圖書描述
2.以專章介紹常態分配以及與其相關的重要分配如卡方分配, 學生 t 分配與 F 分配。
3.對無母數統計與變異數分析捨棄不提。 相反地, 對於機率模型, 隨機變數, 漸近理論 (大樣本理論), 估計以及迴歸分析則有較一般初等統 計更為深入的探討。
4.對於迴歸分析, 由條件期望值齣發, 之後再談迴歸的機率模型。 在迴 歸參數估計上, 除瞭一般常用的最小平方法, 我們也使用介紹過的類 比法, 動差法, 以及最大概似法, 與之前章節相呼應。 此外, 揚棄古典迴 歸模型中, 將解釋變數視為非隨機的假設, 並且不再假設分配為常態。 因此, 對於迴歸模型的統計推論與分析, 需仰賴條件機率分配與大樣 本漸近理論。
5.介紹時間序列, 多變量常態分配, 濛地卡羅模擬, Bootstrap 樣本重抽法與貝氏統計學。
6.提供 R 統計軟體的介紹, 並在相關章節中說明其應用。
著者信息
圖書目錄
圖書序言
圖書試讀
用户评价
身為一個剛開始接觸統計領域的學生，我常常被市麵上琳瑯滿目的統計書籍弄得眼花撩亂。有些書過於學術，充斥著難懂的數學符號；有些書則過於入門，缺乏深度，無法滿足進一步學習的需求。而《機率與統計推論：R語言的應用》恰恰處於一個絕佳的平衡點。它在理論的深度上足夠，能夠引導讀者建立紮實的統計基礎，同時又巧妙地結閤瞭R語言的應用，讓學習過程不再是枯燥的理論堆砌，而是充滿探索和發現的樂趣。我特別欣賞書中對於不同統計方法之間的比較和連結，例如在討論各種機率分佈時，會提到它們在不同情境下的適用性，以及它們之間可能存在的關聯。這種宏觀的視角，有助於我建立一個更完整、更係統的統計知識體係。更重要的是，書中提供的R程式碼範例，不僅僅是複製貼上，而是附有詳細的解釋，讓我能夠理解每一行程式碼背後的邏輯和目的。這使得我在學習R的同時，也能加深對統計概念的理解，形成一種良性的循環。
评分我是一名在職的數據分析師，日常工作中經常需要處理大量的數據，並且從中提取有價值的資訊。雖然我對統計學的基本概念有所瞭解，但總覺得在實際操作上，尤其是麵對複雜的統計問題時，會遇到一些瓶頸。《機率與統計推論：R語言的應用》這本書，簡直是我工作上的得力助手。它不僅係統性地梳理瞭機率與統計推論的核心概念，更重要的是，它將這些概念與R語言的強大功能緊密結閤。書中介紹的各種R套件，例如用於數據視覺化、模型擬閤、假設檢定等的套件，都提供瞭非常實用的操作指南。我尤其喜歡書中對於如何使用R來進行數據前處理和探索性數據分析（EDA）的部分，這些都是實際工作中非常關鍵的環節。透過書中的範例，我學會瞭如何利用R來快速地檢查數據的品質、識別潛在的異常值、以及發現數據中的模式。這些技巧大大提高瞭我的工作效率，並且讓我能夠更有信心地進行後續的統計分析。
评分一直以來，在學習機率與統計的領域，總是覺得有那麼一點懸空感，尤其是在實際應用上。手邊有些講義和參考書，但總覺得缺瞭一塊拼圖，那就是能夠直接上手、驗證理論的工具。這本《機率與統計推論：R語言的應用》的齣現，簡直像及時雨！我一直對R語言感到好奇，聽說它在數據分析領域非常強大，但光是看R的語法和文件，實在是很難連結到統計學的抽象概念。這本書最大的亮點，就是巧妙地將R語言的實踐融入瞭機率與統計的理論講解之中。書中不僅解釋瞭各種統計方法背後的原理，更重要的是，它提供瞭清晰的R程式碼範例，讓我們可以直接複製、修改，甚至進一步探索。我印象最深刻的是，書中關於機率分佈的章節，不再隻是枯燥的公式推導，而是透過R來模擬不同參數下的分佈麯線，直觀地感受參數變化對機率分佈的影響。這種「做中學」的方式，對於我這種比較注重實踐的讀者來說，真的太有幫助瞭。而且，R的圖形化功能也讓統計圖錶的製作變得輕而易舉，以往需要花費大量時間手動繪製的圖錶，現在幾行程式碼就能搞定，而且還能客製化成我想要的樣子，非常專業。
评分這本書對我來說，真的是一次重塑對統計學認知的體驗。過去接觸的統計教科書，雖然紮實，但常常讓我感覺像是在背誦一套複雜的規則，缺乏一種「為什麼」的理解。而《機率與統計推論：R語言的應用》則成功地填補瞭這個空缺。作者透過R的實作，將許多統計學中的「黑盒子」一一打開，讓我們看到數據如何被處理、模型如何被建立、以及結論是如何被推導齣來的。尤其在「推論統計」的部分，像是信賴區間和假設檢定的概念，以前總覺得有點抽象，難以把握其精髓。但書中透過R的模擬實驗，例如重複抽樣的過程，讓我們親眼見證瞭抽樣變異性是如何影響點估計的，以及如何透過樣本數據來判斷統計顯著性。這種具象化的呈現方式，讓我對這些理論有瞭更深刻的、更直觀的理解。此外，書中還介紹瞭許多進階的統計模型，例如迴歸分析，並且演示瞭如何在R中進行模型的診斷和評估，這對於我未來在實際工作中使用統計工具進行數據分析，絕對是打下瞭堅實的基礎。
评分在接觸這本《機率與統計推論：R語言的應用》之前，我對R語言的印象僅僅停留在「一個強大的程式語言」的層麵，但如何將它與統計學的嚴謹理論結閤，我一直沒有一個清晰的概念。這本書徹底改變瞭我的看法。它以一種非常貼閤實際應用場景的方式，將抽象的統計學概念轉化為可執行、可驗證的R程式碼。例如，在講解中央極限定理時，書中並沒有僅僅列齣公式，而是引導讀者在R中進行模擬，多次抽樣並觀察樣本平均值的分佈，從而直觀地驗證瞭這個重要定理。這種「眼見為憑」的學習方式，對於理解和記憶統計學的核心原理非常有幫助。此外，書中還涵蓋瞭許多現代統計學中常用的方法，例如貝氏推論的基礎概念，以及如何利用R來實現它們。這對於希望緊跟學術前沿和行業發展的讀者來說，非常有價值。總而言之，這本書不僅是一本統計學的教科書，更是一本實用的R語言應用指南，它讓我學會瞭如何利用程式碼來解決實際的統計問題，並從中獲得更深刻的洞見。
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