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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。
 

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

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