实用统计学：使用Excel、SAS、R语言分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 统计学
• Excel
• SAS
• R语言
• 数据分析
• 统计方法
• 应用统计
• 数据处理
• 统计建模
• 量化分析

本书共分十一章，涵盖市面上一般统计学教科书编写的范围。编写方式分为笔算和电脑分析，笔算是为了让读者了解计算过程，笔算后紧接着解法分析，目的是让读者了解为什么要这样计算。除了笔算外，本书亦侧重电脑分析，列有Excel、SAS、R分析供读者对照学习。面对大数据分析的迫切需求，本书每个章节针对统计理论搭配R程式供学生学习，这对于日后接续学习高阶大数据分析有着极大的帮助。

本书特色

　　1.理论与名词叙述条理分明，理解容易。
　　2.本书列有Excel、SAS、R三种常用统计程式教学，可应用在实务上。
　　3.例题结合生活实例，快速理解统计思维。
　　4.每章节前均有专栏介绍统计学的发展过往或学者生平，提升学习兴趣。

实用数据分析指南：从基础到高级的应用实践 一、 导论：数据驱动决策的基石 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代社会进步的核心动力。本指南旨在为渴望掌握数据分析技能的读者提供一套全面且实用的学习路径，无论您是初涉统计学的学生、希望提升业务洞察力的专业人士，还是致力于数据科学领域的实践者，都能从中受益。本书摒弃了冗长晦涩的理论推导，聚焦于数据分析的实际应用、方法选择与结果解读，强调“学以致用”的核心理念。 我们将从基础概念入手，系统性地梳理描述性统计与推断性统计的核心要义。描述性统计部分，我们将深入探讨如何有效地汇总、可视化和呈现数据集的特征，例如均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度与峰度等集中趋势和离散程度的度量，以及如何利用直方图、箱线图、散点图等工具直观地展示数据分布和变量关系。这部分内容是构建后续复杂分析的基础，确保读者能够准确地“阅读”原始数据。 推断性统计则关注如何从样本数据中对总体特征做出合理推断。我们将详细介绍概率论的基础知识在统计推断中的作用，重点讲解参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的逻辑框架。假设检验的讲解将侧重于理解零假设与备择假设的设定、选择合适的检验方法（如Z检验、t检验、卡方检验等），以及如何正确解读P值、置信区间与统计功效，避免常见的误区。 二、 经典统计模型的高效应用 本指南的核心部分将围绕一系列在商业分析、科学研究和社会调查中应用最为广泛的统计模型展开。我们确保每种模型都配有清晰的适用场景、模型假设的检验方法和实际操作的步骤。 1. 方差分析（ANOVA）：多因素比较的利器 方差分析是比较三个或三个以上独立样本均值差异的强大工具。我们将区分单因素方差分析、双因素方差分析乃至多因素方差分析的应用场景。重点讲解如何通过F统计量判断因素之间是否存在显著影响，以及如何利用事后检验（如Tukey's HSD、Bonferroni校正）确定具体是哪几组之间存在差异。对于模型不满足正态性或方差齐性假设的情况，也会介绍非参数替代方法。 2. 相关与回归分析：探寻变量间的联系 线性回归是理解变量间数量关系的首选模型。本章将详细拆解简单线性回归与多元线性回归的构建过程。我们将深入探讨最小二乘法的原理，如何评估模型的拟合优度（$R^2$、调整$R^2$），如何对回归系数进行显著性检验和解释，以及如何诊断模型中存在的关键问题，如多重共线性、异方差性和残差的正态性问题。针对非线性关系，我们将介绍多项式回归以及如何通过变量变换（如对数变换）来线性化模型。 3. 广义线性模型（GLM）的扩展 现实世界中的许多数据并非服从正态分布，例如计数数据、比例数据或高偏态数据。本章将系统介绍广义线性模型（GLM），它极大地拓宽了线性模型的适用范围。我们将重点讲解逻辑回归（Logistic Regression）在处理二分类响应变量（如客户流失、购买意愿）中的应用，学习如何解释Log-Odds和转换回的概率，以及如何评估分类模型的性能（如混淆矩阵、ROC曲线和AUC指标）。此外，泊松回归（Poisson Regression）在处理计数数据（如事件发生次数）方面的应用也将被详细阐述。 三、 高级主题与实战技巧 为了满足对数据分析深度有更高要求的读者，本书的后半部分将引入一些更复杂但极具价值的分析技术，并强调数据预处理和模型诊断的实战重要性。 1. 时间序列分析基础 对于具有时间依赖性的数据，如股票价格、销售趋势、天气记录等，传统统计方法往往失效。本部分将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性和随机波动。我们将初步探讨平稳性概念，介绍自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，并简要介绍ARIMA模型的构建思路，帮助读者识别和预测序列的未来走向。 2. 非参数统计方法 当数据不满足参数检验的严格假设（如正态性或方差齐性）时，非参数方法是可靠的替代方案。我们将介绍曼-惠特尼U检验、克拉斯卡尔-沃利斯H检验等，并讨论它们在何时应优先于t检验或单因素方差分析使用。 3. 实验设计与抽样方法 高质量的分析始于高质量的数据收集。本章将回顾常见的研究设计，包括完全随机设计、随机区组设计等，强调随机化和对照在减少偏倚中的关键作用。同时，我们将讨论不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）的优缺点及其对推断结果的影响。 四、 数据质量与分析流程的整合 本书的最终目标是培养读者形成一套完整的、可复制的分析流程。我们将用大量篇幅讨论数据清洗与预处理的重要性，包括缺失值处理（插补技术）、异常值识别与处理、数据转换与标准化。此外，模型的解释性与稳健性验证至关重要，我们将指导读者如何通过残差分析、模型简化（特征选择）和交叉验证来确保分析结果的可靠性与普适性。 本书力求通过详实的步骤解析、丰富的案例演示和对统计概念的清晰阐释，帮助每一位读者跨越统计学的门槛，真正将数据转化为洞察力，从而在个人成长与职业发展中占据先机。

第一章 叙述统计
1-1 统计学相关名词释义
1-2 次数分配表与次数分配图
1-3 集中量数与变异量数
1-4 相对地位量数
1-5 Excel作法
1-6 R下载与安装
1-7 R Commander安装
1-8 R 基本程式练习
1-9 SAS作法

第二章 机率论
2-1 集合
2-2 样本空间
2-3 机率定理

第三章 机率分配
3-1 机率分配
3-2 期望值与变异数
3-3 机率不等式
3-4 两变数之机率分配

第四章 常用的机率分配
4-1 离散型机率分配模型
4-2 连续型机率分配模型
4-3 变数变换(选读课程)

第五章 抽样分配
5-1 抽样方法
5-2 抽样分配
5-3 三种与常态分配有关的抽样分配

第六章 区间估计
6-1 何谓估计
6-2 评估优良估计式的准则
6-3 寻求统计量的方法
6-4 区间估计
6-5 样本与误差之关系

第七章 假设检定
7-1 何谓检定
7-2 单一母体平均数 的检定
7-3 两母体平均数差 的检定
7-4 单一母体变异数 的检定
7-5 两母体变异数的比较检定
7-6 母体比例 的检定
7-7 两母体比例差 的检定

第八章 变异数分析
8-1 独立样本单因子变异数分析
8-2 相依样本单因子变异数分析
8-3 二因子变异数分析

第九章 简单相关与回归分析
9-1 相关、回归之意义
9-2 Pearson积差相关
9-3 简单线性回归
9-4 回归参数的估计与检定
9-5 回归分析之变异数分析表示法
9-6 回归分析矩阵表示法

第十章 无母数统计法
10-1 适合度检定
10-2 独立性检定
10-3 齐一性检定
10-4 中位数检定
10-5 符号检定
10-6 Kolmogorov－Smirnov检定
10-7 连检定

第十一章 信度效度分析
11-1 测验
11-2 信度
11-3 常用的信度估计方法
11-4 效度

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我觉得做得相当不错，对于我这种不是统计学专业出身，但又需要掌握统计分析技能的读者来说，非常友好。《实用统计学：使用Excel、SAS、R语言分析》并没有使用过多晦涩难懂的学术术语，而是用比较通俗易懂的语言来解释复杂的统计概念。即使是一些比较抽象的统计理论，作者也会尽量用生活化的比喻或者实际的例子来辅助说明，让读者能够更容易理解其内在逻辑。同时，在代码讲解的部分，作者也做到了清晰明了，每一个代码块都有详细的注释，解释了代码的功能和实现思路，这对于初学者来说，是非常重要的。我特别欣赏它在解释某些技术细节时，会用一种“循循善诱”的方式，而不是直接给出答案。它会引导读者思考，为什么需要这样做，这样做的好处是什么，从而让读者在理解的基础上掌握知识，而不是死记硬背。这种贴近读者需求的语言表达方式，让我在阅读过程中，感到轻松愉快，不会因为语言的障碍而产生畏难情绪。很多时候，一本好的技术书籍，不仅在于内容的深度，更在于它能否用最有效的方式将知识传递给读者，而这本书在这方面做得相当出色，让我觉得学习过程本身也是一种享受。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅虽然不小，但是读起来却有一种“意犹未尽”的感觉，这让我非常意外。原本以为一本涵盖Excel、SAS、R这么多个工具的统计学书籍，会显得比较零散，或者在某个工具的讲解上比较浅尝辄止。但《实用统计学：使用Excel、SAS、R语言分析》却给我的感觉是，在每一个工具的介绍上，都给了我足够多的、有用的、能够立即上手实践的内容。而且，它在不同工具的衔接上，也做得非常自然。你会发现，很多统计学上的概念，在这三个工具中都有不同的实现方式，而这本书会把它们串联起来，让你理解其共性与特性。我尤其喜欢它在最后一部分，关于一些高级统计模型和机器学习方法的介绍，虽然篇幅不长，但它就像是为你打开了一扇新的大门，让你知道在掌握了基础统计分析之后，还可以往哪个方向去进一步探索。比如，它简单地提到了模型评估、交叉验证等概念，这让我对后续的学习有了更明确的方向。总的来说，这本书的内容深度和广度都达到了一个非常好的平衡点，既能满足初学者的需求，也能给有一定基础的读者带来启发，让我觉得这是一本值得反复翻阅，并且在不同阶段都会有不同收获的书籍。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读《实用统计学：使用Excel、SAS、R语言分析》这本书时，对其中涉及的统计理论和方法的阐述方式，感到既熟悉又带着点新的启发。作为一名对统计学有一定基础的读者，我发现这本书在介绍各种统计概念时，并不是生硬地背诵定义，而是通过非常贴近实际应用的例子来解释。例如，在讲解假设检验时，它会结合具体的业务场景，比如市场营销活动效果评估，或者产品质量的抽样检查，来引导读者理解p值、显著性水平等概念的实际意义。这种“理论结合实践”的叙述方式，极大地增强了学习的趣味性和有效性。我尤其欣赏它在介绍不同统计方法之间的联系和区别时，那种清晰的逻辑脉络。比如，它会详细解释为什么在某种情况下适合使用t检验，而在另一种情况下则需要转向ANOVA，并给出相应的计算思路和代码实现。这种深入浅出的讲解，让我对统计学理论有了更深刻的理解，不再是孤立的知识点。此外，书中对于统计模型假设的讨论也相当到位，它会强调在应用统计模型时，检查模型假设的重要性，并给出一些初步的诊断方法。这一点对于保证统计分析结果的可靠性至关重要。总的来说，这本书在统计理论的阐述上，做到了既严谨又不失通俗易懂，让我能够更好地将统计学知识应用于实际问题中，提升了我的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

刚翻到《实用统计学：使用Excel、SAS、R语言分析》中的R语言部分，简直是惊喜连连！我一直对R语言在数据可视化和现代统计方法方面的强大能力非常感兴趣，而这本书在这方面的呈现方式，可以说是非常符合我的口味。它并没有上来就讲晦涩难懂的理论，而是从R的安装和基本操作入手，然后非常巧妙地引入了各种实用的R包，比如ggplot2进行精美的可视化，dplyr进行数据处理，以及caret进行机器学习模型的构建。我特别喜欢它在数据可视化方面的讲解，通过实际案例，一步一步地展示如何用R创建各种高质量的图表，从散点图、柱状图到箱线图、热力图，应有尽有，而且讲解得非常细致，每个参数的意义都解释得清清楚楚，让我这个R语言新手也能够轻松理解并复制操作。更让我惊喜的是，这本书在讲解统计模型时，也紧密结合了R语言的实现。比如在讲解线性回归、逻辑回归时，它会提供相应的R代码，并且对结果的解读也做了详细的说明，这比单纯看统计学理论书要直观得多。而且，它还触及了一些更高级的主题，比如时间序列分析和一些非参数检验，都提供了R语言的解决方案。对于我来说，这本书就像是打开了一扇通往R语言统计分析大门的新世界，让我觉得学习R不再是枯燥的代码堆砌，而是充满创造性和实际应用价值的探索过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真的拖了好久才开始读，你知道的，很多时候买书就像是给自己下了一个承诺，然后就把这份承诺压在书架上，等着“有空”的时候去兑现。这次终于下定决心打开《实用统计学：使用Excel、SAS、R语言分析》，老实说，一开始我对Excel的部分还有点期待，毕竟在日常工作中，Excel还是最常用的工具，想着能从中找到一些更高效、更专业的统计分析方法，哪怕只是能优化一下数据报表的生成，也算是值回票价了。结果呢，Excel的部分确实有涵盖到一些基础但很实用的操作，比如一些高级的图表制作、数据透视表的进阶应用，还有一些常用的统计函数的使用技巧。但不得不说，对于我这种已经对Excel有一定的经验积累的人来说，这部分的内容深度并没有达到我预期的那种“惊艳”程度。它更像是一个 refresher，帮助你巩固和梳理了Excel在统计分析中的基础应用。当然，对于刚接触统计学或者Excel不是那么熟练的读者来说，这部分绝对是宝贵的入门资源，能够帮助他们快速上手，建立起对数据分析的基本概念。但如果你像我一样，希望在这本书里找到能让你在Excel统计分析领域“眼前一亮”的独门秘籍，那可能需要稍微调整一下期待值。总的来说，Excel这块算是中规中矩，满足了基本需求，但距离“高阶”还有一段距离。后续内容会不会有惊喜，我还在继续探索中。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读《实用统计学：使用Excel、SAS、R语言分析》这本书时，对它在数据可视化方面的强调，留下了非常深刻的印象。在这个信息爆炸的时代，数据本身固然重要，但如何将数据直观、有效地呈现出来，往往是决定数据分析价值的关键。这本书在这方面做得非常到位，它不仅介绍了Excel中图表制作的基本功能，更着重强调了SAS和R语言在高级数据可视化方面的强大能力。特别是R语言部分，它详细介绍了ggplot2等包的使用，通过丰富的案例，展示了如何创建出美观、信息量十足的图表，比如多变量的散点图矩阵、交互式图表等。这些可视化技巧，让我大开眼界，也深刻认识到，好的可视化能够帮助我们更快速地发现数据中的模式、趋势和异常值，从而更好地理解数据，并做出更明智的决策。书中还强调了不同类型图表适用的场景，以及如何根据不同的分析目标来选择最合适的图表类型。这对于我来说，不仅仅是学会了如何“画图”，更是学会了如何用“图”来“说话”，如何让数据本身的故事更加生动和有说服力。这种对可视化能力的重视，是这本书在众多统计学书籍中脱颖而出的重要原因之一。

评分☆☆☆☆☆

阅读《实用统计学：使用Excel、SAS、R语言分析》的过程中，我深刻地体会到了“工欲善其事，必先利其器”的道理。这本书最让我感到满足的一点，就是它不仅仅停留在理论的层面，而是将理论与三个强大的统计分析工具——Excel、SAS、R语言——紧密地结合起来。每一个统计概念的引入，都会伴随着在这些工具中的具体实现方法。例如，在讲解描述性统计时，它会分别展示如何在Excel中用函数和图表生成均值、中位数、标准差等，如何在SAS中用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE输出详细的统计报告，又如何在R中用summary()函数和各种可视化包来呈现。这种“一体化”的教学方式，极大地降低了学习的门槛，也提高了学习的效率。我不再需要费尽心思去寻找不同工具的对应操作，而是可以在一个地方，清晰地了解到如何用不同的工具来解决同一个统计问题。更重要的是，它让我意识到，选择哪种工具，往往取决于问题的复杂性、数据的规模以及个人的偏好。通过学习这本书，我能够根据实际需求，更灵活地选择最合适的分析工具，从而提高工作效率。这种全方位的工具整合，是这本书最核心的价值所在，让我觉得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

在《实用统计学：使用Excel、SAS、R语言分析》这本书中，关于案例分析的部分，我觉得是它最接地气、最能激发学习动力的地方。作者挑选的案例都非常贴近我们日常工作和生活中会遇到的实际问题，而不是那种脱离实际的“教科书式”的例子。比如，在讲解市场调研数据分析时，它会模拟分析客户满意度、购买意愿等，并展示如何使用Excel、SAS、R来处理这些数据，得出有价值的洞察。我特别喜欢它在分析过程中，会详细地解释每一个分析步骤的目的，以及从分析结果中可以提炼出哪些有用的结论。这让我能够更直观地理解统计学在解决实际问题中的应用价值。例如，在某个案例中，它通过对销售数据的回归分析，揭示了哪些营销投入能够更有效地带动销售增长，这对于很多企业决策者来说，都是非常实用的信息。而且，书中并没有仅仅停留在“怎么做”的层面，还会引导读者去思考“为什么这么做”，以及“如何进一步深化分析”。这种鼓励思考的模式，让我在阅读时，不仅仅是被动地接受信息，而是主动地去参与到分析的过程中，思考如何将书中学习到的方法应用到自己的工作中。对于我来说，这些案例的价值，远不止是代码示例，更是启发我思考问题、解决问题的“灵感库”。

评分☆☆☆☆☆

拿到《实用统计学：使用Excel、SAS、R语言分析》这本书的时候，我最期待的就是SAS的部分，毕竟在学术界和很多大型企业中，SAS的地位还是相当稳固的，它强大的数据处理能力和严谨的统计分析功能一直是我非常想深入学习的。这本书对SAS的讲解，我觉得是它的一大亮点，虽然不能说完全覆盖了SAS的所有强大功能，但它选取的都是非常实用且经典的统计分析方法。作者并没有一股脑地把SAS的语法堆砌起来，而是循序渐进地讲解，从基本的数据导入、数据清洗，到描述性统计、推断性统计，再到回归分析、方差分析等核心内容，都给了比较详细的步骤和代码示例。让我印象比较深刻的是，它不仅仅是罗列代码，还会对代码背后的逻辑和统计原理进行解释，这一点非常重要。很多时候，我们学习编程语言，很容易陷入“知其然不知其所以然”的境地，而这本书在这方面做得比较好，让你在学习SAS的过程中，也能同步巩固统计学的知识。此外，它还提到了一些SAS宏的使用，虽然只是浅尝辄止，但已经让我看到了SAS在自动化和提高效率方面的潜力。当然，SAS的学习曲线相对陡峭，这本书也提供了不少帮助，但要真正精通，还需要大量的实践和钻研，这本书算是一个很好的敲门砖，为我后续更深入地学习SAS打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体结构设计，我是非常认可的。它没有试图在一个地方把所有东西都讲清楚，而是将Excel、SAS、R这三个工具的优势以及它们在不同统计分析场景下的应用，进行了分门别类的阐述。一开始看到标题，我还有点担心它会不会是那种“什么都讲一点，但什么都不精通”的书，但实际阅读下来，这种担心完全是多余的。它巧妙地将Excel作为基础和入门，SAS作为大型数据处理和传统统计分析的利器，而R语言则代表了现代统计方法和灵活的可视化能力。这种循序渐进、由浅入深的方式，对于不同层次的读者都非常友好。即使你对其中某个工具完全不熟悉，也能通过这本书找到切入点。我特别喜欢的是，它在章节之间，甚至是在同一章节的不同工具对比时，会强调不同工具的优缺点以及适用的场景。比如，它会告诉你，在快速进行一些初步的数据探索和报表制作时，Excel可能更便捷；而在处理海量数据、进行复杂的模型构建和部署时，SAS或R则更具优势。这种“选择合适的工具解决问题”的思路，对于培养一名合格的数据分析师来说，是非常宝贵的。这本书的结构布局，让我想起了“授人以鱼不如授人以渔”的道理，它不仅教会了我们如何使用工具，更重要的是教会了我们如何去思考，如何选择最适合的分析路径。