0人評分過此書
統計就是這麼輕鬆R：AI幫你寫好資料分析
作者
：
出版日期
：
2021/10/01
閱讀格式
：
PDF
ISBN
：
9786263172333
只能跑出統計報表的統計套裝軟體落伍了，讓統計專家以及程式高手帶著您，透過AI來幫您做統計計算、分析與解讀！
R語言是進入統計學領域的一把重要鑰匙，本書從基礎開始，一個個步驟帶您領會運用R語言的樂趣。
R 是一種專門為統計分析與資料管理所設計的手稿語言。R 誕生於90 年代初期，由S 語言所轉變而來。它是免付費的公開軟體，可自由下載原始碼，加上十分容易在官方網站找到別人寫好的套件或分析程式碼，因此近年來使用的人越來越多，並且不乏許多專業人士如：風險分析師、研究學者、統計學家等。
本書會從入門的安裝步驟開始，介紹R的資料型態、資料整理、繪圖、推論統計的概念、變異數分析等，幫助讀者打好基礎，讀完您會發現，原來統計就是這麼輕鬆啊！
R語言是進入統計學領域的一把重要鑰匙，本書從基礎開始，一個個步驟帶您領會運用R語言的樂趣。
R 是一種專門為統計分析與資料管理所設計的手稿語言。R 誕生於90 年代初期，由S 語言所轉變而來。它是免付費的公開軟體，可自由下載原始碼，加上十分容易在官方網站找到別人寫好的套件或分析程式碼，因此近年來使用的人越來越多，並且不乏許多專業人士如：風險分析師、研究學者、統計學家等。
本書會從入門的安裝步驟開始，介紹R的資料型態、資料整理、繪圖、推論統計的概念、變異數分析等，幫助讀者打好基礎，讀完您會發現，原來統計就是這麼輕鬆啊！
-
序言
-
1 R的簡介
-
1.1 安裝R
-
1.2 RStudio
-
1.3 基本的計算
-
-
2 R的資料型態
-
2.1 基本資料型態
-
2.2 變項指派
-
2.3 向量、因素以及列表
-
2.4 因素向量
-
2.5 矩陣與資料架構（資料框）
-
2.6 列表
-
2.7 資料框
-
-
3 資料整理
-
3.1 安裝與載入tidyverse套件
-
3.2 dplyr套件常用函數
-
3.3 選擇變項
-
3.4 篩選觀察值
-
3.5 新增變數
-
3.6 依照變數排序觀測值
-
3.7 聚合變數（總結或概括）
-
3.8 依照類別變數分組
-
-
4 繪圖
-
4.1 ggplot2套件繪圖簡介
-
4.2 基本步驟：用ggplot（）準備畫布
-
4.3 長條圖
-
4.4 圓餅圖
-
4.5 直方圖
-
4.6 盒鬚圖
-
4.7 散布圖
-
4.8 折線圖
-
4.9 儲存圖片
-
-
5 敘述統計
-
5.1 次數分配
-
5.2 集中量數
-
5.3 離散性
-
5.4 偏態與峰度
-
5.5 使用套件計算描述統計
-
-
6 推論統計的基本概念
-
6.1 母群與樣本
-
6.2 假設檢定
-
6.3 第一類型及第二類型錯誤
-
6.4 臨界值
-
6.5 p值與顯著性
-
6.6 效果量
-
6.7 統計檢定力
-
-
7 兩個平均數比較
-
7.1 兩個獨立樣本t檢定
-
7.2 相依樣本t檢定
-
-
8 單因子變異數分析
-
8.1 單因子獨立樣本變異數分析
-
8.2 單因子相依樣本變異數分析
-
-
9 二因子獨立樣本變異數分析
-
9.1 二因子獨立樣本ANOVA的假設
-
9.2 二因子獨立樣本ANOVA變異數分解
-
9.3 多重比較
-
9.4 效果值的計算
-
9.5 二因子獨立樣本ANOVA的假定
-
9.6 二因子獨立樣本ANOVA實例解說與R的操作
-
-
10 二因子相依樣本變異數分析
-
10.1 二因子相依樣本ANOVA的假設
-
10.2 二因子相依樣本ANOVA的變異數分解
-
10.3 單純主要效果檢定與事後比較
-
10.4 二因子相依樣本ANOVA的假定
-
10.5 二因子相依樣本ANOVA範例與說明
-
-
11 二因子混合設計變異數分析
-
11.1 二因子混合設計ANOVA的假設
-
11.2 二因子混合設計ANOVA的變異來源與F 檢定
-
11.3 單純主要效果檢定與事後比較
-
11.4 二因子混合設計ANOVA的假定
-
11.5 效果值的計算
-
11.6 二因子混合設計ANOVA實例解說與R的操作
-
-
12 卡方檢定
-
12.1 適配度檢定
-
12.2 獨立性檢定
-
12.3 同質性檢定
-
12.4 卡方分布
-
12.5 卡方檢定的假定
-
12.6 卡方分析的限制
-
12.7 類別變項的關連
-
12.8 效果量
-
12.9 適配度檢定實例解說與R操作
-
12.10 獨立性檢定實例解說與R操作
-
12.11 同質性檢定實例解說與R操作
-
-
13 皮爾森相關
-
13.1 皮爾森r相關係數的定義與限制
-
13.2 皮爾森相關的假設
-
13.3 皮爾森相關假定
-
13.4 相關的議題與效果量
-
13.5 皮爾森相關實例解說與R的操作
-
13.6 決定係數
-
-
14 簡單與多元線性迴歸
-
14.1 OLS迴歸
-
14.2 迴歸線的數學形式
-
14.3 迴歸模式的顯著性檢定
-
14.4 OLS估計法的假定
-
14.5 R中lm（）函數的簡介
-
14.6 簡單線性迴歸的目的與資料要求
-
14.7 簡單線性迴歸範例與R操作
-
14.8 多元線性迴歸範例與R操作
-
14.9 迴歸診斷
-
14.10 模式選擇
-
-
15 探索性因素分析
-
15.1 共同因素模式
-
15.2 決定因素數目的方法
-
15.3 因素抽取
-
15.4 因素轉軸
-
15.5 EFA的實例解說與R的操作
-
15.6 因素分析APA報表與結果解釋
-
-
16 信度
-
16.1 α係數實例解說與R的操作
-
16.2 α係數作為項目分析的議題
-
- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
評分與評論
請登入後再留言與評分
PDF
EPUB
PDF
PDF
PDF
