R軟體統計進階分析實務 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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《R軟體統計進階分析實務》是R軟體統計分析係列叢書之二，其內容接續《R軟體統計應用分析實務》一書。書籍內容以使用者為導嚮的論述錶達，詳細介紹R軟體在統計分析的進階應用，內容兼顧理論與實務、函數與語法說明、統計方法使用與結果解析。內容所述可讓讀者快速熟悉R軟體進階的取嚮應用，本書可作為統計相關課程的參考用書或資料處理的工具書。

　　本書為R軟體統計應用分析係列書籍之二，從使用者觀點齣發，有係統的介紹R軟體在行為及社會科學領域的進階應用，內容包括命令器視窗界麵、多變量變異數分析、集群分析，結構方程式模式、平行分析法、二係列相關與四分析相關、變數轉換技巧、遺漏值處理的方法等，學習者如能搭配《R軟體統計應用分析實務》一書，學習更能事半功倍。書籍內容適閤大專院校學生、研究生，更適閤對R軟體統計分析有興趣的研究者。

深入探索數據世界的奧秘：從基礎理論到前沿應用的全麵指南 本書旨在為讀者提供一個紮實、全麵且具有高度實踐指導意義的數據分析與建模的知識體係。我們聚焦於如何將理論知識轉化為解決實際問題的能力，覆蓋從數據準備到復雜模型構建與解釋的全過程。全書結構嚴謹，內容深入淺齣，力求讓不同背景的讀者都能迅速掌握核心技能，並在各自的領域內遊刃有餘。 第一部分：數據處理與探索性分析的基石（Foundation of Data Handling and Exploratory Analysis） 第1章：數據驅動思維的建立與數據生命周期概述 本章首先闡述瞭在當代信息環境下，數據分析的戰略意義。我們不將數據分析視為單純的技術操作，而是強調一種結構化的、基於證據的決策思維。內容涵蓋瞭數據從采集、清洗、存儲到分析、報告的全生命周期，並探討瞭數據治理（Data Governance）的基本原則，確保數據質量是後續分析工作的前提。 第2章：高質量數據的獲取與預處理技術 數據的“髒亂差”是阻礙有效分析的首要障礙。本章深入講解瞭數據清洗的藝術與科學。重點內容包括： 缺失值處理策略： 不僅僅是簡單的刪除或均值填充，而是深入探討基於模型（如MICE多重插補）和領域知識的專業插補方法。 異常值檢測與平滑： 使用統計學方法（如Z-Score, IQR）結閤可視化工具（箱綫圖、散點圖）識彆異常，並討論瞭魯棒統計（Robust Statistics）在處理極端值時的優勢。 數據轉換與標準化： 詳細介紹瞭對數轉換、Box-Cox轉換以改善數據分布的均勻性，以及Min-Max標準化、Z-Score標準化在不同算法中的適用性差異。 特徵工程（Feature Engineering）的實踐： 講解如何從原始數據中創造齣更具預測力的特徵，例如時間序列分解、文本信息的特徵提取基礎概念。 第3章：探索性數據分析（EDA）的深度視角 EDA是理解數據、發現潛在模式的關鍵步驟。本章強調超越基礎的描述性統計，轉嚮更深層次的洞察發掘： 多維數據可視化： 詳細介紹如何使用散點圖矩陣、平行坐標圖、熱力圖等工具來揭示變量間的復雜關係。 相關性與協方差分析： 不僅限於皮爾遜相關係數，還深入討論瞭斯皮爾曼等級相關和肯德爾 $ au$ 檢驗在非綫性或非正態數據下的應用。 分布擬閤與假設檢驗基礎： 介紹如何檢驗數據是否服從特定分布（如正態性檢驗），並為後續的推斷性統計打下堅實的基礎。 第二部分：經典統計推斷與建模方法（Classical Inference and Modeling） 第4章：推斷性統計的核心原理與應用 本章將理論與實踐緊密結閤，講解如何從樣本推斷總體。內容包括： 參數估計： 點估計與區間估計，重點講解置信區間的構建與解釋，強調其統計學意義。 假設檢驗的完整流程： 從零假設、備擇假設的設定，到檢驗統計量的選擇（t檢驗、F檢驗、卡方檢驗），再到P值的正確解讀與統計功效（Power）的考量。 非參數檢驗的必要性： 在數據不滿足正態性假設時，引入秩和檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗）的應用場景。 第5章：綫性迴歸模型的深入解析與診斷 綫性迴歸是統計建模的基石。本章力求超越基礎的最小二乘法（OLS）： 模型假設的嚴格檢驗： 詳細闡述綫性、獨立性、同方差性和正態性（LIND）四大假設的診斷方法（如殘差圖分析、Breusch-Pagan檢驗、Durbin-Watson檢驗）。 多重共綫性問題應對： 如何使用方差膨脹因子（VIF）診斷共綫性，並引入嶺迴歸（Ridge Regression）和Lasso迴歸（Lasso Regression）作為處理高維或共綫性數據的有效工具。 模型選擇與信息準則： 比較AIC、BIC、調整$R^2$等指標在模型簡化與選擇過程中的作用。 第6章：廣義綫性模型（GLM）的擴展應用 當響應變量不滿足正態分布時，GLM提供瞭強大的框架。本章重點講解： 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 深入剖析其在二分類問題中的原理，包括Logit變換、Odds Ratio的解釋，以及模型擬閤優度檢驗（如Hosmer-Lemeshow檢驗）。 泊鬆迴歸（Poisson Regression）： 針對計數數據（如事件發生次數）的建模，討論過度分散（Overdispersion）問題的識彆與處理（如使用擬似然估計）。 第三部分：進階建模技術與時間序列分析（Advanced Modeling and Time Series） 第7章：方差分析（ANOVA）與協方差分析（ANCOVA） 本章係統梳理瞭方差分析在多組均值比較中的地位： 單因素與多因素ANOVA： 討論因子效應的交互作用，並強調事後檢驗（Post-Hoc Tests，如Tukey HSD）的選擇和應用。 ANCOVA的引入： 如何通過引入協變量來控製混淆因素，提高檢驗效率。 重復測量設計： 探討如何在縱嚮數據分析中應用混閤效應模型的基礎思想。 第8章：非參數迴歸與平滑技術 隨著數據復雜性的增加，綫性假設不再適用。本章介紹非參數方法的靈活性： 局部迴歸（LOESS/LOWESS）： 講解局部加權迴歸的原理及其在發現非綫性趨勢中的應用。 樣條迴歸（Spline Regression）： 介紹三次樣條（Cubic Splines）如何提供比分段綫性模型更平滑的擬閤，重點討論節點（Knot）的選擇策略。 廣義加性模型（GAMs）： 介紹如何通過平滑函數疊加來靈活地建模響應變量與預測變量之間的關係，同時保持一定的可解釋性。 第9章：時間序列分析的動態視角 本章聚焦於具有時間依賴性的數據結構，是理解經濟、金融、環境等領域數據的關鍵： 平穩性檢驗與分解： 講解差分處理（Differencing）以實現平穩化，並掌握時間序列的趨勢、季節性和隨機性分解方法。 ARIMA傢族模型構建： 深入講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）、差分（I）的組閤，包括如何使用ACF和PACF圖識彆模型的階數（p, d, q）。 診斷與預測： 模型的殘差白噪聲檢驗，以及如何使用模型進行短期預測，並評估預測區間。 進階主題簡述： 簡要介紹季節性ARIMA（SARIMA）模型以及引入外部變量的迴歸模型（ARIMAX）的初步概念。 第四部分：模型評估、比較與穩健性檢驗（Model Evaluation and Robustness） 第10章：模型性能的量化評估 有效的分析結果必須經過嚴格的性能評估。本章專注於度量模型的預測和擬閤質量： 分類模型評估指標： 深入解析混淆矩陣、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數，以及ROC麯綫與AUC值的實際意義。 迴歸模型評估指標： 比較RMSE、MAE、MAPE的優劣，並探討其在不同尺度數據下的適用性。 交叉驗證策略： 講解K摺交叉驗證、留一法（Leave-One-Out CV）在評估模型泛化能力方麵的重要性。 第11章：模型選擇與信息準則的決策藝術 選擇最優模型是一個權衡偏差與方差的過程。本章提供清晰的決策框架： 偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）： 理解欠擬閤與過擬閤的統計學根源。 信息準則的細緻比較： 詳細對比AIC、BIC、HQIC在模型懲罰力度上的差異，以及它們如何指導模型的最優選擇。 模型穩定性與穩健性檢驗： 探討通過Bootstrap方法對模型參數和預測結果進行重采樣，以評估結果的穩定性。 全書內容以嚴謹的數學推導為基礎，以豐富的案例分析為導嚮，旨在培養讀者不僅“會用”工具，更能“理解”工具背後的統計邏輯，從而在麵對復雜、非標準化的商業或科研問題時，能夠自主設計和實施有效的分析方案。

作者簡介

吳明隆

　　現職
　　高雄師範大學師資培育中心教授

　　學曆
　　高雄師範大學教育學博士
　　電子郵件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw

張毓仁

　　現職
　　屏東縣國小主任

　　學曆
　　中央大學課程與教學所博士

序言
第1章　R命令器Ⅰ
第2章　R命令器Ⅱ
第3章　R命令器Ⅲ
第4章　驗證性因素分析
第5章　修正指標與結構方程模式
第6章　計量變數的轉換
第7章　遺漏值的處理與置換
第8章　多變量變異數分析
第9章　集群分析
第10章　平行分析法

序言

　　《R軟體統計進階分析實務》是R軟體統計分析係列叢書之二，其內容接續《R軟體統計應用分析實務》一書內容，由於「R軟體」可以下載開放原始碼與免費，已成為量化統計分析的主流軟體之一。R軟體安裝簡易，軟體安裝字型可以選取適閤研究者專屬的語言類型。R軟體有強大的統計分析功能、可以進行各種函數運算、有多元的繪圖功能，同時具備計算與繪圖環境的語言，有立即互動模式視窗、也有可以編寫一係列語法指令的R編輯器視窗。R軟體結閤繪圖、數理統計、計算等特性，研究者除可直接使用內定函數進行統計分析與繪製圖形外，也可以自行撰寫語法指令列進行快速的分析程序。
　　
　　本書從使用者觀察齣發，從實務的角度論述，包括R軟體命令器視窗界麵的詳細解說，命令器視窗類似SPSS 統計軟體的視窗界麵，是一個友善化的套件。此外，書籍內容包括R軟體於多變量變異數分析的應用、觀察值與題項變數的各種集群分析方法、單一計量變數與雙計量變數轉換的技巧、遺漏值的處理與各種置換方法。書中詳細的介紹R軟體於SEM 的應用，包括驗證性因素分析、徑路分析、多群組分析、潛在變數的徑路分析等，結構方程模式的驗證除可採用AMOS統計軟體外，使用免付費的R軟體也十分簡便。書中的最後一章介紹R 軟體中平行分析法的函數應用，其中包括瞭二係列相關與四分相關分析的函數。
　　
　　本書得以順利齣版，要感謝五南圖書公司的鼎力支持與協助，尤其是侯傢嵐主編與劉祐融責編的行政支援與幫忙。作者於本書的撰寫期間雖然十分投入用心，但恐有能力不及或論述未周詳之處，這些疏漏或錯誤的內容，盼請讀者、各方先進或專傢學者不吝斧正。

评分☆☆☆☆☆

數據可視化是統計分析結果呈現的關鍵環節。雖然R語言有很多優秀的可視化包，如ggplot2，但我常常覺得如何做齣既美觀又信息量豐富的數據圖錶是一門藝術。我希望這本書能夠超越基礎的圖形繪製，介紹一些更高級的可視化技術，比如如何製作交互式的圖錶，如何利用可視化來探索數據的模式和關係，以及如何將可視化與統計模型的結果有效結閤起來。尤其是在展示復雜的統計模型結果時，一張好的圖錶往往比大量的文字描述更能說明問題。

评分☆☆☆☆☆

拿到《R軟體統計進階分析實務》這本書，就有一種久違的熟悉感。還記得大學時期，麵對一大堆統計報錶和復雜的模型，常常一頭霧水，恨不得有本武功秘籍能指點迷津。現在，R語言的興起，讓這一切變得可能，也讓像我這樣對統計分析有需求，但又非科班齣身的讀者，有瞭更紮實的工具。這本書的封麵設計就透著一股務實的氣息，沒有花裏鬍哨的圖片，就是最直接的“R軟體統計進階分析實務”，這讓我立刻覺得，這本書是衝著解決實際問題來的，而不是那種講概念講到天花亂墜卻不知道怎麼用的書。

评分☆☆☆☆☆

最後，我非常期待書中能夠提供一些關於如何將R語言分析結果轉化為可執行的報告或産品的指導。這不僅僅是生成一張圖錶或一份錶格，而是如何將復雜的統計分析過程和結果，以一種清晰、有說服力的方式呈現給非技術背景的受眾。例如，如何利用R Markdown生成報告，如何使用R Shiny創建交互式儀錶闆，或者如何將R分析結果嵌入到其他應用中。這些“軟技能”對於將技術能力轉化為實際價值至關重要，也是我一直希望能夠提升的方麵。

评分☆☆☆☆☆

作為一名已經在使用R語言一段時間的讀者，我對於“進階”這兩個字有著特彆的期待。我不希望書裏隻是重復一些基礎教程裏講過的內容，比如如何安裝R，如何加載數據，如何做簡單的圖錶。我更希望看到一些關於如何優化R代碼性能、如何進行大規模數據處理、以及如何利用R的強大生態係統（如tidyverse、caret等包）來提升分析效率的內容。例如，書中是否會講解如何構建自己的R包，或者如何利用R Shiny來創建交互式的數據可視化報告？這些都是能夠顯著提升工作效率和産齣質量的技能，也是我一直想要深入學習的方嚮。

评分☆☆☆☆☆

我曾經遇到過一個情況，需要進行缺失值處理，但不同的處理方法對模型結果影響很大。我希望這本書能夠深入探討各種缺失值處理技術的優缺點，並提供相應的R代碼示例，幫助讀者在實際操作中做齣更明智的選擇。此外，對於異常值檢測和處理，以及如何進行特徵工程，這些在實際數據分析中至關重要但又容易被忽略的環節，如果書中能夠提供係統性的講解和實用的方法，那就太好瞭。數據預處理往往占據瞭數據分析的大部分時間，而一個好的預處理流程可以為後續的模型分析打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本書最大的吸引力在於它的“實務”二字。光有理論是不足夠的，統計分析最終還是要落到數據上來。所以我特彆看重書中的案例分析部分。希望書中能包含一些貼近颱灣本土産業或研究情境的案例，例如市場營銷數據分析、醫療健康領域的模型構建，甚至是金融風險評估。這些案例不僅能幫助我理解理論知識如何應用於實際，更能讓我學習到不同領域的數據處理和模型選擇的思路。我希望書中的代碼不僅能夠運行，而且易於理解和修改，最好還能有關於如何解釋模型結果的詳細指導，因為最終是要將分析結果呈現給非技術背景的決策者。

评分☆☆☆☆☆

在進行統計分析時，數據的質量和可信度至關重要。我希望這本書能夠包含一些關於數據清洗和驗證的進階技巧。例如，如何自動化數據質量檢查的過程，如何發現和處理數據中的不一緻性，以及如何對數據進行探索性分析（EDA）來深入瞭解數據的特徵。在實際工作中，我們經常會拿到“髒”數據，而有效的清洗和驗證能夠極大地提高分析的可靠性。書中如果能提供一些實用的R代碼片段，幫助讀者快速建立一套自己的數據清洗流程，那就非常有價值瞭。

评分☆☆☆☆☆

機器學習算法在現代統計分析中扮演著越來越重要的角色。我希望這本書能夠對一些常用的機器學習算法進行介紹，並重點講解如何在R語言中實現這些算法，以及如何將它們應用於統計分析的場景。例如，決策樹、隨機森林、支持嚮量機等。更重要的是，我希望書中能夠講解如何將這些算法與傳統的統計方法相結閤，或者如何利用機器學習的思路來改進傳統的統計模型。理解這些算法的原理以及它們在R中的具體應用，能夠極大地拓展我的分析工具箱。

评分☆☆☆☆☆

翻開目錄，第一眼就被“高級迴歸模型”、“時間序列分析”、“因子分析與結構方程模型”這些章節吸引住瞭。這些都是我在工作中經常會遇到，但又感覺自己掌握得不夠深入的領域。過去，為瞭解決一個具體問題，我可能需要查閱多篇論文，搜集各種零散的資料，然後花費大量時間去嘗試、去調試。現在，有瞭這本書，感覺就像找到瞭一位經驗豐富的導師，他已經將最精要的知識和最實用的方法整理好，並且用R語言的代碼實例清晰地呈現齣來。我尤其期待書中對於多元迴歸和邏輯迴歸的進階講解，例如如何處理多重共綫性、如何進行模型診斷、以及在分類變量處理上的高級技巧。這些細節往往是決定模型成敗的關鍵，也是很多初學者容易忽略的地方。

评分☆☆☆☆☆

統計建模的挑戰在於模型的選擇和驗證。我希望這本書能夠詳細介紹各種模型的適用場景，以及如何根據數據特點和研究問題來選擇最閤適的模型。更重要的是，關於模型的驗證和評估，例如交叉驗證、留一法等，以及如何理解各種評估指標（如RMSE, MAE, R-squared, AUC等）的含義和局限性，書中是否有深入的闡述？我希望能夠學到如何避免過擬閤和欠擬閤，並能夠客觀地評價模型的性能，而不是僅僅依賴某個單一的指標。