统计学：基于R的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 统计学
• R语言
• 数据分析
• 统计建模
• 应用统计
• 概率论
• 推论统计
• 回归分析
• 数据可视化
• 机器学习

统计学是一门资料分析的学科，被广泛应用于生产、生活和科学研究的各个领域。在电脑和网际网路普及的今天，统计软体的使用，不仅促进了统计科学的发展，也使统计学习发生了革命性的变化。当我们把计算交给电脑「秒杀」的时候，就能有更多的时间去理解统计方法的原理，就会发现统计学习和应用并不困难。
　　
　　R语言是一款统计计算语言，它有许多优点，包括：
　　1.比起大多数的统计软体，R是免费的。
　　2.更新速度快，包含很多最新方法，使用上更灵活。
　　3.提供丰富的资料分析技术，功能十分强大。
　　4.多样化的绘图功能，有助于对资料进行视觉化分析。
　　
　　由于R的强大功能及使用上的灵活性，在实际工作及科学研究上，已逐渐成为资料分析的主流。

本书特色

　　•注重统计思维和方法应用。
　　强调对统计思维的理解和方法应用，并以实际案例引出学习内容及目标。

　　•使用R完成计算和分析。
　　本书所有例题皆以R完成计算及分析，以便读者了解R语言的功能和特点。

　　•注重统计方法之间的逻辑。
　　以图解方式展示各章内容，方便读者清楚掌握统计方法间的融会贯通。
 

深入浅出：探索现代数据科学的基石与实践 本书旨在为读者构建一个坚实的数据科学理论与实践的桥梁，重点关注统计学原理在实际问题解决中的应用，同时辅以当前最主流、最强大的数据处理和分析工具——Python及其生态系统。我们致力于提供一个既有深度又不失广度的学习路径，帮助读者从零开始，逐步掌握数据驱动决策所需的关键技能。 第一部分：统计思维的构建与概率论基础 (The Foundation of Statistical Thinking) 本部分着重于培养读者的“统计眼光”，这是有效分析任何数据集的前提。我们将从最基本的概念出发，摒弃过于抽象的数学推导，转而聚焦于概念的直观理解及其在现实世界中的映射。 1. 数据本质与描述性统计： 我们将深入探讨数据的类型（定性、定量、时间序列等）及其测量尺度。描述性统计不再是简单的均值、中位数和众数罗列，而是着眼于如何通过可视化工具（如箱线图、直方图、散点图矩阵）来揭示数据背后的初步结构、分布形态和潜在异常值。我们强调理解变异性的重要性，区分总体与样本，以及如何用量化指标（如标准差、四分位距）精确描绘数据的集中趋势与离散程度。 2. 概率论：不确定性下的理性决策： 概率论是统计推断的语言。我们从古典概率、几何概率入手，迅速过渡到更具实用性的随机变量概念。重点讲解离散型（二项分布、泊松分布）和连续型（均匀分布、指数分布）的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。我们特别关注正态分布的普适性及其在统计建模中的核心地位。此外，我们将详述大数定律和中心极限定理，阐明为什么随机抽样能够带来可预测的结果，这是所有推断统计学得以成立的基石。 3. 随机抽样与数据采集的艺术： 在实践中，数据的质量决定了分析的上限。本章将详细探讨各种抽样方法（简单随机、分层、系统、整群抽样）的优缺点，并讨论抽样误差的来源与控制。我们还会引入贝叶斯定理，解释其在信息更新和先验知识整合中的强大能力，为后续的贝叶斯统计方法打下理论基础。 第二部分：推断统计学：从样本到总体 (Statistical Inference in Action) 本部分是本书的核心，它指导读者如何利用有限的样本信息，对未知参数做出合理且量化的判断。 4. 参数估计的艺术： 我们首先区分点估计与区间估计。对于点估计，我们将分析估计量的优良性质（无偏性、有效性、一致性）。在区间估计部分，重点讲解置信区间的构造与解释，特别是针对均值、比例和方差的置信区间，强调“95%置信”的真正含义，避免常见的误读。 5. 假设检验的逻辑框架： 假设检验是科学研究中最常使用的工具。本章会系统地梳理假设检验的完整流程：从提出零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），到选择检验统计量，计算P值，再到最终的决策。我们深度剖析I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）之间的权衡，并引入统计功效（Power）的概念，强调设计实验时必须考虑样本量对结论可靠性的影响。我们将涵盖Z检验、t检验（单样本、双样本、配对样本）以及卡方检验的基础应用。 6. 方差分析（ANOVA）：多组比较的利器： 当需要比较三个或更多独立组的均值时，ANOVA成为比反复进行两两t检验更为严谨的方法。本章将详细解释单因素和双因素ANOVA的原理，着重于F统计量的含义，并讨论如何进行事后检验（Post-hoc Tests，如Tukey HSD）以定位差异的来源，同时控制家族误差率。 第三部分：线性模型与回归分析：量化关系 (Modeling Relationships with Regression) 回归分析是统计学在预测和解释变量间关系方面的最强大工具。本部分将使用Python的`statsmodels`和`scikit-learn`库进行实战演示。 7. 简单线性回归（SLR）： 我们从最基础的模型开始，通过最小二乘法（OLS）的几何意义解释回归线的确定过程。重点在于系数的解释（斜率、截距）、拟合优度指标（$R^2$）的解读，以及残差分析——这是判断模型是否有效的关键步骤。我们还将探讨共线性、异方差性和自相关性等常见问题及其诊断方法。 8. 多元线性回归（MLR）： 引入多个预测变量后，模型能力大大增强。本章讲解如何选择变量、处理交互项（Interaction Terms）和哑变量（Dummy Variables），以捕捉复杂的非线性关系和分组效应。我们将深入探讨模型选择的原则，如调整$R^2$、AIC和BIC准则，以及逐步回归法（Stepwise Selection）的适用场景与局限性。 9. 广义线性模型（GLM）：超越正态分布的建模： 现实世界的数据往往不服从正态分布。本部分介绍如何使用GLM扩展线性模型的适用范围。我们将重点关注： 逻辑回归（Logistic Regression）： 用于二分类结果（如是/否，成功/失败）的建模，深入解释Logit变换和赔率比（Odds Ratio）的实际意义。 泊松回归： 用于计数数据（如事件发生次数）的建模。 第四部分：非参数方法与时间序列初步 (Robust Methods and Temporal Data) 本部分关注在数据不满足参数模型严格假设时，我们如何依然能够进行可靠的统计推断，并初步涉猎具有时间依赖性的数据分析。 10. 非参数统计：当假设不成立时： 介绍适用于小样本或数据严重偏态情况下的检验方法，例如Wilcoxon秩和检验（替代t检验）、Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA），以及Spearman等级相关系数。这部分强调了统计稳健性（Robustness）的重要性。 11. 时间序列数据初探： 简单介绍时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、随机波动）。我们将使用平滑技术（如移动平均）进行初步预测，并简要介绍自回归（AR）和移动平均（MA）模型的概念，为读者后续深入学习ARIMA模型打下基础。 第五部分：Python环境下的数据分析实践 (Practical Data Workflow with Python) 贯穿全书，本部分将提供贯穿理论与实践的工具链。我们不侧重于特定库的API罗列，而是聚焦于如何将统计思想转化为可执行的代码流程。 12. 数据处理与准备（Pandas与NumPy）： 强调数据清洗（缺失值插补、异常值处理）、数据重塑（Pivot, Melt）和特征工程的基础流程，确保输入模型的数据是高质量、合规的。 13. 可视化驱动洞察（Matplotlib/Seaborn）： 学习如何使用专业的统计图表（如小提琴图、Q-Q图）来诊断模型假设和探索数据分布，实现“图表即分析”的工作流。 14. 模型构建与验证（Scikit-learn基础）： 介绍如何使用Python进行交叉验证（Cross-Validation），理解训练集、验证集和测试集的作用，强调模型泛化能力的重要性，而非仅仅追求训练集上的高拟合度。 通过这套系统化的学习路径，读者将不仅掌握统计学的核心概念，更能熟练运用现代计算工具解决复杂的实际数据问题，真正实现从数据到洞察的转化。

作者简介
　　
贾俊平
　　
　　现任
　　中国人民大学统计学院副教授
　　
　　学历
　　中国人民大学统计学硕士
　　
　　着作
　　《统计分析与R》（五南）
　　《统计学》（中国人民大学）
　　《统计学基础》（中国人民大学）
　　《应用统计学》（中国人民大学）
　　《统计学—基于SPSS》（中国人民大学）
　　《统计学—基于R》（中国人民大学）
　　《描述统计》（中国人民大学）
　　《数据建模与决策》（中国人民大学）
　　《工商管理统计》（当代中国）
　　《市场调查与分析》（中国统计）
　　
审定者简介
　　
陈正昌校订
　　
　　现任
　　国立屏东大学教育学系副教授
　　
　　学历
　　国立政治大学教育学博士
　　
　　着作
　　《统计分析与R》（五南）
　　《SPSS与统计分析》（五南）
　　《Minitab与统计分析》（五南）
　　《多变量分析方法》（五南）
　　《基础统计学》（鼎茂）
　　《行为及社会科学统计学》（复文）
　　《量化研究与统计分析》（新学林）

第1章 资料与统计学
问题与思考：怎样理解统计结论
1.1 统计学及其应用
1.1.1 什么是统计学
1.1.2 统计学的应用
1.2 资料及其来源
1.2.1 变数与资料
1.2.2 资料的来源
1.3 R简介
1.3.1 R的初步使用
1.3.2 资料的录入、读入与保存
1.3.3 资料的使用和编辑
1.3.4 资料类型的转换
1.3.5 函数的编写
本书图解：统计方法分类与本书架构
主要术语
思考与练习

第2章 用图表展示资料
问题与思考：怎样用图表看资料
2.1 类别资料的图表展示
2.1.1 用次数分配表观察类别资料
2.1.2 用图形展示类别资料
2.2 数值资料的图表展示
2.2.1 用次数分配表观察资料分配
2.2.2 用图形展示数值资料
2.3 使用图表的注意事项
本章图解：资料类型与图表展示方法
主要术语
思考与练习

第3章 用统计量描述资料
问题与思考：怎样分析学生的考试成绩
3.1 水准的描述
3.1.1 平均数
3.1.2 中位数和分位数
3.1.3 水准代表值的选择
3.2 差异的描述
3.2.1 全距和四分位距
3.2.2 变异数和标准差
3.2.3 变异系数
3.2.4 标准得分
3.3 分配形状的描述
3.4 资料的综合描述
本章图解：资料分配特征与描述统计量
主要术语
思考与练习

第4章 随机变数的机率分配
问题与思考：彩券中奖的机率有多大
4.1 什么是机率
4.2 随机变数的机率分配
4.2.1 随机变数及其概括性量数
4.2.2 随机变数的机率分配
4.2.3 其他几个重要的统计分配
4.3 样本统计量的机率分配
4.3.1 统计量及其分配
4.3.2 样本平均数的分配
4.3.3 其他统计量的分配
4.3.4 统计量的标准误差
本章图解：随机变数的机率分配
主要术语
思考与练习

第5章 参数估计
问题与思考：科学家做出重大贡献时的最佳年龄是多少
5.1 参数估计的基本原理
5.1.1 点估计与区间估计
5.1.2 评量估计量的标准
5.2 母体平均数的区间估计
5.2.1 一个母体平均数的估计
5.2.2 两个母体平均数之差的估计
5.3 母体比例的区间估计
5.3.1 一个母体比例的估计
5.3.2 两个母体比例之差的估计
5.4 母体变异数的区间估计
5.4.1 一个母体变异数的估计
5.4.2 两个母体变异数比的估计
5.5 样本量的确定
5.5.1 估计母体平均数时样本量的确定
5.5.2 估计母体比例时样本量的确定
本章图解：参数估计所使用的分配
主要术语
思考与练习

第6章 假设检定
问题与思考：你相信饮用水瓶子标签上的说法吗
6.1 假设检定的基本原理
6.1.1 怎样提出假设
6.1.2 怎样做出决策
6.1.3 怎样表述决策结果
6.2 母体平均数的检定
6.2.1 一个母体平均数的检定
6.2.2 两个母体平均数之差的检定
6.3 母体比例的检定
6.3.1 一个母体比例的检定
6.3.2 两个母体比例之差的检定
6.4 母体变异数的检定
6.4.1 一个母体变异数的检定
6.4.2 两个母体变异数比的检定
6.5 非参数检定
6.5.1 母体分配的检定
6.5.2 母体位置参数的检定
本章图解：假设检定的内容架构
主要术语
思考与练习

第7章 类别变数分析
问题与思考：网购满意度与地区有关系吗
7.1 一个类别变数的适合度检定
7.1.1 期望次数相等
7.1.2 期望次数不等
7.2 两个类别变数的独立性检定
7.2.1 列联表与χ2独立性检定
7.2.2 应用χ2检定的注意事项
7.3 两个类别变数的相关性量数
7.3.1 φ系数和Cramer's V系数
7.3.2 列联系数
本章图解：类别变数分析方法75
主要术语
思考与练习

第8章 变异数分析
问题与思考：超市位置和竞争者数量对销售额有影响吗
8.1 变异数分析的基本原理
8.1.1 什么是变异数分析
8.1.2 误差分解
8.2 单因子变异数分析
8.2.1 数学模型
8.2.2 效果检定
8.2.3 多重比较
8.3 二因子变异数分析
8.3.1 数学模型
8.3.2 主效果分析
8.3.3 交互效果分析
8.4 变异数分析的假定及其检定
8.4.1 常态性检定
8.4.2 变异数同质性检定
8.5 单因子变异数分析之非参数方法
本章图解：变异数分析过程
主要术语
思考与练习

第9章 一元线性回归
问题与思考：GDP与消费水准有关系吗
9.1 变数间的关系
9.1.1 确定变数之间的关系
9.1.2 相关关系的描述
9.1.3 关系强度的度量
9.2 一元线性回归模型的估计和检定
9.2.1 一元线性回归模型
9.2.2 参数的最小平方估计
9.2.3 模型的适合度
9.2.4 模型的显着性检定
9.3 利用回归方程进行预测
9.3.1 平均数的信赖区间
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 检定模型假定
本章图解：一元线性回归的建模过程
主要术语
思考与练习

第10章 多元线性回归 ／367
问题与思考：逾期放款受哪些因素影响
10.1 多元线性回归模型
10.1.2 参数的最小平方估计
10.2 适合度和显着性检定
10.2.1 模型的适合度
10.2.2 模型的显着性检定
10.2.3 模型诊断
10.3 多重共线性及其处理
10.3.1 多重共线性及其识别
10.3.2 变数选择与逐步回归
10.4 相对重要性和模型比较
10.4.1 自变数的相对重要性
10.4.2 模型比较
10.5 利用回归方程进行预测
10.6 虚拟变数回归
10.6.1 在模型中引入虚拟变数
10.6.2 含有一个虚拟变数的回归
本章图解：多元线性回归的建模过程
主要术语
思考与练习

第11章 时间序列预测
问题与思考：如何预测社会消费品零售总额
11.1 时间序列的成分和预测方法
11.1.1 时间序列的成分
11.1.2 预测方法的选择与评估
11.2 指数平滑预测
11.2.1 指数平滑模型的一般表达
11.2.2 简单指数平滑预测
11.2.3 Holt指数平滑预测
11.2.4 Winter指数平滑预测
11.3 趋势外推预测
11.3.1 线性趋势预测
11.3.2 非线性趋势预测
11.4 分解预测
本章图解：时间序列预测的程式和方法
主要术语
思考与练习

附录 求信赖区间的自助法
各章习题解答
参考文献

序
　　
　　统计学是一门资料分析学科，已被广泛应用于生产、生活和科学研究的各个领域。但在电脑时代到来前，由于计算问题使统计学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。然而，在电脑和网际网路普及的今天，尤其是统计软体的使用，不仅促进了统计科学的发展，也使得统计学习发生了革命性的变化。软体的使用，让我们从繁杂的统计计算中解脱出来，从而有更多的时间去理解统计方法的原理。当我们把繁杂的计算交给电脑「秒杀」的时候，就会发现统计的学习和应用并不困难。R是一种优秀的免费统计软体，不仅提供了丰富的资料分析技术，功能十分强大，而且与多数统计软体相比，R的更新速度快，使用更灵活，包含很多最新方法。同时，对于自己开发的一些新的统计模型，也可以很方便地在R中设计程式求解。由于R的强大功能和使用上的灵活性，在实际工作与科学研究的很多领域被越来越多的人使用。可以说，R已逐渐成为资料分析软体的主流。
　　
　　●本书概要
　　
　　本书是一本基于R完成全部例题计算和分析的统计学教材，全书内容共11章。第2章和第3章介绍资料的描述性分析方法，包括图表的使用和常用统计量的计算与分析方法。第4章至第6章介绍统计推论的基本原理和方法，包括作为推论理论基础的机率分配及参数估计和假设检定。第7章至第11章是实际中常用的一些统计方法，包括类别变数分析、变异数分析、回归分析和时间序列预测等。
　　
　　●本书特色
　　
　　本书有以下特点：
　　
　　使用R完成计算和分析。本书所有例题的计算与分析，均由R软体（3.2.3版本）实现。书中每个例题解答均呈现R的详细程式和结果，并注重其灵活性和多样性。对同一资料或变数的分析尽可能使用不同的R程式套件和功能选项，绘制图形时，尽可能使用不同的函数及参数选择，以便
　　
　　让读者了解R的功能和特点。当然，本书R的应用只是发挥抛砖引玉的作用，读者可根据自身分析需要，选择不同的R程式套件或程式设计，来解决所面临的统计分析问题。
　　
　　注重统计思维和方法应用。本书完全避免统计方法的数学推导，强调对统计思维的理解和方法应用。每章开头均展示一个实际案例，引出学习内容和学习目标。
　　
　　注重统计方法之间的逻辑。在第1章最后以图解方式展现了本书的逻辑架构，其他章的最后均总结了该章的内容架构，以便于读者把握各章节内容之间的内在联系。
　　
　　●读者对象
　　
　　本书适用的读者，包括：大学校院统计学专业、经济管理类专业及部分理工类、农、林、医、药类科系的学生，以及从事资料分析的实际工作者。
　　
　　●致谢
　　
　　本书的出版，首先要感谢屏东大学教育系的陈正昌教授，他对书中统计术语及其他文字的表述认真校对，付出心力。其次要感谢五南图书出版公司张毓芬副总编辑与侯家岚主编对本书出版给予的大力支持。
　　

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計學：基於R的應用》，我的心情非常激動！作為一個長期在台灣職場打拼的上班族，我深知數據分析能力的重要性，但每次看到統計學那些密密麻麻的公式和抽象的概念，就感到一陣頭痛。R語言更是讓我望而卻步，總覺得那是程式設計專家的領域。所以，這本書的出現，無疑為我打開了一扇窗，讓我看到將統計學與實際應用結合的可能性。我非常期待它能將枯燥的理論，轉化為觸手可及的技能。 我最想深入了解的是，書中如何講解「統計學的基本概念」。例如，什麼是「描述統計」，如何計算和解釋平均數、中位數、眾數、標準差、變異數？這些概念聽起來很基礎，但真正理解它們的意義，並應用到實際數據中，卻是另一回事。我希望書中能用非常生活化的例子，像是分析班級的考試成績、分析網購平台的商品銷量，來闡述這些概念，並且說明它們在不同情境下的應用。 R語言的部分，我非常期待它能有一個「友善的入門」。我希望能從最基礎的軟體安裝、介面介紹開始，然後逐步引導學習R的語法，像是如何定義變數、如何處理向量、列表、資料框等基本數據結構。更重要的是，我希望書中能提供清晰、可複製、可修改的程式碼範例，並且解釋每一行程式碼的作用，讓我可以邊讀邊跟著操作，而不是看到一堆程式碼就感到壓力。 而且，我非常看重書中「案例分析」的實用性。如果書中的案例能夠貼近台灣的產業環境，例如分析台灣的觀光旅遊數據、餐飲業的銷售趨勢、或是科技業的產品發布數據，那將會非常有共鳴。能夠用R語言來分析我們身邊的數據，這會讓我感到學習的價值。 我特別好奇書中在「機率與機率分佈」方面的講解。像是二項分佈、常態分佈、泊松分佈等，這些是統計推論的基礎。我希望書中能用易於理解的方式，闡述這些分佈的特性，以及它們在不同情境下的應用。例如，如何利用二項分佈來計算特定事件發生的機率，或是在什麼情況下使用常態分佈來近似處理數據。 數據視覺化是我非常重視的一環，我希望這本書能詳細介紹如何利用R製作出專業、美觀且資訊豐富的圖表。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、折線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖表的細節，使其更具可讀性和說服力。我希望學到的視覺化技巧，能夠幫助我更有效地呈現數據的洞察。 關於「迴歸分析」的內容，我希望書中能夠詳細介紹。無論是簡單線性迴歸，還是多元線性迴歸，都是非常基礎且重要的模型。我希望書中能解釋迴歸係數的意義，如何判斷模型的擬合優度，以及如何解釋模型的輸出結果。如果書中能提供實際的R程式碼範例，帶領我們一步步建立和解讀迴歸模型，那將非常有助於我們在實際工作中應用。 我還想了解，書中對於「假設檢定」的講解是否會深入。像是如何設定虛無假設和對立假設，如何選擇合適的檢定方法（例如t檢定、卡方檢定），以及如何解讀p值和顯著性水準。我希望書中能結合R的實際操作，讓我們能夠親手執行檢定，並理解其結論的意義。 我對書中是否會涵蓋一些「進階」的統計應用感到好奇。例如，時間序列分析（用於預測）、聚類分析（用於分群）、或是決策樹、隨機森林等機器學習基礎。如果書中能簡要介紹這些進階的統計方法，並提供R的應用範例，那將會為我們提供更廣闊的學習視野。 最後，我非常希望這本書能夠引導我真正地「用」統計學和R語言解決問題。我希望能學到如何在實際工作場景中，運用書中的知識和技巧，從數據中挖掘出有價值的洞見，並將這些洞見轉化為行動。我希望這本書能成為我統計學與R語言學習之旅的堅實起點。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：基於R的應用》真是太讓我興奮了！身為一個在台灣需要時常與數據打交道的上班族，我一直渴望能學會統計學，但過去的經驗總是讓我感到挫敗。R語言聽起來很強大，但卻一直是我學習上的「罩門」。這本書的出現，就像是為我量身打造的，我期待它能真正地將統計學的理論與R語言的實際操作結合起來，讓我能夠學以致用。 我特別想知道，書中如何講解「統計學的基本概念」，例如「機率分佈」、「變異數」、「標準差」等。我希望它能用非常直觀、易懂的方式，甚至搭配生動的圖示和生活化的例子，來闡述這些概念。例如，用抽獎的例子來解釋機率，用衡量產品品質穩定性的案例來解釋變異數。我希望透過這些方式，真正理解這些概念的意義，而不只是死記硬背公式。 R語言的部分，我最期待的是它的「入門引導」和「實戰範例」。我希望書中能從最基礎的R軟體安裝、介面介紹開始，然後逐步引導學習R的語法，像是如何處理向量、列表、資料框等基本數據結構。更重要的是，我希望能有清晰、可運行的程式碼範例，並且附有詳盡的解釋，讓我能夠邊讀邊跟著操作，真正地將學到的知識運用到實踐中。 而且，我對書中「案例分析」的設計非常有興趣。如果書中的案例能夠貼近台灣本地的實際情況，例如分析台灣的消費者消費行為、房地產市場的數據、或是社會議題的統計分析，那將會非常有共鳴。能夠用統計學和R語言來分析我們身邊的數據，這會讓學習變得更有意義。 我對書中在「統計推論」方面的講解方式非常好奇。像是「信賴區間」和「假設檢定」，這些是統計學的核心概念。我希望書中能用非常清晰、結構化的方式，並且結合R的實際操作，來解釋這些概念，讓我們能夠親手執行，理解結果的意義。 數據視覺化是我非常重視的一環，我希望這本書能詳細介紹如何利用R製作出專業、美觀且資訊豐富的圖表。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、折線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖表的細節，使其更具可讀性和說服力。我希望學到的視覺化技巧，能夠幫助我更有效地呈現數據的洞察。 關於「迴歸分析」的內容，我希望書中能夠詳細介紹。無論是簡單線性迴歸，還是多元線性迴歸，都是非常基礎且重要的模型。我希望書中能解釋迴歸係數的意義，如何判斷模型的擬合優度，以及如何解釋模型的輸出結果。如果書中能提供實際的R程式碼範例，帶領我們一步步建立和解讀迴歸模型，那將非常有助於我們在實際工作中應用。 我還想了解，書中對於「資料清理和轉換」的篇幅會不會有所側重。在實際的數據分析工作中，資料的品質往往是最大的挑戰。如果書中能提供一些在R中進行資料清理、缺失值處理、異常值處理、資料合併與分割等實用技巧，那將會大大提高我們處理實際數據的效率。 我對書中是否會涵蓋一些「進階」的統計應用感到期待。例如，時間序列分析（用於預測）、聚類分析（用於分群）、或是決策樹、隨機森林等機器學習基礎。如果書中能簡要介紹這些進階的統計方法，並提供R的應用範例，那將會為我們提供更廣闊的學習視野。 最後，我非常希望這本書能夠引導我真正地「用」統計學和R語言解決問題。我希望能學到如何在實際工作場景中，運用書中的知識和技巧，從數據中挖掘出有價值的洞見，並將這些洞見轉化為行動。我希望這本書能成為我統計學與R語言學習之旅的堅實起點。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《統計學：基於R的應用》真是太驚喜了！身為一個在台灣唸書、工作，時常需要跟數據打交道的上班族，統計學一直是我的罩門，但又不得不面對。過去我曾嘗試過幾本市面上的統計學教科書，通常是看得「霧裡看花」，公式符號一堆，卻不知道實際能用在哪裡，更別說要實際操作了。這次看到這本書，光是書名就覺得「有救了」，「基於R的應用」幾個字，瞬間讓我眼睛一亮！R語言在學術界和業界的應用越來越廣泛，但學習曲線一直讓我很卻步。這本書的出現，似乎為我打開了一扇通往實際應用的大門。 我最期待的是，書中對於統計概念的講解，是不是能夠真正地「接地氣」。很多時候，我們在課堂上學到的統計理論，離實際問題總是有點距離。例如，假設檢定、迴歸分析這些概念，光是背公式、理解p值，真的很容易讓人感到枯燥乏味，甚至產生抗拒。我希望這本書能夠透過實際的案例，像是市場調查的數據分析、產品銷售的趨勢預測、甚至是醫療實驗的結果解讀，來闡述這些統計方法。讓讀者能夠「看圖說故事」，從真實世界的場景中，理解統計學的邏輯和價值。 而且，R語言的部分，我真的很希望能有詳細的教學。光是安裝R和RStudio，對我這個「非程式背景」的人來說，就已經是一大挑戰了。更不用說各種套件的使用、語法的撰寫，常常讓人摸不著頭緒。如果這本書能從最基礎的R語法開始，逐步引導，甚至提供範例程式碼，讓我們能夠複製、貼上、修改，並觀察結果，那將會大大降低學習門檻。我特別希望書中能涵蓋一些常見的數據處理和視覺化技巧，例如如何讀取CSV檔案、如何篩選、合併數據，以及如何製作長條圖、折線圖、散佈圖等等，用視覺化的方式呈現數據的洞察，這對我來說非常有吸引力。 另外，我對書中案例的選擇非常好奇。台灣的產業結構和社會情境，跟歐美可能有些差異。如果書中的案例能貼近台灣的實際情況，例如分析台灣的房價數據、股市表現、或是與台灣民眾生活相關的調查，那將會更有共鳴。例如，如果能用R分析台灣的PM2.5數據，探討其與天氣、季節的關聯性，或是分析台灣的選舉數據，預測投票結果，這類貼近生活的應用，會讓統計學不再是遙遠的學術理論，而是解決生活問題的利器。 我一直在思考，這本書在「進階」的統計方法上，會不會有不錯的介紹。畢竟，除了基本的描述統計和推論統計，很多時候我們還需要更深入的分析。像是時間序列分析，對於預測股票價格、天氣變化等，都有著關鍵的應用。或是機器學習的基礎，像是線性迴歸、邏輯斯諦迴歸、決策樹等等，這些都是當前數據科學領域非常熱門的技術。我希望這本書能提供一個扎實的基礎，讓讀者在掌握了基礎統計學之後，能夠順利銜接這些更進階的分析方法，進一步提升自己的數據分析能力。 我很期待書中關於「假設檢定」的講解方式。這個部分常常是讓許多人感到困惑的地方。什麼是虛無假設？什麼是對立假設？p值到底代表什麼？犯第一類錯誤和第二類錯誤又有什麼區別？如果書中能透過生動的比喻，或是簡單的實驗設計，來解釋這些概念，並且結合R的實際操作，讓我們親手去進行假設檢定，觀察p值如何產生，以及如何做出判斷，那將會是一個突破。我希望它能讓我們真正理解「為什麼」要這麼做，而不僅僅是「怎麼」做。 此外，數據視覺化在現代數據分析中扮演著越來越重要的角色。一張好的圖表，勝過千言萬語。我希望這本書在R的數據視覺化部分，能夠介紹一些強力且常用的套件，例如`ggplot2`。這個套件在R社群中非常受推崇，它能夠製作出美觀且富有資訊量的圖表。我希望能學習到如何利用`ggplot2`來製作各種複雜的圖形，並且能夠針對不同的數據類型和分析目的，選擇最適合的視覺化方式，讓數據的呈現更加清晰、有說服力。 我對於書中在「迴歸分析」部分的講解方式非常感興趣。無論是簡單線性迴歸，還是多元線性迴歸，都是非常基礎且重要的模型。我希望書中能詳細闡述迴歸係數的意義，以及如何解釋模型的結果。例如，當我們建立一個迴歸模型來預測房價時，如何理解每個自變數（如坪數、屋齡、地段）對房價的影響程度，以及模型的優劣如何評估（如R平方值）。如果書中能透過R的實例，一步步帶領我們建立迴歸模型，並解釋模型的輸出結果，那將會非常有幫助。 我還想知道，這本書對於「資料清理」和「資料轉換」的篇幅會不會有所著重。在實際的數據分析工作中，往往花費最多時間的就是處理雜亂、不完整、或是格式不一致的數據。如果書中能介紹一些在R中進行資料清理的常用技巧，例如處理遺失值、異常值，或是將文字型數據轉換成數值型數據，甚至是進行數據的合併、分割等操作，那將會大大提升我們在實際應用中的效率，讓我們能夠更專注於數據的分析和解讀。 最後，我非常期待書中能夠提供一些「進階應用」的範例。例如，在市場研究中，我們常常需要進行集群分析，找出不同的客戶群體。或是進行關聯規則挖掘，找出商品銷售之間的關聯性。如果書中能涵蓋這些稍有難度但極具實用價值的統計方法，並結合R的實現，那將會讓這本書的價值更上一層樓。我希望這本書不僅能幫助我打好統計學的基礎，更能引導我走向更廣闊的數據分析領域，成為我解決實際問題的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：基於R的應用》真的是我一直以來尋找的寶藏！過去我接觸的統計學書籍，總是讓我感到理論艱澀、學用脫節，R語言更是讓我望之卻步。但這本書名中的「應用」兩個字，點燃了我學習的希望。我非常期待它能讓我真正地理解統計學的精髓，並且學會如何用R語言來解決實際問題。 我特別關注書中對「統計學基本概念」的闡述。我希望它能用一種「接地氣」的方式，將抽象的概念具體化。例如，在解釋「變異數」和「標準差」時，能用生活中常見的例子，像是比較不同批次商品的品質穩定性，或者分析不同班級學生的成績差異，來幫助我們理解這些指標的意義。同時，我也希望書中能說明，這些基本概念是如何支撐起更複雜的統計分析。 R語言的教學部分，我最期待的是它的「易學性」和「實操性」。我希望能從最基礎的R語法開始，例如如何進行基本的數據輸入、儲存、和轉換。更重要的是，我希望能有清晰、可運行的程式碼範例，並且附有詳盡的解釋，讓我能夠一步一步地跟隨，將學到的概念應用到實際操作中。我希望學到的R技巧，能夠真正地應用於我日後工作中處理數據。 而且，我對書中「案例分析」的設計非常有興趣。如果書中的案例能夠涵蓋台灣本地的實際情況，例如分析台灣的房價走勢、股市交易數據、或是網購平台的消費者行為，那將會非常有共鳴。能夠用統計學和R語言來分析我們身邊的數據，這會大大提高學習的動力。 我對書中在「機率與統計推論」的講解方式非常好奇。像是「信賴區間」和「假設檢定」這些核心概念，我希望書中能用清晰、循序漸進的方式來闡述，並且結合R的實際操作，讓我們能夠親手計算和執行。我希望透過實際操作，真正理解這些推論方法背後的邏輯，以及它們在實際決策中的應用。 數據視覺化是我非常看重的一個環節，我希望這本書能詳細介紹如何利用R製作出專業、美觀且資訊豐富的圖表。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、折線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖表的細節，使其更具可讀性和說服力。我希望學到的視覺化技巧，能夠幫助我更有效地呈現數據的洞察。 關於「迴歸分析」的內容，我希望書中能夠詳細介紹。無論是簡單線性迴歸，還是多元線性迴歸，都是非常基礎且重要的模型。我希望書中能解釋迴歸係數的意義，如何判斷模型的擬合優度，以及如何解釋模型的輸出結果。如果書中能提供實際的R程式碼範例，帶領我們一步步建立和解讀迴歸模型，那將非常有助於我們在實際工作中應用。 我還想了解，書中對於「資料清理和轉換」的篇幅會不會有所側重。在實際的數據分析工作中，資料的品質往往是最大的挑戰。如果書中能提供一些在R中進行資料清理、缺失值處理、異常值處理、資料合併與分割等實用技巧，那將會大大提高我們處理實際數據的效率。 我對書中是否會涵蓋一些「進階」的統計應用感到期待。例如，時間序列分析（用於預測）、聚類分析（用於分群）、或是決策樹、隨機森林等機器學習基礎。如果書中能簡要介紹這些進階的統計方法，並提供R的應用範例，那將會為我們提供更廣闊的學習視野。 最後，我非常希望這本書能夠引導我真正地「用」統計學和R語言解決問題。我希望能學到如何在實際工作場景中，運用書中的知識和技巧，從數據中挖掘出有價值的洞見，並將這些洞見轉化為行動。我希望這本書能成為我統計學與R語言學習之旅的堅實起點。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計學：基於R的應用》，我的第一反應是「終於等到了！」。過去我嘗試過幾本統計學的書，總是覺得它離我的工作太遙遠，公式多到讓人卻步，更別提實際操作了。R語言的名聲響亮，但對我這個非程式背景的人來說，總是有一層看不見的隔閡。所以，當我看到這本書名，彷彿看到了開啟統計學與實際應用之門的鑰匙。我非常期待它能將抽象的統計概念，透過R語言的實踐，變得生動、具體、易於理解。 我最想知道的是，書中對於「統計學基礎概念」的闡述方式。很多時候，我們在課堂上學到的定義，像是「機率」、「期望值」、「母體」、「樣本」，聽起來很學術，卻很難與實際情境連結。我希望這本書能用更貼近生活、更有趣的方式來解釋這些概念。例如，在說明「隨機抽樣」時，能用抽樣調查的例子，解釋為什麼要隨機，以及隨機抽樣的重要性；在解釋「中央極限定理」時，能用簡單的圖示，說明它如何奠定推論統計的基礎。我希望它能讓我「恍然大悟」，而不是「似懂非懂」。 R語言的部分，我非常期待它能提供一個「完整」的學習路徑。從最基礎的軟體安裝、環境設置，到R語言的基本語法，例如變數的定義、數據結構（向量、列表、資料框）、基本的算術運算、條件判斷和迴圈。然後，逐步引導我們如何使用R來進行資料的載入、清理、轉換、合併，以及最重要的数据視覺化。我希望書中的程式碼範例能清晰、簡潔，並且附有詳盡的說明，讓我能夠一步一步地跟隨，而不是看到一堆程式碼就頭昏眼花。 而且，我對書中「案例分析」的品質和相關性有很高的期待。如果書中的案例能夠貼近台灣的產業環境和社會脈絡，例如分析台灣的電子業生產數據、觀光業的營收趨勢、或是社會新鮮人的就業市場分析，那將會非常有幫助。能夠用統計學和R語言來解決我們身邊的問題，會讓學習變得更有意義和動力。 我特別好奇書中在「推論統計」方面的講解。像是「假設檢定」這個部分，常常是讓很多人感到困惑的地方。什麼是虛無假設？什麼是對立假設？p值到底代表什麼？犯第一類錯誤和第二類錯誤又有什麼區別？我希望書中能用非常清晰、結構化的方式，並且結合R的實際操作，來解釋這些概念，讓我們能夠親手執行檢定，理解結果的意義。 數據視覺化是我非常看重的一環，我希望這本書能詳細介紹如何利用R製作出專業、美觀且資訊豐富的圖表。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作各種圖表（長條圖、折線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等），以及如何調整圖表的細節，使其更具可讀性和說服力。我希望學到的視覺化技巧，能夠幫助我更有效地呈現數據的洞察。 關於「迴歸分析」的內容，我希望書中能夠詳細介紹。無論是簡單線性迴歸，還是多元線性迴歸，都是非常基礎且重要的模型。我希望書中能解釋迴歸係數的意義，如何判斷模型的擬合優度，以及如何解釋模型的輸出結果。如果書中能提供實際的R程式碼範例，帶領我們一步步建立和解讀迴歸模型，那將非常有助於我們在實際工作中應用。 我還想了解，書中對於「模型評估」的篇幅會不會有所側重。畢竟，建立模型只是一部分，如何評估模型的優劣，找出最適合的模型，也是非常重要的。我希望書中能介紹一些常用的模型評估指標，例如R平方值、調整R平方值、RMSE等，並且教導我們如何在R中計算和解讀它們。 我對書中是否會涵蓋一些「進階」的統計應用感到好奇。例如，時間序列分析（用於預測）、聚類分析（用於分群）、或是決策樹、隨機森林等機器學習基礎。如果書中能提供這些更進階方法的入門介紹和R的應用範例，那將會讓這本書的價值大大提升。 最後，我非常希望這本書能夠引導我真正地「用」統計學和R語言解決問題。我希望能學到如何在實際工作場景中，運用書中的知識和技巧，從數據中挖掘出有價值的洞見，並將這些洞見轉化為行動。我希望這本書能成為我統計學與R語言學習之旅的堅實起點。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《統計學：基於R的應用》，我內心真是既期待又有點小小的忐忑。統計學對我來說，一直是一個既熟悉又陌生的領域。熟悉，是因為在學生時期或工作中，總會接觸到一些統計學的術語和概念；陌生，則是因為真正要將這些概念融會貫通、應用到實際問題，卻感到力不從心。R語言更是讓我望而卻步，總覺得那是屬於程式設計高手的領域，對我這種「文科生」或「商管科」出身的人來說，簡直是天書。所以，看到這本書的書名，第一個感覺就是「救星來了」，希望它能讓我真正地跨越「聽說過」和「會使用」之間的鴻溝。 我非常關心書中對於「基礎統計概念」的講解方式。過去我讀過的統計學課本，往往充斥著抽象的定義和艱澀的數學公式，讓人讀了卻不知所云。我希望這本書能夠用一種更貼近「實際應用」的角度來闡述這些概念，例如，在解釋「平均數」和「中位數」時，能用實際的例子來比較它們在不同情境下的適用性；在解釋「變異數」和「標準差」時，能說明它們如何反映數據的分散程度，以及在品質控管、風險評估等領域的應用。如果能用生活化的比喻，或是簡單的圖示輔助，那將會大大的提升學習的效率。 R語言的教學部分，我最期待的是它的「循序漸進」和「實用性」。我希望能從最基本的操作開始，例如如何安裝R和RStudio，如何建立和管理工作空間，如何讀取和寫入數據檔案（像是CSV、Excel）。更重要的是，我希望書中能提供清晰、可執行的程式碼範例，並且解釋每一行程式碼的邏輯，讓我們能夠「邊學邊做」。我希望學到的R語法，不僅僅是為了完成書中的練習，而是能夠真正應用到我日後工作中處理數據的場景。 而且，我非常看重書中「案例分析」的深度和廣度。如果書中的案例能夠涵蓋台灣本地的實際情況，例如分析台灣的消費行為數據、旅遊業數據、甚至是一些與民生相關的統計資料，那將會非常有共鳴。透過真實的案例，我們不僅能理解統計學的理論，更能看到R語言是如何將這些理論轉化為解決實際問題的工具，這會大大增強學習的動機。 我對書中在「統計推論」部分的講解特別好奇。像是「信賴區間」和「假設檢定」，這些是統計學的核心概念，但往往讓很多人感到困惑。我希望書中能用清晰易懂的方式，解釋這些概念的原理，並且說明它們在實際應用中的意義。例如，在市場調查中，如何利用信賴區間來估計目標客群的比例，或者在產品測試中，如何利用假設檢定來判斷新產品的優勢。我希望書中能結合R的實際操作，讓我們能夠親手計算和執行，從而加深理解。 數據視覺化是我非常重視的一個環節。我希望這本書能夠詳細介紹如何利用R製作出專業、美觀且具備資訊傳達力的圖表。例如，利用`ggplot2`等套件，製作出長條圖、折線圖、散佈圖、箱型圖等，並且能夠針對不同的數據類型和分析目標，選擇最合適的視覺化方式。我希望能學到如何為圖表添加標題、標籤、圖例，以及如何進行圖表的優化，讓數據的呈現更加直觀和有說服力。 關於「迴歸分析」的部分，我希望書中能有所側重。無論是簡單線性迴歸，還是多元迴歸，都是解決許多實際問題的關鍵工具。我希望書中能詳細解釋迴歸模型的建立步驟，迴歸係數的解釋，以及模型的評估方法（例如R平方值）。如果書中能提供實際的R程式碼，帶領我們一步步建立和解讀迴歸模型，那將非常有助於我們在實際工作中運用。 我還想知道，書中對於「資料前處理」的重視程度。在真實世界的數據分析中，資料往往是雜亂、不完整的。如果書中能提供一些在R中進行資料清理、轉換、缺失值處理、異常值處理等實用技巧，那將會大大提高我們處理實際數據的效率，讓我們能夠更專注於分析本身。 我對書中是否會涵蓋一些「進階」的統計應用感到期待。例如，時間序列分析在預測金融市場、天氣變化等方面有重要應用；聚類分析則在市場區隔、用戶分群等方面發揮著關鍵作用。如果書中能簡要介紹這些進階的統計方法，並提供R的應用範例，那將會為我們提供更廣闊的學習視野。 最後，我希望這本書能夠真正地引導我從「理論」走向「實踐」。我希望能學到的不僅是統計學的知識，更能掌握利用R語言解決實際數據分析問題的能力。我希望這本書能夠成為我工作和學習上的得力助手，讓我在面對數據時，不再感到無所適從，而是充滿自信。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計學：基於R的應用》，我真的感到非常開心！過去我對於統計學總有一種「看不懂、學不會」的感覺，而R語言更是讓我望而卻步。但這本書的書名，讓我覺得很有希望，它把統計學和R語言結合，而且強調「應用」，這正是我最需要的。 我非常好奇書中如何講解「統計學的基礎概念」。我希望它能用一種「化抽象為具體」的方式，將那些艱深的定義變得更容易理解。例如，在解釋「機率」時，能用生活中的例子，像是猜拳、抽籤；在解釋「統計量」時，能用分析班級平均成績、標準差來舉例。我希望能透過這些生動的例子，真正理解統計學的邏輯。 R語言的部分，我最期待的是它的「入門教學」。我希望書中能從最基礎的R軟體安裝、介面介紹開始，然後逐步引導學習R的語法，像是如何處理向量、列表、資料框等基本數據結構。更重要的是，我希望能有清晰、可運行的程式碼範例，並且附有詳盡的解釋，讓我能夠邊讀邊跟著操作，真正地將學到的知識運用到實踐中。 而且，我對書中「案例分析」的設計非常有興趣。如果書中的案例能夠貼近台灣本地的實際情況，例如分析台灣的消費者消費行為、房地產市場的數據、或是社會議題的統計分析，那將會非常有共鳴。能夠用統計學和R語言來分析我們身邊的數據，這會讓學習變得更有意義。 我對書中在「統計推論」方面的講解方式非常好奇。像是「信賴區間」和「假設檢定」，這些是統計學的核心概念。我希望書中能用非常清晰、結構化的方式，並且結合R的實際操作，來解釋這些概念，讓我們能夠親手執行，理解結果的意義。 數據視覺化是我非常重視的一環，我希望這本書能詳細介紹如何利用R製作出專業、美觀且資訊豐富的圖表。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、折線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖表的細節，使其更具可讀性和說服力。我希望學到的視覺化技巧，能夠幫助我更有效地呈現數據的洞察。 關於「迴歸分析」的內容，我希望書中能夠詳細介紹。無論是簡單線性迴歸，還是多元線性迴歸，都是非常基礎且重要的模型。我希望書中能解釋迴歸係數的意義，如何判斷模型的擬合優度，以及如何解釋模型的輸出結果。如果書中能提供實際的R程式碼範例，帶領我們一步步建立和解讀迴歸模型，那將非常有助於我們在實際工作中應用。 我還想了解，書中對於「資料清理和轉換」的篇幅會不會有所側重。在實際的數據分析工作中，資料的品質往往是最大的挑戰。如果書中能提供一些在R中進行資料清理、缺失值處理、異常值處理、資料合併與分割等實用技巧，那將會大大提高我們處理實際數據的效率。 我對書中是否會涵蓋一些「進階」的統計應用感到期待。例如，時間序列分析（用於預測）、聚類分析（用於分群）、或是決策樹、隨機森林等機器學習基礎。如果書中能簡要介紹這些進階的統計方法，並提供R的應用範例，那將會為我們提供更廣闊的學習視野。 最後，我非常希望這本書能夠引導我真正地「用」統計學和R語言解決問題。我希望能學到如何在實際工作場景中，運用書中的知識和技巧，從數據中挖掘出有價值的洞見，並將這些洞見轉化為行動。我希望這本書能成為我統計學與R語言學習之旅的堅實起點。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計學：基於R的應用》，我的內心真是既期待又充滿了好奇！過去我接觸的統計學書籍，總給我一種「遙不可及」的感覺，公式和符號多到讓人望而生畏。R語言的名聲雖然響亮，但對我這種非程式背景的人來說，更是像一門深奧的學問。所以，看到這本書名，我立刻感受到一股「救星」的氣息，希望它能真正地將統計學的理論與實際應用緊密結合，並且讓R語言不再是學習的障礙。 我最想知道的是，書中如何講解「統計學的基本概念」。我希望它能用一種「化繁為簡」的方式，將那些抽象的定義變得生動易懂。例如，在解釋「機率」時，能用拋硬幣、抽撲克牌等簡單的例子；在解釋「假設檢定」時，能用生活中的情境，比如判斷一項新廣告的效果，來說明如何進行科學的判斷。我希望書中能強調「為什麼」要這麼做，而不僅僅是「怎麼」做。 R語言的教學部分，我非常期待它能提供一個「循序漸進」的學習路徑。我希望能從最基礎的R軟體安裝、介面介紹開始，然後逐步學習R的語法，例如如何處理向量、列表、資料框等基本數據結構。更重要的是，我希望書中能提供清晰、可運行的程式碼範例，並且解釋每一行程式碼的邏輯，讓我能夠邊讀邊跟著操作，真正地將學到的知識運用到實踐中。 而且，我對書中「案例分析」的設計非常有興趣。如果書中的案例能夠貼近台灣本地的實際情況，例如分析台灣的消費者消費行為、房地產市場的數據、或是社會議題的統計分析，那將會非常有共鳴。能夠用統計學和R語言來分析我們身邊的數據，這會讓學習變得更有意義。 我對書中在「統計推論」方面的講解方式非常好奇。像是「信賴區間」和「假設檢定」，這些是統計學的核心概念。我希望書中能用非常清晰、結構化的方式，並且結合R的實際操作，來解釋這些概念，讓我們能夠親手執行，理解結果的意義。 數據視覺化是我非常重視的一環，我希望這本書能詳細介紹如何利用R製作出專業、美觀且資訊豐富的圖表。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、折線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖表的細節，使其更具可讀性和說服力。我希望學到的視覺化技巧，能夠幫助我更有效地呈現數據的洞察。 關於「迴歸分析」的內容，我希望書中能夠詳細介紹。無論是簡單線性迴歸，還是多元線性迴歸，都是非常基礎且重要的模型。我希望書中能解釋迴歸係數的意義，如何判斷模型的擬合優度，以及如何解釋模型的輸出結果。如果書中能提供實際的R程式碼範例，帶領我們一步步建立和解讀迴歸模型，那將非常有助於我們在實際工作中應用。 我還想了解，書中對於「資料預處理」的篇幅會不會有所側重。在實際的數據分析工作中，資料的品質往往是最大的挑戰。如果書中能提供一些在R中進行資料清理、缺失值處理、異常值處理、資料合併與分割等實用技巧，那將會大大提高我們處理實際數據的效率。 我對書中是否會涵蓋一些「進階」的統計應用感到期待。例如，時間序列分析（用於預測）、聚類分析（用於分群）、或是決策樹、隨機森林等機器學習基礎。如果書中能簡要介紹這些進階的統計方法，並提供R的應用範例，那將會為我們提供更廣闊的學習視野。 最後，我非常希望這本書能夠引導我真正地「用」統計學和R語言解決問題。我希望能學到如何在實際工作場景中，運用書中的知識和技巧，從數據中挖掘出有價值的洞見，並將這些洞見轉化為行動。我希望這本書能成為我統計學與R語言學習之旅的堅實起點。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計學：基於R的應用》，我真的感到非常期待！過去我接觸的統計學書籍，總讓我感到理論艱澀、學用脫節，R語言更是讓我望而卻步。但這本書名中的「應用」兩個字，點燃了我學習的希望。我非常期待它能將枯燥的理論，轉化為觸手可及的技能。 我特別想知道，書中如何講解「統計學的基本概念」，例如「機率分佈」、「變異數」、「標準差」等。我希望它能用非常直觀、易懂的方式，甚至搭配生動的圖示和生活化的例子，來闡述這些概念。例如，用抽獎的例子來解釋機率，用衡量產品品質穩定性的案例來解釋變異數。我希望透過這些方式，真正理解這些概念的意義，而不只是死記硬背公式。 R語言的部分，我最期待的是它的「入門引導」和「實戰範例」。我希望書中能從最基礎的R軟體安裝、介面介紹開始，然後逐步引導學習R的語法，像是如何處理向量、列表、資料框等基本數據結構。更重要的是，我希望能有清晰、可運行的程式碼範例，並且附有詳盡的解釋，讓我能夠邊讀邊跟著操作，真正地將學到的知識運用到實踐中。 而且，我對書中「案例分析」的設計非常有興趣。如果書中的案例能夠貼近台灣本地的實際情況，例如分析台灣的消費者消費行為、房地產市場的數據、或是社會議題的統計分析，那將會非常有共鳴。能夠用統計學和R語言來分析我們身邊的數據，這會讓學習變得更有意義。 我對書中在「統計推論」方面的講解方式非常好奇。像是「信賴區間」和「假設檢定」，這些是統計學的核心概念。我希望書中能用非常清晰、結構化的方式，並且結合R的實際操作，來解釋這些概念，讓我們能夠親手執行，理解結果的意義。 數據視覺化是我非常重視的一環，我希望這本書能詳細介紹如何利用R製作出專業、美觀且資訊豐富的圖表。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、折線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖表的細節，使其更具可讀性和說服力。我希望學到的視覺化技巧，能夠幫助我更有效地呈現數據的洞察。 關於「迴歸分析」的內容，我希望書中能夠詳細介紹。無論是簡單線性迴歸，還是多元線性迴歸，都是非常基礎且重要的模型。我希望書中能解釋迴歸係數的意義，如何判斷模型的擬合優度，以及如何解釋模型的輸出結果。如果書中能提供實際的R程式碼範例，帶領我們一步步建立和解讀迴歸模型，那將非常有助於我們在實際工作中應用。 我還想了解，書中對於「資料清理和轉換」的篇幅會不會有所側重。在實際的數據分析工作中，資料的品質往往是最大的挑戰。如果書中能提供一些在R中進行資料清理、缺失值處理、異常值處理、資料合併與分割等實用技巧，那將會大大提高我們處理實際數據的效率。 我對書中是否會涵蓋一些「進階」的統計應用感到期待。例如，時間序列分析（用於預測）、聚類分析（用於分群）、或是決策樹、隨機森林等機器學習基礎。如果書中能簡要介紹這些進階的統計方法，並提供R的應用範例，那將會為我們提供更廣闊的學習視野。 最後，我非常希望這本書能夠引導我真正地「用」統計學和R語言解決問題。我希望能學到如何在實際工作場景中，運用書中的知識和技巧，從數據中挖掘出有價值的洞見，並將這些洞見轉化為行動。我希望這本書能成為我統計學與R語言學習之旅的堅實起點。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：基於R的應用》的出現，簡直是為我這種對統計學又愛又恨的人量身打造的！每次看到密密麻麻的公式和符號，就覺得腦袋要打結了，但又知道統計學在現代社會的重要性，尤其是在我們這個數據爆炸的時代，不會數據分析，感覺就像是在裸奔。R語言的名聲我聽過很久了，知道它很強大，但一直沒有勇氣去入門，總覺得程式設計是另一門科學，離我太遠。所以，當我看到這本書的書名，第一個念頭就是：「終於有人把統計學和R語言結合，而且是用『應用』這個詞！」這代表它不是那種只講理論、紙上談兵的書，而是真的會教你怎麼「做」。 我非常好奇書中對於「統計概念」的講解方式。過去我讀過的統計書，很多時候都是枯燥乏味的定義和證明，完全抓不到重點，更不知道這些概念在實際問題中是如何運用的。例如，什麼是變異數、標準差，光是理解公式就很吃力，更別說知道它們在分析數據時有什麼意義。我希望這本書能夠用非常直觀、易懂的方式，甚至搭配圖示和生活中的例子，來解釋這些基本概念。例如，用大家熟悉的「抽籤」來解釋隨機抽樣，用「考試成績」來解釋平均數和標準差，這樣才能真正讓讀者「懂」，而不是死記硬背。 R語言的部分，我最期待的是它的「入門」和「進階」程度。我希望它不是那種只丟給你幾個指令、幾個套件，然後就讓你自行摸索的書。我希望能從最基礎的R語法開始，例如如何安裝R和RStudio，如何建立變數，如何進行基本的四則運算，甚至是如何載入外部數據（例如Excel或CSV檔）。然後，再逐步引導到如何利用R進行數據的整理、篩選、合併，以及最關鍵的數據視覺化。我希望書中能提供清晰的程式碼範例，並且解釋每一行程式碼的作用，讓讀者能夠邊讀邊跟著做，而不是看了就忘。 而且，對於「案例」的選擇，我個人非常偏好貼近台灣本地情境的。我們常在國外的書上看到很多關於美國房地產、股市的例子，雖然也很有參考價值，但總覺得離我們的生活有點距離。如果這本書能納入一些與台灣相關的數據分析案例，例如利用R分析台灣的空氣品質數據、各縣市的平均薪資、或是網購平台的銷售數據，那將會讓我更有學習的動力和成就感。能夠用統計學和R語言解決我們身邊的問題，這才是最有價值的。 我對於書中在「統計推論」部分的講解方式非常感興趣。像是信心水準、信賴區間、假設檢定這些概念，往往是很多初學者感到困惑的地方。我希望書中能用非常清晰、有條理的方式，一步步地引導讀者理解這些概念背後的邏輯。例如，如何從樣本數據推論母體參數，如何判斷一個實驗結果是否具有統計上的顯著性。而且，我希望書中能夠結合R的實際操作，讓我們能夠親手操作，計算信賴區間，進行假設檢定，並且解讀R輸出的結果，真正將理論付諸實踐。 另外，我覺得「數據視覺化」是統計學中非常重要的一環，也是R語言的強項。我希望能在這本書中學到如何利用R製作出清晰、美觀、且能有效傳達資訊的圖表。例如，如何製作長條圖、圓餅圖、散佈圖、箱型圖等，並且能夠為圖表加上適當的標題、軸標籤、圖例，讓圖表能夠完整地呈現數據的特徵。我希望書中能介紹一些常用的視覺化套件，並且提供範例程式碼，讓我們能夠快速上手，製作出專業水準的圖表。 我特別期待書中對於「迴歸分析」的介紹。無論是線性迴歸、羅吉斯迴歸，都是非常常見且強大的統計模型。我希望書中能夠詳細解釋迴歸模型的建立過程，以及如何解釋迴歸係數的意義。例如，當我們建立一個模型來預測房價時，如何理解坪數、屋齡、樓層等因素對房價的影響程度，以及如何判斷模型的優劣。如果書中能提供實際的R程式碼範例，並且帶領讀者一步步建立和解釋模型，那將會是非常寶貴的學習經驗。 關於「模型評估」的部分，我希望書中能有所涵蓋。很多時候，我們建立了一個模型，但不知道它是否真的「好」。如何評估模型的準確性？如何判斷模型是否存在過擬合或欠擬合的問題？例如，在迴歸分析中，R平方值、調整R平方值、RMSE等指標都是常用的評估方式。我希望書中能詳細解釋這些評估指標的意義，並且教導我們如何在R中計算和解讀它們，以便我們能夠選擇最適合的模型。 我還對書中會不會涵蓋「進階」的統計方法感到好奇。像是時間序列分析，對於預測股票走勢、天氣變化非常有用。或是聚類分析，對於市場區隔、用戶分群很有幫助。如果書中能觸及這些稍微複雜但非常實用的統計技術，並提供R的應用範例，那將會讓這本書的價值大大提升，幫助我們在學習的道路上更進一步。 最後，我非常希望這本書能夠帶領我們從「單一數據」的分析，走向「多數據」的整合和應用。例如，如何將來自不同來源的數據進行合併，如何進行數據的清洗和轉換，以便進行更複雜的分析。我希望書中能提供一些關於「資料工程」或「資料預處理」的實用技巧，讓我們在實際工作中有更大的幫助，而不再只是停留在理論層面。