R语言统计入门(第2版)

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  • 版 次:1
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  • 印刷时间:2014年06月01日
  • 开 本:12k
  • 纸 张:胶版纸
  • 包 装:平装
  • 是否套装:否
  • 国际标准书号ISBN:9787115348630
作者:Peter Dalgaard出版社:人民邮电出版社出版时间:2014年06月 
编辑推荐

  目前,使用R语言进行教学和科研已经具备一定的规模。然而,并没有一本特别实用的R语言和统计学相结合的著作。这本书每一章都会简单介绍相关话题的统计学理论,更多的提供实际数据的分析代码,以及作者的编程经验。学习本书将令初学者少走许多弯路。此外,本书每一章末还配有适量的练习题,可供练习或者教学使用。
  业界对R语言的重视程度也逐年提升。而这本书对于在企业中处理实际数据的分析人员和建模人员来说,应该是更为趁手的一本工具书。深入浅出的理论介绍,可重复的分析流程,宝贵的编程经验,这些恰恰是业界所需要的。
  本书配套有相关的R包ISwR,提供了本书中所使用的实际数据,方便读者练习使用。

 
内容简介
  《R语言统计入门(第2版)》以最恰当的方式向初学者介绍了R语言的全貌,内容涵盖基本的R编程方法、基本数据处理和一些高级数据操作的技巧,有助于读者理解R向量化编程的特点。此外,作者在《R语言统计入门(第2版)》中还详细描述了包含回归分析、假设检验、广义线性模型、非线性拟合等常用统计方法的原理。虽然《R语言统计入门(第2版》以实际案例解析居多,但是并非不重视理论,作者恰当而到位地描述了理论方面的内容,既不晦涩,也非浅薄,而是向读者打开了一扇窗。作者希望这《R语言统计入门(第2版)》可以作为一道“开胃菜”引导更多的人投入到对统计和R的研究之中。
  本书适合数据分析,数据统计人员及R用户学习参考。
作者简介
  PeterDalgaard是哥本哈根大学生物统计系的教授。1997年便成为R语言核心团队成员。具有丰富的R语言统计分析的实战和教学经验。
  郝智恒,兰州人,南开大学数理统计专业毕业,目前在*做数据挖掘工程师。推崇开源,认为唯有共享和交流才能让这个世界变好,固执的认为一切技术上的封闭和试图垄断都是纸老虎。
  何通,生长于桂林,求学于广州,喜统计,好编程,结交众友,不亦乐乎。
  邓一硕,毕业于中央财经大学统计学院统计专业,现效力于首钢总公司计财部。国内*的统计学专业社区“统计之都”理事人员,感兴趣的领域是时间序列分析及数据挖掘技术在金融投资分析中的应用。
  刘旭华,现为中国农业大学理学院应用数学系副教授,北京理工大学博士,美国北卡莱罗纳大学教堂山分校(UniversityofNorthCarolinaatChapelHill)访问学者,主要从事数理统计方向的研究工作。主持和参与多项国家自然科学基金及其他科研基金项目,发表科研论文多篇。
目  录

1.1 初始步骤 
1.1.1 大型计算器 
1.1.2 赋值 
1.1.3 向量运算 
1.1.4 标准过程 
1.1.5 作图 
1.2 R语言基础 
1.2.1 表达式和对象 
1.2.2 函数和参数 
1.2.3 向量 
1.2.4 引用和转义序列 
1.2.5 缺失值 
1.2.6 生成向量的函数 
媒体评论
本书的第一版于2004年出版便广受好评。第2版,该书作者又对本书进行了修订,使得本书覆盖了统计学的几乎所有话题。此外还包括了作者多年实战和教学的经验。这些经验非常宝贵,也是本书受到好评的原因之一。

媒体推荐:本书得到了《欧洲数学学会通讯》(European Mathematical Society Newsletter, September, 2003)、《技术计量学》(Technometrics, Vol. 51(2), May, 2009)以及《数学评论》、《统计学论文》等多家期刊的好评和推荐。

2009年的Journal of statistical software中有文章对本书做了介绍,其中提到“it is qualifies him(指作者) as an expert in the inner workings of the R environment and it’s applications for statistical computing” ,说明这本书的作者既精通R语言环境,又精通如何运用R语言来做统计计算。本书在业内一直被奉为经典。
在线试读部分章节
  本书的第一版于2004年出版便广受好评。第2版,该书作者又对本书进行了修订,使得本书覆盖了统计学的几乎所有话题。此外还包括了作者多年实战和教学的经验。这些经验非常宝贵,也是本书受到好评的原因之一。
  媒体推荐:本书得到了《欧洲数学学会通讯》(EuropeanMathematicalSocietyNewsletter,September,2003)、《技术计量学》(Technometrics,Vol.51(2),May,2009)以及《数学评论》、《统计学论文》等多家期刊的好评和推荐。
  2009年的Journalofstatisticalsoftware中有文章对本书做了介绍,其中提到“itisqualifieshim(指作者)asanexpertintheinnerworkingsoftheRenvironmentandit’sapplicationsforstatisticalcomputing”,说明这本书的作者既精通R语言环境,又精通如何运用R语言来做统计计算。本书在业内一直被奉为经典。
书摘插画
插图

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