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本书围绕经典的统计方法与 R 语言工具，从基本的统计描述分析方法出发，讲解了参数估计与假设检验、线性回归、逻辑回归、降维分析方法，每一章重点介绍一种经典方法或统计模型，对其基本定义、模型形式、统计方法的推导与解读等都给出了细致的讲解。此外，为了将理论与实践紧密结合，本书每一章均提供了不同业务场景下的R语言编程实例，帮助读者练习巩固。本书适合相关学科本科生及研究生，以及对数据分析及建模感兴趣的读者。
- 前言
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第一章 统计分析与R语言
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1.1 统计分析简介
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1.2 R语言简介
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1.3 本章小结
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1.4 本章习题
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第二章 R语言中的数据管理及预处理
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2.1 基本数据类型
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2.2 数据结构
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2.3 数据的读入及写出
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2.4 数据集管理及预处理
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2.5 本章小结
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2.6 本章习题
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第三章 基本统计分析
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3.1 基本描述统计量
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3.2 汇总分析
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3.3 本章小结
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3.4 本章习题
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第四章 数据描述与可视化
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4.1 统计表格
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4.2 数据可视化基础
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4.3 数据可视化进阶
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4.4 本章小结
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4.5 本章习题
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第五章 参数估计与假设检验
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5.1 总体、样本和样本量
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5.2 参数估计
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5.3 假设检验
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5.4 单因素方差分析
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5.5 本章小结
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5.6 本章习题
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第六章 线性回归
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6.1 模型形式
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6.2 模型理解
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6.3 基本假定
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6.4 回归参数的估计
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6.5 假设检验
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6.6 模型评价
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6.7 回归诊断
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6.8 变量选择
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6.9 模型实现
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6.10 小结
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6.11 本章习题
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第七章 逻辑回归
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7.1 模型形式
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7.2 模型估计
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7.3 模型评价
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7.4 实例分析
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7.5 本章小结
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7.6 本章习题
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第八章 降维分析
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8.1 主成分分析
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8.2 因子分析
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8.3 小结
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8.4 本章习题
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- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
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