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| 內容簡介： |
1.统计方法与R软件的有机结合。本书是一本基于R语言实现全部例题计算和分析的统计学教材，内容包括数据的描述性分析方法、推断方法以及常用的一些统计方法等，附录介绍了自助法置信区间的原理和应用。例题解答给出了详细的R代码，并列有必要的注释，对R的输出结果做了详尽解读。
2.注重统计方法应用，避免方法的数学推导。侧重于对统计方法思想和原理的介绍，并结合实际数据和案例讲述统计方法的应用，避免统计公式的推导，侧重于方法的R实现及其结果的解读，力求通俗易懂。
3.完善的教学和学习资源。为方便教学和学习，全书配有详细的教学大纲（含思政建设内容）、详细的R代码脚本、教学和学习用ppt（课件）、例题和练习题数据、习题答案等。
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| 關於作者： |
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贾俊平 中国人民大学统计学院副教授， 一直从事统计教学和研究工作。著有《统计学》《统计学—基于SPSS》《统计学—基于Excel》《统计学—基于R》《数据可视化分析—基于R语言》《统计学基础》等多部统计学教材。所著教材获得首届全国教材建设奖全国优秀教材（二等奖）、国家统计局优秀统计教材、北京高等教育精品教材等奖项。
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| 目錄：
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目 录
第1章数据与R语言
1.1数据与统计学
1.1.1统计学与数据分析
1.1.2数据分析方法和工具
1.1.3数据及其来源
1.2 R语言的初步使用
1.2.1 R软件的下载与安装
1.2.2对象赋值与运行
1.2.3编写代码脚本
1.2.4查看帮助文件
1.2.5包的安装与加载
1.2.6数据读取和保存
习题
第2章 数据处理和绘图基础
2.1 R的数据类型及其操作
2.1.1 向量、矩阵和数组
2.1.2 数据框
2.1.3 因子和列表
2.2 数据抽样和筛选
2.2.1 数据抽样
2.2.2 数据筛选
2.2.3 生成随机数
2.3 数据类型的转换
2.3.1 变量转换成向量
2.3.2 数据框转换成矩阵
2.3.3 短格式转化成长格式
2.4 生成频数表
2.4.1 类别数据频数表
2.4.2 数值数据类别化
2.5 R语言绘图基础
2.5.1 基本绘图函数
2.5.2 图形控制和页面布局
2.5.3 图形配色
习题
第3章 数据可视化
3.1 类别数据可视化
3.1.1 条形图及其变种
3.1.2 饼图及其变种
3.2 数据分布可视化
3.2.1 直方图与核密度图
3.2.2 箱线图和小提琴图
3.2.3 茎叶图
3.3 变量间关系可视化
3.3.1 散点图
3.3.2 散点图矩阵和相关系数矩阵
3.3.3 3D散点图和气泡图
3.4 样本相似性可视化
3.4.1 轮廓图
3.4.2 雷达图
3.4.3 星图
3.5 时间序列可视化
3.5.1 折线图
3.5.2 面积图
3.6 可视化的注意事项
3.6.1 图形元素
3.6.2 坐标轴刻度起点
3.6.3 图形比例
3.6.4 3D图形
习题
第4章 数据的描述统计量
4.1 描述水平的统计量
4.1.1 平均数
4.1.2 分位数
4.1.3 众数
4.2 描述差异的统计量
4.2.1 极差和四分位差
4.2.2 方差和标准差
4.2.3 变异系数
4.3 描述分布形状的统计量
4.3.1 偏度系数
4.3.2 峰度系数
4.4 数据标准化
4.4.1 标准分数
4.4.2 极值标准化
4.5 数据的综合描述
4.5.1 几个常用的 R 函数
4.5.2 一个综合描述的例子
习题
第5章 随机变量的概率分布
5.1 什么是概率
5.2 随机变量的概率分布
5.2.1 随机变量及其概括性度量
5.2.2 随机变量的概率分布
5.2.3 其他几个重要的统计分布
5.3 样本统计量的概率分布
5.3.1 统计量及其分布
5.3.2 样本均值的抽样分布
5.3.3 样本方差的抽样分布
5.3.4 样本比例的抽样分布
5.3.5 统计量的标准误
习题
第 6章 参数估计
6.1 参数估计的原理
6.1.1 点估计与区间估计
6.1.2 评量估计量的标准
6.2 总体均值的区间估计
6.2.1 一个总体均值的估计
6.2.2 两个总体均值差的估计
6.3 总体比例的区间估计
6.3.1 一个总体比例的估计
6.3.2 两个总体比例差的估计
6.4 总体方差的区间估计
6.4.1 一个总体方差的估计
6.4.2 两个总体方差比的估计
习题
第7章 假设检验
7.1 假设检验的原理
7.1.1 提出假设
7.1.2 做出决策
7.1.3 表述结果
7.1.4 效应量
7.2 总体均值的检验
7.2.1 一个总体均值的检验
7.2.2 两个总体均值差的检验
7.3 总体比例的检验
7.3.1 一个总体比例的检验
7.3.2 两个总体比例差的检验
7.4 总体方差的检验
7.4.1 一个总体方差的检验
7.4.2 两个总体方差比的检验
7.5 正态性检验
7.5.1 正态概率图
7.
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| 內容試閱：
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统计学是一门既有趣又十分有用的学科。在计算机时代到来前，计算问题使统计的应用受到极大限制，很多人也由于计算问题对统计学望而却步。在计算机和互联网普及的今天，统计软件的使用不仅促进了统计科学的发展，也使得统计教学和学习发生了革命性的变化。软件的使用可以让我们从繁杂的统计计算中解放出来，可以有更多的时间去理解统计方法的思想和原理。当我们把那些繁杂但属于简单劳动的计算交给计算机“秒杀”时，就会发现统计的学习和应用并不困难。
统计分析离不开统计软件。统计分析软件有多种，包括一些优秀的商业统计软件，如 SAS，SPSS等。由于这些软件价格不菲，多数人难以接近。幸运的是， R的出现使价格问题不复存在，这就为多数人学习统计提供了良好的条件。 R 是一种免费的统计计算和绘图语言，也是一套开源的数据分析解决方案。 R 语言不仅提供了内容丰富的数据分析方法，而且具有强大的可视化功能，因其开源和免费、功能强大、易于使用和更新速度快等优点受到人们普遍欢迎。 R 软件每年都会有两次左右的版本更新，新版本可能对某些包或函数做了升级，使用前需要根据自己使用的版本检查使用的函数是否已经更新。
本书是一本基于 R实现全部例题计算和分析的统计学教材，书中例题的解答给出了详细的 R代码和结果。全书共 12 章，包括数据的描述性分析方法、推断方法以及常用的统计方法等，附录 A介绍了自助法置信区间的原理和应用。本书对 R的使用尽可能体现其灵活性和多样性，对同类数据或变量的分析尽可能多地使用不同的 R包和函数，使读者更多地了解 R的功能和特点。本书例题给出的 R代码侧重于演示统计方法的实现过程，实际应用时，读者可根据自身分析的需要选择不同的 R包或函数来解决所面临的统计问题。
在保留第4版内容框架的基础上，第 5版做了全面更新，增加了“数据处理和绘图基础”一章，部分章节重新进行了编写，在内容上做了进一步的简化和提炼。
本书可作为高等院校统计学专业本科生的基础课程教材，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，对实际数据分析工作者也具有参考价值。由于作者水平有限，难免存在错误或不当之处，希望读者在使用中对本书的不足之处多提宝贵意见，以便进一步修改和完善。
本书学习资源下载网址：http://www.crup.com.cn。
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