与R软件。由于是06年编写的，现在R软件已经更新到3.0，书中也有少量程序不能被调用，好在给出了原始代码，可以自己输入。综合来说，是一部很好的基础教材。很值得初学者阅读，并运行其中的程序。学习此书必会获益匪浅。 -
讲的很细，适合学习。 -
自学必备神书 -
感觉很一般，不如直接看R网站上的资源。 -
既回顾了统计学的知识，又学习了R的操作。 -
书中有大量案例，还有习题，很多的方法也有详细的解释，数学原理推导也有详细的说明，推荐好书。 -
没有看R的部分 数学渣的小福音 -
我学R的入门书籍，推荐 -
书是免费接的，省了我不少钱。这次要好好练习 -
学习R的不二选择。。 -
整本书的内容还不错。 -
结构清晰，覆盖面广，适合入门。 -
国内的R语言书也不少，这本是很经典的，值得细读 -
从图书馆借来当帮助用，后面的PCA和因子分析好复杂，这部分原理可以看《漫画统计学之因子分析.（日）高桥 信》 -
R语言入门读物，适合初学者 -
很多都抄袭R的入门手册，手法太低劣了，连变量名都一样 -
数据分析（难道真要接这个offer了吗…… -
跟着视频，还是有点难…… -
很不错，直接用的这个当SPLUS的教材，和R也通用。老师也很好，直接索要课件，第二天就给我发邮箱了。很不错 -
适合没有R基础的，最好结合《R in action》, 也可以在coursera上面听课，多者结合最好。 -
Statistical Modelling作业奋斗完毕，终于可以将这本书搁置到一边…… -
氣死了!!!!連個偏最小二乘法的教程都木有!!!!!!!!!!!枉我還一大早坐了校巴去東風路校區的圖書館借!!!!!!!!!!!!!!! -
难得一见的中国本土好教程 -
:C819/4702