R软体：应用统计方法(二版)(附光碟/1片) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本次修订版本距离上一次的修订版已经五年了。在这五年之中，R 软体版本从上次的 2.10.1 版演进到目前的 3.5.1 版，已经有许多的改进。例如，从 R 3.4.0 开始，使用者自订函数的 JIT (Just in Time) byte-code 自动编译与回圈的加速，让 R程式的执行速度加快很多。

　　这次的新版包含不少旧版勘误、部分旧套件无法使用的替代方案、新范例的加入、新工具函数如mgsub、grepl 的介绍、F 检定逐步回归的程式、dplyr + pipe 资料分析简介、以及 ggplot2 套件极好用的分组绘图功能介绍等等。

　　这五年之间，尤其是最近几年人工智慧(AI) 的再一次窜红，也让某些程式语言或软体成为不少人常用的资料分析工具。因此，这几年间，在网路上经常看到「R 软体是否已经落伍？」、「某语言是否比 R 适合资料分析？」等问题。

　　我个人的看法是，尽管有许多人帮忙吹嘘，但是这一波AI 到目前为止目前仍然没有「智慧」可言。某些程式语言虽然因为 AI 而窜红，但多数人是用来作为 AI深层学习建模的工具，这样的角色也可能因为越来越普遍化的「AI 自动建模软体」出现而逐渐淡化。另一个逐渐浮出的疑虑是，这一波的 AI 是否因为再次吹嘘过度又将泡沫化？如果是这样，也可能让攀附在 AI 浪潮的某些程式语言工具前途未定。

　　纯就资料分析的角度来看，我个人仍然偏好 R 软体。R 不仅拥有各领域资料分析超过 1 万 2 千多个套件，从资料分析、数学公式与程式之间的直觉转换、与演算法程式化的角度来看，R 语言的特性让我们很容易地将理论演算法转为程式，也让许许多多的人们能够写出更多的套件与我们分享，让我们不需要自己辛苦从头打造各类应用程式。
 

好的，这是一份针对您提供的书名《R软体：应用统计方法（二版）（附光碟/1片）》的图书简介，内容专注于介绍其他可能存在的、但与该书内容不直接重叠的统计学或数据分析类书籍的特点、受众和价值，力求详细且自然流畅。 --- 深度探索数据科学前沿：当代统计分析的多元视角 在数据爆炸的时代，掌握高效的数据分析工具和扎实的统计学理论已成为各个领域专业人士的核心竞争力。本书系并非聚焦于某一特定软件工具（如R语言）的实战操作指南，而是旨在为读者构建一个超越特定编程语言限制的、更广阔的统计思维和方法论的知识图谱。 聚焦理论基础与模型构建：统计学的“为什么” 对于那些渴望深入理解统计推断基石的读者，我们推荐一系列强调理论深度与模型假设的经典著作。这类书籍通常将重点放在概率论、数理统计的严谨推导上，而非软件实现上的便捷性。 一、经典推断与假设检验的严谨论述： 这类书籍通常从最小化误差和最大化似然的角度切入，详尽阐述最大似然估计（MLE）、贝叶斯推断（Bayesian Inference）的哲学基础、渐近性质（Asymptotic Properties）等高级主题。它们会花费大量篇幅讨论中心极限定理在实际应用中的局限性，以及非参数方法（如Bootstrap和Jackknife）在应对非正态分布数据时的优势。 目标读者： 统计学研究生、数理统计研究人员，以及需要为商业决策提供严格统计论证的量化分析师。 核心价值： 确保读者不仅能运行一个回归模型，更能清晰地阐述该模型背后的统计学有效性和参数估计的无偏性、一致性等性质。它关注的是如何选择最合适的模型结构，而非如何用代码敲出这个结构。 二、高级时间序列分析的专业进阶： 针对金融、经济、气象等领域对时间依赖性数据处理的需求，另一类专业书籍则侧重于时间序列（Time Series）的复杂建模。这类读物通常不会过多涉及通用统计软件的界面操作，而是深入探讨： 波动率建模（Volatility Modeling）： 如ARCH/GARCH家族模型，并分析其在金融市场风险管理中的应用。 状态空间模型（State-Space Models）与卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 讲解如何处理包含隐藏状态变量的动态系统，尤其在信号处理和轨迹预测中的应用。 协整检验与长期均衡关系： 在宏观经济数据分析中，区分伪回归与真正长期关系的判断标准。 这些书籍强调的是时间序列的特定属性（如自相关性、平稳性），以及如何构建能够有效捕捉这些时间依赖性的专业计量经济学模型。 转向计算效率与大数据环境：面向工程的实践 与侧重基础理论的统计学书籍不同，有一批面向大数据（Big Data）与高性能计算的专业书籍，它们将统计学原理置于更广阔的计算科学背景下进行讨论。 三、面向大规模数据的机器学习与统计学习： 这类书籍将重点放在算法的效率、可扩展性（Scalability）以及高维数据（High-Dimensional Data）的处理上。它们的核心关注点在于： 正则化方法（Regularization）： 深入剖析Lasso、Ridge和Elastic Net等方法在特征选择和防止过拟合中的机制，并对比它们在内存和计算复杂度上的差异。 集成学习（Ensemble Methods）： 详细解析Boosting（如XGBoost, LightGBM）和Bagging（如随机森林）的理论基础，以及它们如何通过牺牲部分模型可解释性来换取预测精度的飞跃。 分布式计算框架： 讨论如何在Spark、Hadoop等环境中并行化执行统计学习算法，这通常涉及到对MapReduce或Dataflow编程范式的理解，而非单一软件的语法掌握。 这类读物是为数据科学家和机器学习工程师量身定制的，他们需要确保模型不仅准确，而且能在数TB的数据集上快速收敛。 四、数据可视化与叙事的力量： 有效的统计分析不仅需要正确的计算，更需要清晰的沟通。因此，专业的数据可视化书籍提供了另一种重要的补充视角。这类书籍关注的重点是： 认知心理学基础： 探讨人类视觉系统如何处理信息，从而设计出更易于理解的图表。 图表选择的伦理与偏见： 讨论如何通过不恰当的坐标轴截断或颜色选择来误导观众，以及如何避免这些陷阱。 交互式探索： 介绍如何利用动态图表（如使用D3.js或Plotly构建的复杂仪表板）来允许用户自行探索数据的多维关系，这通常涉及前端技术与统计模型的结合。 总结视角差异 简而言之，那些不侧重于R语言特定语法或特定软件界面的书籍，往往将精力投向以下三个维度：更深层次的数学证明与理论保障（Why），处理特定复杂数据类型（如高频金融数据或大规模非结构化数据）的专用高级模型（What），以及数据分析结果的沟通与展示效率（How to communicate）。它们提供了统计分析大厦的结构蓝图、砖石配方或宏伟的设计图纸，而非仅仅是组装工具箱的使用说明书。读者通过这些互补性的学习材料，能够更全面地掌握从数据采集到最终决策支持的全链条能力。

评分☆☆☆☆☆

这本 R 软件的书，我当初是在书店翻到的，当下就被它的排版和丰富的例子给吸引住了。我一直想在统计分析这块能有更扎实的功底，但市面上很多书讲的理论都很抽象，或者例子都比较偏向学术研究，对我这种实际应用需求来说，总觉得隔靴搔痒。这本书不同，它很实在地从 R 软件的操作讲起，一步一步教你如何实现各种统计方法。尤其让我印象深刻的是，它里面有很多来自于不同领域，像是商业分析、市场调查、甚至一些社会科学研究的实际案例。这让我觉得书里的知识很有“温度”，能够直接迁移到我工作当中遇到的问题。光碟里的配套数据更是帮了大忙，可以直接跟着书里的代码跑，感受一下数据处理和模型建立的整个流程，很多时候卡住的地方，看看书里的解释和代码，就能豁然开朗。感觉作者是真正站在使用者的角度去思考，把复杂的统计概念用比较易懂的方式呈现出来，而且还贴心地准备了实践的工具，这对于初学者来说，真的非常非常重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是“实用性”和“完整性”。很多讲 R 的书，可能侧重于语言本身，讲统计的书又可能忽略了软件操作。这本书却能很好地将两者结合起来，让你在学习统计方法的同时，也能熟练掌握 R 语言的应用。我之前尝试过其他几本 R 的教程，但总觉得教得不够系统，或者跳跃性太大。这本书的结构很清晰，从基础概念到高级应用，循序渐进，每一章都建立在前一章的基础上，学起来不会那么吃力。而且，书里的配图和图表也很多，能够帮助理解抽象的统计概念。光碟附带的资源，我更是用了很久，里面的数据集非常适合练习，有些甚至是真实世界的复杂数据，能够让你体验到真实的数据处理过程。总的来说，如果你想系统地学习 R 语言在统计分析上的应用，这本书绝对是一个非常好的选择，它能够帮助你打下坚实的基础，并且快速上手解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我本身是做市场研究的，经常需要处理大量的调查数据，做一些用户画像、趋势分析之类的。之前用 Excel 做了很多年，效率一直不高，而且很多复杂的统计模型根本没法实现。偶然的机会，我听同事推荐了这本书，说是用 R 来做数据分析非常强大，而且这本书讲解得很细。买回来后，确实给我带来了很大的惊喜。它里面的案例很多都跟我日常的工作很贴近，比如如何用 R 做交叉表分析，如何进行卡方检验来分析不同人群的偏好差异，甚至是简单的回归模型来预测销售额。最重要的是，书里讲解的 R 代码，我可以直接复制粘贴到我的 R 环境里，然后换上我自己的数据，就能跑出结果。这大大节省了我学习新工具的时间，让我能更快地将 R 应用到实际工作中。光碟里的数据和代码，我经常翻出来参考，感觉这本书就像是一个随身的 R 统计秘籍，随时都能解决我的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我买这本书，主要也是因为身边几个做数据分析的朋友都在用 R，而且听他们讨论的时候，常常会提到一些 R 包和函数，我总觉得自己落伍了。这本书的第二版，刚好在我需要的时候出版，而且还附了光碟，这在现在这个年代其实是很厚道的。拿到书之后，我最先翻的是目录，发现它涵盖的统计方法还挺广的，从基本的描述性统计、假设检验，到回归分析、方差分析，甚至一些更进阶的主题，都有涉及。我特别喜欢它在讲解每个统计方法之前，都会先简要介绍一下这个方法的原理和适用场景，然后再带你用 R 实现。这样的结构让我不会死记硬背代码，而是能理解“为什么”要用这个方法，“什么时候”该用，以及 R 怎么帮我们把这些操作自动化。光碟里的程序代码，我都会拷出来，然后试着自己修改一下参数，看看结果有什么变化，这样学习起来更有深度，也更能激发我的好奇心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者，感觉真的对 R 语言和统计学都有很深的理解，而且还很擅长教学。我记得我之前学统计的时候，很多公式和理论都让我头疼，但在这本书里，作者会尽量用直观的方式来解释，比如通过图示或者简单的比喻。而且，书里的 R 代码写得非常规范，注释也很清晰，就算是写得很长的代码段，读起来也不会觉得很吃力。最让我觉得贴心的是，它在介绍完一个统计方法后，通常会有一个“注意事项”或者“延伸阅读”的部分，提醒我们可能会遇到的问题，或者提供一些进一步学习的方向。这对于想深入研究的读者来说，是非常宝贵的指引。另外，光碟里提供的光碟，我一开始以为只是些样本数据，结果发现里面还有一些作者自己写的辅助函数，用来简化某些常见的操作，这真是太惊艳了！感觉作者真的把很多“经验之谈”都浓缩在这本书里了。