統(tǒng)計學：基于R的應(yīng)用

定　價：￥28.00

作　者：	吳喜之著
出版社：	中國人民大學出版社
叢編項：	教育部經(jīng)濟管理類核心課程教材
標　簽：	大學教材大中專教材教輔

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ISBN：	9787300187495	出版時間：	2014-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	167	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書通過大量例子，用簡單明了的語言介紹了傳統(tǒng)統(tǒng)計學的所有基本概念及方法。書中還專門用一章的內(nèi)容來介紹非常重要而實用的機器學習的回歸分及類方法。本書采用的計算機語言是多年來在國際上使用排名第一的免費開源軟件—R。讀者在學完本書之后，能夠準確理解統(tǒng)計最重要的基本概念，并能用計算機處理各種數(shù)據(jù)。

作者簡介

　　吳喜之，北京大學數(shù)學力學系學士，美國北卡羅來納大學教堂山分校（UNC-Chapel Hill）統(tǒng)計系博士。中國人民大學統(tǒng)計學院教授，博士生導師。曾在美國加利福尼亞大學戴維斯分校（UC-Davis）、北卡羅來納大學教堂山分校（UNC-Chapel Hill）、北卡羅來納大學夏洛特分校（UNC-Charlotte）、加利福尼亞大學伯克利分校（UC-Berkeley）、南開大學、中國人民大學、北京大學、中山大學、四川大學等十余所著名學府執(zhí)教。

圖書目錄

第 1 章通過來學統(tǒng)計很容易
1．1統(tǒng)計是什么? 學統(tǒng)計需要什么?
1．2R 不僅是一款軟件，而且是一種文化
習題
第 2 章數(shù)據(jù)及其模式
2．1數(shù)據(jù)形式、變量
2．2用圖形描述變量的分布
2．3用數(shù)字描述變量的分布
2．4密度曲線和正態(tài)分布
習題
第 3 章從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)關(guān)系
3．1使用散點圖探索數(shù)據(jù)
3．2相關(guān)
3．3簡單線性最小二乘回歸
3．4關(guān)于相關(guān)和回歸的注意點
3．5二維列聯(lián)表的初等分析
習題
第 4 章通過實驗及抽樣獲得數(shù)據(jù)
4．1關(guān)于數(shù)據(jù)
4．2實驗設(shè)計
4．3抽樣設(shè)計及推斷
習題
第 5 章概率：隨機性的度量
5．1隨機性及概率模型
5．2隨機變量
5．3基本概率計算
習題
第 6 章抽樣分布
6．1頻數(shù)和頻率
6．2 樣本均值
習題
第 7 章統(tǒng)計推斷：估計
7．1正態(tài)總體均值的置信區(qū)間估計
7．2比例的置信區(qū)間
7．3對置信區(qū)間的常見誤解
習題
第 8 章統(tǒng)計推斷：顯著性檢驗
8．1正態(tài)總體均值的顯著性檢驗
8．2對總體比例的顯著性檢驗
8．3關(guān)于中位數(shù)的非參數(shù)檢驗
8．4合理使用還是濫用檢驗
8．5檢驗的勢和決策
習題
第 9 章二維列聯(lián)表和擬合優(yōu)度的卡方檢驗
9．1二維列聯(lián)表推斷
9．2擬合優(yōu)度檢驗
習題
第 10 章對簡單線性回歸的推斷
10．1簡單線性模型
10．2簡單線性模型參數(shù)的推斷
習題
第 11 章經(jīng)典多元線性回歸
11．1模型和擬合
11．2變換及逐步回歸
11．3自變量包括分類變量的回歸
11．4關(guān)于經(jīng)典回歸的一些說明
11．5logistic 回歸和probit 回歸
習題
第 12 章機器學習方法的分類及回歸
12．1機器學習方法簡介
12．2分類
12．3回歸
習題
附錄練習：熟練使用 R 軟件
參考文獻