統計學：基於R的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• R語言
• 數據分析
• 統計建模
• 應用統計
• 概率論
• 推論統計
• 迴歸分析
• 數據可視化
• 機器學習

統計學是一門資料分析的學科，被廣泛應用於生産、生活和科學研究的各個領域。在電腦和網際網路普及的今天，統計軟體的使用，不僅促進瞭統計科學的發展，也使統計學習發生瞭革命性的變化。當我們把計算交給電腦「秒殺」的時候，就能有更多的時間去理解統計方法的原理，就會發現統計學習和應用並不睏難。
　　
　　R語言是一款統計計算語言，它有許多優點，包括：
　　1.比起大多數的統計軟體，R是免費的。
　　2.更新速度快，包含很多最新方法，使用上更靈活。
　　3.提供豐富的資料分析技術，功能十分強大。
　　4.多樣化的繪圖功能，有助於對資料進行視覺化分析。
　　
　　由於R的強大功能及使用上的靈活性，在實際工作及科學研究上，已逐漸成為資料分析的主流。

本書特色

　　•注重統計思維和方法應用。
　　強調對統計思維的理解和方法應用，並以實際案例引齣學習內容及目標。

　　•使用R完成計算和分析。
　　本書所有例題皆以R完成計算及分析，以便讀者瞭解R語言的功能和特點。

　　•注重統計方法之間的邏輯。
　　以圖解方式展示各章內容，方便讀者清楚掌握統計方法間的融會貫通。
 

作者簡介
　　
賈俊平
　　
　　現任
　　中國人民大學統計學院副教授
　　
　　學曆
　　中國人民大學統計學碩士
　　
　　著作
　　《統計分析與R》（五南）
　　《統計學》（中國人民大學）
　　《統計學基礎》（中國人民大學）
　　《應用統計學》（中國人民大學）
　　《統計學—基於SPSS》（中國人民大學）
　　《統計學—基於R》（中國人民大學）
　　《描述統計》（中國人民大學）
　　《數據建模與決策》（中國人民大學）
　　《工商管理統計》（當代中國）
　　《市場調查與分析》（中國統計）
　　
審定者簡介
　　
陳正昌校訂
　　
　　現任
　　國立屏東大學教育學係副教授
　　
　　學曆
　　國立政治大學教育學博士
　　
　　著作
　　《統計分析與R》（五南）
　　《SPSS與統計分析》（五南）
　　《Minitab與統計分析》（五南）
　　《多變量分析方法》（五南）
　　《基礎統計學》（鼎茂）
　　《行為及社會科學統計學》（復文）
　　《量化研究與統計分析》（新學林）

第1章 資料與統計學
問題與思考：怎樣理解統計結論
1.1 統計學及其應用
1.1.1 什麼是統計學
1.1.2 統計學的應用
1.2 資料及其來源
1.2.1 變數與資料
1.2.2 資料的來源
1.3 R簡介
1.3.1 R的初步使用
1.3.2 資料的錄入、讀入與保存
1.3.3 資料的使用和編輯
1.3.4 資料類型的轉換
1.3.5 函數的編寫
本書圖解：統計方法分類與本書架構
主要術語
思考與練習

第2章 用圖錶展示資料
問題與思考：怎樣用圖錶看資料
2.1 類彆資料的圖錶展示
2.1.1 用次數分配錶觀察類彆資料
2.1.2 用圖形展示類彆資料
2.2 數值資料的圖錶展示
2.2.1 用次數分配錶觀察資料分配
2.2.2 用圖形展示數值資料
2.3 使用圖錶的注意事項
本章圖解：資料類型與圖錶展示方法
主要術語
思考與練習

第3章 用統計量描述資料
問題與思考：怎樣分析學生的考試成績
3.1 水準的描述
3.1.1 平均數
3.1.2 中位數和分位數
3.1.3 水準代錶值的選擇
3.2 差異的描述
3.2.1 全距和四分位距
3.2.2 變異數和標準差
3.2.3 變異係數
3.2.4 標準得分
3.3 分配形狀的描述
3.4 資料的綜閤描述
本章圖解：資料分配特徵與描述統計量
主要術語
思考與練習

第4章 隨機變數的機率分配
問題與思考：彩券中奬的機率有多大
4.1 什麼是機率
4.2 隨機變數的機率分配
4.2.1 隨機變數及其概括性量數
4.2.2 隨機變數的機率分配
4.2.3 其他幾個重要的統計分配
4.3 樣本統計量的機率分配
4.3.1 統計量及其分配
4.3.2 樣本平均數的分配
4.3.3 其他統計量的分配
4.3.4 統計量的標準誤差
本章圖解：隨機變數的機率分配
主要術語
思考與練習

第5章 參數估計
問題與思考：科學傢做齣重大貢獻時的最佳年齡是多少
5.1 參數估計的基本原理
5.1.1 點估計與區間估計
5.1.2 評量估計量的標準
5.2 母體平均數的區間估計
5.2.1 一個母體平均數的估計
5.2.2 兩個母體平均數之差的估計
5.3 母體比例的區間估計
5.3.1 一個母體比例的估計
5.3.2 兩個母體比例之差的估計
5.4 母體變異數的區間估計
5.4.1 一個母體變異數的估計
5.4.2 兩個母體變異數比的估計
5.5 樣本量的確定
5.5.1 估計母體平均數時樣本量的確定
5.5.2 估計母體比例時樣本量的確定
本章圖解：參數估計所使用的分配
主要術語
思考與練習

第6章 假設檢定
問題與思考：你相信飲用水瓶子標簽上的說法嗎
6.1 假設檢定的基本原理
6.1.1 怎樣提齣假設
6.1.2 怎樣做齣決策
6.1.3 怎樣錶述決策結果
6.2 母體平均數的檢定
6.2.1 一個母體平均數的檢定
6.2.2 兩個母體平均數之差的檢定
6.3 母體比例的檢定
6.3.1 一個母體比例的檢定
6.3.2 兩個母體比例之差的檢定
6.4 母體變異數的檢定
6.4.1 一個母體變異數的檢定
6.4.2 兩個母體變異數比的檢定
6.5 非參數檢定
6.5.1 母體分配的檢定
6.5.2 母體位置參數的檢定
本章圖解：假設檢定的內容架構
主要術語
思考與練習

第7章 類彆變數分析
問題與思考：網購滿意度與地區有關係嗎
7.1 一個類彆變數的適閤度檢定
7.1.1 期望次數相等
7.1.2 期望次數不等
7.2 兩個類彆變數的獨立性檢定
7.2.1 列聯錶與χ2獨立性檢定
7.2.2 應用χ2檢定的注意事項
7.3 兩個類彆變數的相關性量數
7.3.1 φ係數和Cramer's V係數
7.3.2 列聯係數
本章圖解：類彆變數分析方法75
主要術語
思考與練習

第8章 變異數分析
問題與思考：超市位置和競爭者數量對銷售額有影響嗎
8.1 變異數分析的基本原理
8.1.1 什麼是變異數分析
8.1.2 誤差分解
8.2 單因子變異數分析
8.2.1 數學模型
8.2.2 效果檢定
8.2.3 多重比較
8.3 二因子變異數分析
8.3.1 數學模型
8.3.2 主效果分析
8.3.3 交互效果分析
8.4 變異數分析的假定及其檢定
8.4.1 常態性檢定
8.4.2 變異數同質性檢定
8.5 單因子變異數分析之非參數方法
本章圖解：變異數分析過程
主要術語
思考與練習

第9章 一元綫性迴歸
問題與思考：GDP與消費水準有關係嗎
9.1 變數間的關係
9.1.1 確定變數之間的關係
9.1.2 相關關係的描述
9.1.3 關係強度的度量
9.2 一元綫性迴歸模型的估計和檢定
9.2.1 一元綫性迴歸模型
9.2.2 參數的最小平方估計
9.2.3 模型的適閤度
9.2.4 模型的顯著性檢定
9.3 利用迴歸方程進行預測
9.3.1 平均數的信賴區間
9.3.2 個彆值的預測區間
9.4 迴歸模型的診斷
9.4.1 殘差與殘差圖
9.4.2 檢定模型假定
本章圖解：一元綫性迴歸的建模過程
主要術語
思考與練習

第10章 多元綫性迴歸 ／367
問題與思考：逾期放款受哪些因素影響
10.1 多元綫性迴歸模型
10.1.2 參數的最小平方估計
10.2 適閤度和顯著性檢定
10.2.1 模型的適閤度
10.2.2 模型的顯著性檢定
10.2.3 模型診斷
10.3 多重共綫性及其處理
10.3.1 多重共綫性及其識彆
10.3.2 變數選擇與逐步迴歸
10.4 相對重要性和模型比較
10.4.1 自變數的相對重要性
10.4.2 模型比較
10.5 利用迴歸方程進行預測
10.6 虛擬變數迴歸
10.6.1 在模型中引入虛擬變數
10.6.2 含有一個虛擬變數的迴歸
本章圖解：多元綫性迴歸的建模過程
主要術語
思考與練習

第11章 時間序列預測
問題與思考：如何預測社會消費品零售總額
11.1 時間序列的成分和預測方法
11.1.1 時間序列的成分
11.1.2 預測方法的選擇與評估
11.2 指數平滑預測
11.2.1 指數平滑模型的一般錶達
11.2.2 簡單指數平滑預測
11.2.3 Holt指數平滑預測
11.2.4 Winter指數平滑預測
11.3 趨勢外推預測
11.3.1 綫性趨勢預測
11.3.2 非綫性趨勢預測
11.4 分解預測
本章圖解：時間序列預測的程式和方法
主要術語
思考與練習

附錄 求信賴區間的自助法
各章習題解答
參考文獻

序
　　
　　統計學是一門資料分析學科，已被廣泛應用於生産、生活和科學研究的各個領域。但在電腦時代到來前，由於計算問題使統計學的應用受到極大限製，很多人也由於計算問題對統計學望而卻步。然而，在電腦和網際網路普及的今天，尤其是統計軟體的使用，不僅促進瞭統計科學的發展，也使得統計學習發生瞭革命性的變化。軟體的使用，讓我們從繁雜的統計計算中解脫齣來，從而有更多的時間去理解統計方法的原理。當我們把繁雜的計算交給電腦「秒殺」的時候，就會發現統計的學習和應用並不睏難。R是一種優秀的免費統計軟體，不僅提供瞭豐富的資料分析技術，功能十分強大，而且與多數統計軟體相比，R的更新速度快，使用更靈活，包含很多最新方法。同時，對於自己開發的一些新的統計模型，也可以很方便地在R中設計程式求解。由於R的強大功能和使用上的靈活性，在實際工作與科學研究的很多領域被越來越多的人使用。可以說，R已逐漸成為資料分析軟體的主流。
　　
　　●本書概要
　　
　　本書是一本基於R完成全部例題計算和分析的統計學教材，全書內容共11章。第2章和第3章介紹資料的描述性分析方法，包括圖錶的使用和常用統計量的計算與分析方法。第4章至第6章介紹統計推論的基本原理和方法，包括作為推論理論基礎的機率分配及參數估計和假設檢定。第7章至第11章是實際中常用的一些統計方法，包括類彆變數分析、變異數分析、迴歸分析和時間序列預測等。
　　
　　●本書特色
　　
　　本書有以下特點：
　　
　　使用R完成計算和分析。本書所有例題的計算與分析，均由R軟體（3.2.3版本）實現。書中每個例題解答均呈現R的詳細程式和結果，並注重其靈活性和多樣性。對同一資料或變數的分析盡可能使用不同的R程式套件和功能選項，繪製圖形時，盡可能使用不同的函數及參數選擇，以便
　　
　　讓讀者瞭解R的功能和特點。當然，本書R的應用隻是發揮拋磚引玉的作用，讀者可根據自身分析需要，選擇不同的R程式套件或程式設計，來解決所麵臨的統計分析問題。
　　
　　注重統計思維和方法應用。本書完全避免統計方法的數學推導，強調對統計思維的理解和方法應用。每章開頭均展示一個實際案例，引齣學習內容和學習目標。
　　
　　注重統計方法之間的邏輯。在第1章最後以圖解方式展現瞭本書的邏輯架構，其他章的最後均總結瞭該章的內容架構，以便於讀者把握各章節內容之間的內在聯係。
　　
　　●讀者對象
　　
　　本書適用的讀者，包括：大學校院統計學專業、經濟管理類專業及部分理工類、農、林、醫、藥類科係的學生，以及從事資料分析的實際工作者。
　　
　　●緻謝
　　
　　本書的齣版，首先要感謝屏東大學教育係的陳正昌教授，他對書中統計術語及其他文字的錶述認真校對，付齣心力。其次要感謝五南圖書齣版公司張毓芬副總編輯與侯傢嵐主編對本書齣版給予的大力支持。
　　

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，點燃瞭我學習的希望。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颱灣本地的實際情況，例如分析颱灣的房價走勢、股市交易數據、或是網購平颱的消費者行為，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，並且結閤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製作齣專業、美觀且資訊豐富的圖錶。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、摺線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖錶的細節，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，如何判斷模型的擬閤優度，以及如何解釋模型的輸齣結果。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。 我還想瞭解，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、資料閤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，從數據中挖掘齣有價值的洞見，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》的齣現，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，就覺得腦袋要打結瞭，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瞭，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語言結閤，而且是用『應用』這個詞！」這代錶它不是那種隻講理論、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，用大傢熟悉的「抽籤」來解釋隨機抽樣，用「考試成績」來解釋平均數和標準差，這樣纔能真正讓讀者「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。我希望它不是那種隻丟給你幾個指令、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、閤併，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，而不是看瞭就忘。 而且，對於「案例」的選擇，我個人非常偏好貼近颱灣本地情境的。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颱灣相關的數據分析案例，例如利用R分析颱灣的空氣品質數據、各縣市的平均薪資、或是網購平颱的銷售數據，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，這纔是最有價值的。 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睏惑的地方。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，我希望書中能夠結閤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輸齣的結果，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製作齣清晰、美觀、且能有效傳達資訊的圖錶。例如，如何製作長條圖、圓餅圖、散佈圖、箱型圖等，並且能夠為圖錶加上適當的標題、軸標籤、圖例，讓圖錶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，製作齣專業水準的圖錶。 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，我們建立瞭一個模型，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閤或欠擬閤的問題？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閤的模型。 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，走嚮「多數據」的整閤和應用。例如，如何將來自不同來源的數據進行閤併，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，而不再隻是停留在理論層麵。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計學：基於R的應用》，我的第一反應是「終於等到瞭！」。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，更別提實際操作瞭。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，彷彿看到瞭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（嚮量、列錶、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、閤併，以及最重要的數據視覺化。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颱灣的產業環境和社會脈絡，例如分析颱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」方麵的講解。像是「假設檢定」這個部分，常常是讓很多人感到睏惑的地方。什麼是虛無假設？什麼是對立假設？p值到底代錶什麼？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，並且結閤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製作齣專業、美觀且資訊豐富的圖錶。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作各種圖錶（長條圖、摺線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等），以及如何調整圖錶的細節，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，如何判斷模型的擬閤優度，以及如何解釋模型的輸齣結果。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。 我還想瞭解，書中對於「模型評估」的篇幅會不會有所側重。畢竟，建立模型隻是一部分，如何評估模型的優劣，找齣最適閤的模型，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，從數據中挖掘齣有價值的洞見，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》，我的心情非常激動！作為一個長期在颱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傢的領域。所以，這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇窗，讓我看到將統計學與實際應用結閤的可能性。我非常期待它能將枯燥的理論，轉化為觸手可及的技能。 我最想深入瞭解的是，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，卻是另一迴事。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、分析網購平颱的商品銷量，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、介麵介紹開始，然後逐步引導學習R的語法，像是如何定義變數、如何處理嚮量、列錶、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颱灣的產業環境，例如分析颱灣的觀光旅遊數據、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」方麵的講解。像是二項分佈、常態分佈、泊鬆分佈等，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製作齣專業、美觀且資訊豐富的圖錶。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、摺線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖錶的細節，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，如何判斷模型的擬閤優度，以及如何解釋模型的輸齣結果。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。 我還想瞭解，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，如何選擇閤適的檢定方法（例如t檢定、卡方檢定），以及如何解讀p值和顯著性水準。我希望書中能結閤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，從數據中挖掘齣有價值的洞見，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」齣身的人來說，簡直是天書。所以，看到這本書的書名，第一個感覺就是「救星來瞭」，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，讓人讀瞭卻不知所雲。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，不僅僅是為瞭完成書中的練習，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颱灣本地的實際情況，例如分析颱灣的消費行為數據、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睏惑。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。我希望書中能結閤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製作齣專業、美觀且具備資訊傳達力的圖錶。例如，利用`ggplot2`等套件，製作齣長條圖、摺線圖、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，選擇最閤適的視覺化方式。我希望能學到如何為圖錶添加標題、標籤、圖例，以及如何進行圖錶的優化，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、天氣變化等方麵有重要應用；聚類分析則在市場區隔、用戶分群等方麵發揮著關鍵作用。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」走嚮「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，讓我在麵對數據時，不再感到無所適從，而是充滿自信。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學：基於R的應用》真是太讓我興奮瞭！身為一個在颱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」。這本書的齣現，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語言的實際操作結閤起來，讓我能夠學以緻用。 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，而不隻是死記硬背公式。 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、介麵介紹開始，然後逐步引導學習R的語法，像是如何處理嚮量、列錶、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颱灣本地的實際情況，例如分析颱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」方麵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，並且結閤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製作齣專業、美觀且資訊豐富的圖錶。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、摺線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖錶的細節，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，如何判斷模型的擬閤優度，以及如何解釋模型的輸齣結果。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。 我還想瞭解，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、資料閤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，從數據中挖掘齣有價值的洞見，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》真是太驚喜瞭！身為一個在颱灣唸書、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，但又不得不麵對。過去我曾嘗試過幾本市麵上的統計學教科書，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，更別說要實際操作瞭。這次看到這本書，光是書名就覺得「有救瞭」，「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，但學習麯線一直讓我很卻步。這本書的齣現，似乎為我打開瞭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，就已經是一大挑戰瞭。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、閤併數據，以及如何製作長條圖、摺線圖、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。颱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颱灣的實際情況，例如分析颱灣的房價數據、股市錶現、或是與颱灣民眾生活相關的調查，那將會更有共鳴。例如，如果能用R分析颱灣的PM2.5數據，探討其與天氣、季節的關聯性，或是分析颱灣的選舉數據，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，除瞭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紮實的基礎，讓讀者在掌握瞭基礎統計學之後，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睏惑的地方。什麼是虛無假設？什麼是對立假設？p值到底代錶什麼？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，並且結閤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，以及如何做齣判斷，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。一張好的圖錶，勝過韆言萬語。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，它能夠製作齣美觀且富有資訊量的圖錶。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，選擇最適閤的視覺化方式，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，並解釋模型的輸齣結果，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、或是格式不一緻的數據。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，甚至是進行數據的閤併、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，找齣不同的客戶群體。或是進行關聯規則挖掘，找齣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，並結閤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，更能引導我走嚮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☆☆☆☆☆

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語言結閤，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、介麵介紹開始，然後逐步引導學習R的語法，像是如何處理嚮量、列錶、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颱灣本地的實際情況，例如分析颱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」方麵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，並且結閤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製作齣專業、美觀且資訊豐富的圖錶。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、摺線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖錶的細節，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，如何判斷模型的擬閤優度，以及如何解釋模型的輸齣結果。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。 我還想瞭解，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、資料閤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，從數據中挖掘齣有價值的洞見，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瞭好奇！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閤，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、抽撲剋牌等簡單的例子；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、介麵介紹開始，然後逐步學習R的語法，例如如何處理嚮量、列錶、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颱灣本地的實際情況，例如分析颱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」方麵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，並且結閤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製作齣專業、美觀且資訊豐富的圖錶。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、摺線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖錶的細節，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，如何判斷模型的擬閤優度，以及如何解釋模型的輸齣結果。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。 我還想瞭解，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、資料閤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，從數據中挖掘齣有價值的洞見，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，點燃瞭我學習的希望。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，而不隻是死記硬背公式。 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、介麵介紹開始，然後逐步引導學習R的語法，像是如何處理嚮量、列錶、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颱灣本地的實際情況，例如分析颱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」方麵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，並且結閤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製作齣專業、美觀且資訊豐富的圖錶。例如，介紹`ggplot2`這個強大的繪圖套件，並說明如何製作長條圖、摺線圖、散佈圖、箱型圖、熱力圖等，以及如何調整圖錶的細節，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，如何判斷模型的擬閤優度，以及如何解釋模型的輸齣結果。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。 我還想瞭解，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、資料閤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，從數據中挖掘齣有價值的洞見，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。