基于R的应用统计

内容简介

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　　《基于R的应用统计》包含导论、R语言基础、总体与样本、数据整理与展示、数据的统计特征、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、一元线性回归分析、多元线性回归分析和非参数统计等12章内容，涵盖了统计学原理、应用统计学等课程本科教学大纲要求的全部内容，适合64学时教学，也可适当取舍用于其他课时的课程教学。　　R语言是统计分析、机器学习和人工智能等领域用得越来越广泛的统计语言，《基于R的应用统计》单独用一章的篇幅介绍了R语言基础，其他各章全部统计分析都是用R实现的，全书的R命令和代码自成体系。　　《基于R的应用统计》适合于应用统计、经济、管理等专业本科生和研究生作为教材或参考书，也可以作为R语言学习和数据分析的参考书。

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目录

第1章 导论1．1 什么是统计学1．2 统计的产生与发展1．3 大数据统计思考题第2章 R语言基础2．1 R的数学计算2．2 向量及其运算2．3 矩阵及其运算2．4 数据类型2．5 数据结构2．6 对象及其属性2．7 读写数据文件2．8 基本作图2．9 R编程和创建函数本章小节、练习题第3章 总体与样本3．1 总体与参数3．2 样本与统计量3．3 变量与数据3．4 数据收集与误差本章小节、思考题与练习题第4章 数据整理与展示4．1 数据的预处理4．2 定性数据的图表展示4．3 定量数据的图表展示本章小结、思考题与练习题第5章 数据的统计特征5．1 数据集中趋势的度量5．2 数据离散趋势的度量5．3 数据分布形态的度量5．4 切比雪夫不等式和经验法则本章小结、思考题与练习题第6章 统计量与抽样分布6．1 常用的统计分布6．2 样本均值的抽样分布与中心极限定理6．3 样本比例的抽样分布6．4 样本方差的抽样分布本章小结、思考题与练习题第7章 参数估计7．1 参数的点估计7．2 估计量的判别7．3 参数的区间估计本章小节、思考题与练习题第8章 假设检验8．1 假设检验的基本问题8．2 一个总体参数的检验8．3 两个总体参数的检验本章小节、思考题与练习题第9章 方差分析9．1 方差分析概述9．2 单因素方差分析9．3 双因素方差分析本章小节、思考题与练习题第10章 一元线性回归分析10．1 变量间的关系10．2 相关分析10．3 线性回归分析基本问题10．4 一元线性回归中的参数估计10．5 线性回归中的假设检验10．6 回归模型的诊断10．7 利用回归模型进行预测本章小节、思考题与练习题第11章 多元线性回归分析11．1 多元回归模型及其基本假定11．2 多元回归模型的参数估计11．3 多元回归模型的显著性检验11．4 多元回归模型的诊断11．5 多元回归模型的R实现本章小节、思考题与练习题第12章 非参数统计12．1 非参数统计简介12．2 分布的检验12．3 符号检验12．4 秩的位置和相关性检验12．5 列联分析本章小节、思考题与练习题参考文献

封面

书名:基于R的应用统计

作者:徐德义

页数:288

定价:¥65.0

出版社:中国统计出版社

出版日期:2018-05-01

ISBN:9787503787911

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