Learning R 英文原版 [平装] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

内容简介

Learn how to perform data analysis with the R language and software environment, even if you have little or no programming experience. With the tutorials in this hands-on guide, you’ll learn how to use the essential R tools you need to know to analyze data, including data types and programming concepts. The second half of Learning R shows you real data analysis in action by covering everything from importing data to publishing your results. Each chapter in the book includes a quiz on what you’ve learned, and concludes with exercises, most of which involve writing R code. Write a simple R program, and discover what the language can do Use data types such as vectors, arrays, lists, data frames, and strings Execute code conditionally or repeatedly with branches and loops Apply R add-on packages, and package your own work for others Learn how to clean data you import from a variety of sources Understand data through visualization and summary statistics Use statistical models to pass quantitative judgments about data and make predictions Learn what to do when things go wrong while writing data analysis code

作者简介

Richie is a data scientist with a background in chemical health and safety, and has worked extensively on tools to give non-technical users access to statistical models. He is the author of the R packages "assertive" for checking the state of your variables and "sig" to make sure your functions have a sensible API. He runs The Damned Liars statistics consultancy.

内页插图

前言/序言

数据驱动决策的基石：探索现代统计分析的强大力量 本书导读： 在信息爆炸的时代，数据的价值日益凸显，它已成为驱动商业创新、学术研究乃至政府决策的核心动力。然而，原始数据本身并不能说话，只有通过精准的统计学原理和高效的编程工具进行处理、分析和解释，数据才能转化为有洞察力的知识。本书旨在为读者搭建一座坚实的桥梁，连接理论统计学的严谨性与实际应用中的复杂性。我们聚焦于如何利用当下最前沿的数据处理范式，系统性地掌握从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到高级建模、假设检验与结果解释的全流程。 本书的结构设计旨在平衡理论深度与实践操作性。我们不满足于简单的工具介绍，而是致力于深入探讨每种统计方法背后的数学逻辑和适用场景，确保读者不仅“会用”，更能“理解”其工作原理。 --- 第一部分：数据科学的基石——数据准备与探索性分析 (EDA) 在任何严肃的数据分析项目中，数据准备工作往往占据了项目时间的大部分。本部分将详尽阐述如何高效、准确地处理真实世界中混乱、不完整或格式不一的数据集。 1. 数据导入、结构化与清理 (Data Wrangling) 数据源的广泛接入： 学习如何可靠地导入来自数据库（SQL）、API接口、文本文件（CSV, JSON, XML）以及网页爬取的数据。重点讲解处理不同编码标准和文件分隔符的技巧。 数据结构重塑： 深入理解“长格式”（Tidy Data）与“宽格式”之间的转换，掌握数据合并（Join）、追加（Append）和分组操作的核心技术。精确控制数据框（Data Frame）的维度和布局，以适应后续分析模型的要求。 缺失值与异常值管理： 探讨缺失数据（NA/Null）的产生机制，并系统评估不同的插补策略（如均值/中位数插补、基于模型的预测插补、多重插补MICE）。同时，介绍基于统计指标（如Z分数、箱线图）和领域知识识别、处理或剔除异常值的方法，并分析不同处理方式对最终模型稳健性的影响。 数据转换与特征工程： 学习如何进行数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization），以确保不同量纲的变量在模型中得到公平的对待。详细介绍特征工程的关键技术，例如对分类变量进行独热编码（One-Hot Encoding）、创建交互项以及处理时间序列数据的滞后特征提取。 2. 探索性数据分析 (EDA) 的艺术与科学 描述性统计的精髓： 超越简单的平均数和标准差，本章深入讲解度量数据集中趋势、离散程度、偏度和峰度的多种统计量，并结合它们在业务场景中的实际意义。 单变量与双变量可视化： 强调可视化在发现数据模式、识别潜在问题中的关键作用。系统介绍直方图、核密度估计图（KDE）、箱线图、小提琴图等工具的应用，并讲解如何利用散点图、热力图、分组箱线图来剖析变量间的初步关系。 相关性分析与矩阵： 不仅计算皮尔逊相关系数，更要探讨斯皮尔曼等级相关和肯德尔秩相关，理解它们适用于不同数据分布和测量尺度的场景。构建并解读相关性热力图，快速定位强关联变量。 --- 第二部分：推断统计与模型构建的核心原理 本部分从概率论和数理统计的视角出发，为读者打下坚实的推断基础，随后过渡到最常用和最强大的回归分析技术。 3. 概率分布与抽样理论 核心分布的深入理解： 详细解析正态分布、泊松分布、二项分布等常见分布的特性、参数估计和实际应用场景。理解中心极限定理（CLT）对于统计推断的根本重要性。 参数估计方法： 讲解点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）的概念。重点阐述最大似然估计（MLE）的原理及其在复杂模型参数求解中的优势。 假设检验的严谨流程： 系统介绍零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的设定、P值（P-value）的正确解读、第一类和第二类错误（$alpha$ 和 $eta$ 错误）的权衡。介绍T检验、Z检验、卡方检验等基础检验的应用边界。 4. 线性模型：回归分析的广阔天地 简单线性回归（SLR）的几何与代数基础： 讲解最小二乘法（OLS）的推导过程，理解残差的性质以及模型拟合优度的评估指标（$R^2$、调整 $R^2$）。 多元线性回归（MLR）： 处理多变量共线性的问题（如方差膨胀因子VIF）。深入讨论变量选择技术（逐步回归、前向选择、后向剔除）的利弊，以及如何通过残差图诊断模型是否满足线性回归的基本假设（残差的正态性、独立性、同方差性）。 广义线性模型（GLM）的扩展： 介绍GLM的概念，重点讲解逻辑回归（Logistic Regression）在处理二元或分类结果预测中的应用，包括对几率（Odds Ratio）和Logit变换的精确解释。同时，简要介绍泊松回归在计数数据分析中的应用。 --- 第三部分：高级建模、时间序列与非参数方法 本部分将带领读者进入更复杂的分析领域，处理结构化数据之外的挑战，并介绍现代统计学中应对复杂非线性关系和高维数据的策略。 5. 方差分析（ANOVA）与实验设计 单因素与多因素方差分析： 理解ANOVA与T检验的内在联系，掌握如何通过F统计量来比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。重点学习如何设计和分析具有交互效应的实验（Factorial Designs）。 非参数检验： 当数据不满足正态性或样本量过小时，介绍非参数替代方法，如Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U Test）和Kruskal-Wallis H检验，确保分析的鲁棒性。 6. 时间序列分析基础 时间序列的特性分解： 识别并分解序列中的趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动（Irregular Component）。 平稳性与自相关性： 学习如何通过检验（如ADF检验）来评估序列的平稳性。利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来识别合适的模型结构。 ARIMA模型族： 深入讲解自回归（AR）、移动平均（MA）及其结合体（ARMA, ARIMA）的构建和参数选择过程。简要介绍时间序列预测的置信区间概念。 7. 模型评估、比较与稳健性检验 模型选择准则： 不仅依赖$R^2$，更要掌握信息准则，如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），理解它们如何在模型拟合优度和模型复杂度之间进行权衡。 交叉验证（Cross-Validation）： 系统讲解K折交叉验证（K-Fold CV）在评估模型泛化能力中的作用，确保模型在未见过的数据上依然表现良好。 Bootstrap方法： 介绍基于重抽样的Bootstrap技术，如何利用它来估计统计量的标准误差和构建置信区间，特别适用于参数分布难以解析计算的复杂模型。 --- 结语：统计思维的培养 本书的最终目标是培养读者一种严谨的“统计思维”。这意味着理解数据背后的因果关系并非总是直接可见，模型是现实的简化，并且任何结论都必须附带对其不确定性的量化评估。掌握这些工具和方法，读者将能够自信地驾驭复杂数据集，为任何决策制定提供坚实、可量化的统计支持。