Learning R 英文原版 [平裝] 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

內容簡介

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

作者簡介

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.

內頁插圖

前言/序言

數據驅動決策的基石：探索現代統計分析的強大力量 本書導讀： 在信息爆炸的時代，數據的價值日益凸顯，它已成為驅動商業創新、學術研究乃至政府決策的核心動力。然而，原始數據本身並不能說話，隻有通過精準的統計學原理和高效的編程工具進行處理、分析和解釋，數據纔能轉化為有洞察力的知識。本書旨在為讀者搭建一座堅實的橋梁，連接理論統計學的嚴謹性與實際應用中的復雜性。我們聚焦於如何利用當下最前沿的數據處理範式，係統性地掌握從數據獲取、清洗、探索性分析（EDA）到高級建模、假設檢驗與結果解釋的全流程。 本書的結構設計旨在平衡理論深度與實踐操作性。我們不滿足於簡單的工具介紹，而是緻力於深入探討每種統計方法背後的數學邏輯和適用場景，確保讀者不僅“會用”，更能“理解”其工作原理。 --- 第一部分：數據科學的基石——數據準備與探索性分析 (EDA) 在任何嚴肅的數據分析項目中，數據準備工作往往占據瞭項目時間的大部分。本部分將詳盡闡述如何高效、準確地處理真實世界中混亂、不完整或格式不一的數據集。 1. 數據導入、結構化與清理 (Data Wrangling) 數據源的廣泛接入： 學習如何可靠地導入來自數據庫（SQL）、API接口、文本文件（CSV, JSON, XML）以及網頁爬取的數據。重點講解處理不同編碼標準和文件分隔符的技巧。 數據結構重塑： 深入理解“長格式”（Tidy Data）與“寬格式”之間的轉換，掌握數據閤並（Join）、追加（Append）和分組操作的核心技術。精確控製數據框（Data Frame）的維度和布局，以適應後續分析模型的要求。 缺失值與異常值管理： 探討缺失數據（NA/Null）的産生機製，並係統評估不同的插補策略（如均值/中位數插補、基於模型的預測插補、多重插補MICE）。同時，介紹基於統計指標（如Z分數、箱綫圖）和領域知識識彆、處理或剔除異常值的方法，並分析不同處理方式對最終模型穩健性的影響。 數據轉換與特徵工程： 學習如何進行數據標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），以確保不同量綱的變量在模型中得到公平的對待。詳細介紹特徵工程的關鍵技術，例如對分類變量進行獨熱編碼（One-Hot Encoding）、創建交互項以及處理時間序列數據的滯後特徵提取。 2. 探索性數據分析 (EDA) 的藝術與科學 描述性統計的精髓： 超越簡單的平均數和標準差，本章深入講解度量數據集中趨勢、離散程度、偏度和峰度的多種統計量，並結閤它們在業務場景中的實際意義。 單變量與雙變量可視化： 強調可視化在發現數據模式、識彆潛在問題中的關鍵作用。係統介紹直方圖、核密度估計圖（KDE）、箱綫圖、小提琴圖等工具的應用，並講解如何利用散點圖、熱力圖、分組箱綫圖來剖析變量間的初步關係。 相關性分析與矩陣： 不僅計算皮爾遜相關係數，更要探討斯皮爾曼等級相關和肯德爾秩相關，理解它們適用於不同數據分布和測量尺度的場景。構建並解讀相關性熱力圖，快速定位強關聯變量。 --- 第二部分：推斷統計與模型構建的核心原理 本部分從概率論和數理統計的視角齣發，為讀者打下堅實的推斷基礎，隨後過渡到最常用和最強大的迴歸分析技術。 3. 概率分布與抽樣理論 核心分布的深入理解： 詳細解析正態分布、泊鬆分布、二項分布等常見分布的特性、參數估計和實際應用場景。理解中心極限定理（CLT）對於統計推斷的根本重要性。 參數估計方法： 講解點估計（Point Estimation）和區間估計（Interval Estimation）的概念。重點闡述最大似然估計（MLE）的原理及其在復雜模型參數求解中的優勢。 假設檢驗的嚴謹流程： 係統介紹零假設（$H_0$）與備擇假設（$H_a$）的設定、P值（P-value）的正確解讀、第一類和第二類錯誤（$alpha$ 和 $eta$ 錯誤）的權衡。介紹T檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等基礎檢驗的應用邊界。 4. 綫性模型：迴歸分析的廣闊天地 簡單綫性迴歸（SLR）的幾何與代數基礎： 講解最小二乘法（OLS）的推導過程，理解殘差的性質以及模型擬閤優度的評估指標（$R^2$、調整 $R^2$）。 多元綫性迴歸（MLR）： 處理多變量共綫性的問題（如方差膨脹因子VIF）。深入討論變量選擇技術（逐步迴歸、前嚮選擇、後嚮剔除）的利弊，以及如何通過殘差圖診斷模型是否滿足綫性迴歸的基本假設（殘差的正態性、獨立性、同方差性）。 廣義綫性模型（GLM）的擴展： 介紹GLM的概念，重點講解邏輯迴歸（Logistic Regression）在處理二元或分類結果預測中的應用，包括對幾率（Odds Ratio）和Logit變換的精確解釋。同時，簡要介紹泊鬆迴歸在計數數據分析中的應用。 --- 第三部分：高級建模、時間序列與非參數方法 本部分將帶領讀者進入更復雜的分析領域，處理結構化數據之外的挑戰，並介紹現代統計學中應對復雜非綫性關係和高維數據的策略。 5. 方差分析（ANOVA）與實驗設計 單因素與多因素方差分析： 理解ANOVA與T檢驗的內在聯係，掌握如何通過F統計量來比較兩個或多個組的均值是否存在顯著差異。重點學習如何設計和分析具有交互效應的實驗（Factorial Designs）。 非參數檢驗： 當數據不滿足正態性或樣本量過小時，介紹非參數替代方法，如Wilcoxon秩和檢驗（Mann-Whitney U Test）和Kruskal-Wallis H檢驗，確保分析的魯棒性。 6. 時間序列分析基礎 時間序列的特性分解： 識彆並分解序列中的趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）和隨機波動（Irregular Component）。 平穩性與自相關性： 學習如何通過檢驗（如ADF檢驗）來評估序列的平穩性。利用自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）圖來識彆閤適的模型結構。 ARIMA模型族： 深入講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）及其結閤體（ARMA, ARIMA）的構建和參數選擇過程。簡要介紹時間序列預測的置信區間概念。 7. 模型評估、比較與穩健性檢驗 模型選擇準則： 不僅依賴$R^2$，更要掌握信息準則，如赤池信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC），理解它們如何在模型擬閤優度和模型復雜度之間進行權衡。 交叉驗證（Cross-Validation）： 係統講解K摺交叉驗證（K-Fold CV）在評估模型泛化能力中的作用，確保模型在未見過的數據上依然錶現良好。 Bootstrap方法： 介紹基於重抽樣的Bootstrap技術，如何利用它來估計統計量的標準誤差和構建置信區間，特彆適用於參數分布難以解析計算的復雜模型。 --- 結語：統計思維的培養 本書的最終目標是培養讀者一種嚴謹的“統計思維”。這意味著理解數據背後的因果關係並非總是直接可見，模型是現實的簡化，並且任何結論都必須附帶對其不確定性的量化評估。掌握這些工具和方法，讀者將能夠自信地駕馭復雜數據集，為任何決策製定提供堅實、可量化的統計支持。