基于R的统计分析与数据挖掘 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:中国人民大学出版社

作者:薛薇

出品人:

页数:399

译者:

出版时间:2014-5-1

价格:CNY 48.00

装帧:平装

isbn号码:9787300190747

丛书系列:统计数据分析与应用丛书

图书标签:

R
数据挖掘
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统计
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统计分析
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具体描述

本书聚焦当今备受国内外数据分析师和数据应用者关注的R语言，关注如何借助R实现统计分析和数据挖掘。它既不是仅侧重理论讲解的统计分析和数据挖掘教科书，也不是仅侧重R编程操作的使用手册，而是以数据分析贯穿全书的两者的有机结合。

本书特色在于：以数据模拟的直观方式论述方法原理的同时，通过案例强化R的操作实践性；在以解决应用问题为目标讨论R操作的同时，通过原理论述强化模型结果的解读理解。

本书定位于统计分析和数据挖掘的学习者、实践者和研究者，旨在使读者理解统计分析原理，熟练操控R软件，拓展数据应用，提升研究水平。

《数据驱动的决策科学：从基础理论到前沿实践》书籍简介在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策、科学发现乃至社会治理的核心资产。然而，原始数据本身并不具备价值，唯有通过严谨的统计学原理、高效的数据处理技术以及深入的挖掘洞察，才能将其转化为可执行的知识和竞争优势。《数据驱动的决策科学：从基础理论到前沿实践》正是为应对这一挑战而精心撰写的一部系统性专著。本书旨在构建一座坚实的桥梁，连接统计学理论的深厚基石与现代数据科学的广阔前沿，帮助读者不仅掌握“如何操作”工具，更理解“为何如此”的底层逻辑。本书的核心定位是为具备一定数理基础或初级编程经验的专业人士、研究生及高级本科生提供一套全面、深入且高度实用的数据分析与建模知识体系。我们摒弃了对单一软件工具的过度依赖，转而聚焦于统计学思想、算法原理和解决实际问题的通用范式。第一部分：数据科学的基石——严谨的统计推断与探索本部分奠定了全书的理论基础，强调数据分析的首要任务是理解数据的内在结构和不确定性。第一章：数据景观与分析思维的重塑本章首先剖析了现代数据科学的生态位，明确了描述性统计与推断性统计的界限。重点探讨了数据质量管理的关键环节，包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据转换（标准化、归一化）和数据重塑（宽表到长表，数据透视）。此外，本章深入讲解了概率分布在数据建模中的核心作用，特别是正态分布、泊松分布及二项分布的实际应用场景，并引入了“数据故事化”的概念，强调分析结果必须能够被非技术背景的决策者理解。第二章：抽样理论与经典推断统计推断是科学决策的灵魂。本章细致阐述了不同抽样方法（简单随机、分层、系统、整群）的优劣及其适用条件。随后，详细解析了参数估计的核心技术：点估计（矩估计、最大似然估计）与区间估计。对假设检验的讲解，不仅涵盖了t检验、方差分析（ANOVA）等经典方法，更强调了P值、功效（Power）和I/II类错误在实际研究中的正确解读与权衡，以避免“统计显著性”被误用为“实际重要性”。第三章：线性模型的深度剖析线性回归模型是应用最广泛的模型之一，但其背后的假设条件往往被忽视。本章从最小二乘法（OLS）的几何意义出发，推导出回归系数的估计。随后，重点讨论了多重共线性、异方差性、自相关性等常见问题，并提供了相应的诊断工具（如VIF、残差图分析）和稳健的解决方案（如广义最小二乘法GLS、稳健回归）。此外，广义线性模型（GLM）作为线性模型的自然延伸，被用于处理非正态响应变量（如计数、比例数据），本书将详述Logit和Probit模型的构建逻辑。第二部分：高维数据与复杂模型的进阶艺术随着数据维度和复杂度的增加，传统的线性方法需要更强大的工具来处理非线性和特征间的复杂交互作用。第四章：非参数方法与模型选择的艺术当数据不满足参数模型的严格假设时，非参数统计方法展现出强大的灵活性。本章介绍了一系列基于秩或顺序的检验方法（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验），以及非参数回归技术，如局部加权散点平滑（LOESS）。更重要的是，本章系统地讨论了模型选择与模型评估的量化标准，包括信息准则（AIC, BIC）和交叉验证的原理与实践，帮助读者在偏差（Bias）和方差（Variance）之间找到最优平衡点。第五章：机器学习范式的引入与监督学习本章标志着分析视角从纯粹的统计推断转向预测导向的机器学习。我们首先澄清了统计学与机器学习在目标设定上的差异。随后，深入探讨了监督学习的两个核心分支：回归预测：详述了岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）如何通过正则化技术有效地处理特征共线性与高维稀疏性问题。分类预测：除了基础的逻辑回归回顾外，本章重点讲解了支持向量机（SVM）的核函数原理、决策树的熵与基尼不纯度计算，以及如何通过集成学习方法（Bagging, Boosting，如AdaBoost和Gradient Boosting Machines）构建高鲁棒性的预测模型。第六章：无监督学习在数据结构发现中的应用无监督学习关注于从数据中发现隐藏的结构和模式。本章首先介绍维度约减技术，特别是主成分分析（PCA）的数学推导及其在特征提取中的应用，以及t-SNE在高维数据可视化的独特优势。在聚类分析方面，本书对比了划分式方法（K-Means的局限性分析）、层次聚类（Agglomerative vs. Divisive）以及基于密度的聚类（DBSCAN）的适用场景，强调聚类结果的业务可解释性评估。第三部分：时间序列分析与前沿专题现代商业和科学研究越来越多地面临具有时间依赖性的数据，本部分提供了处理此类数据的专业工具箱。第七章：时间序列数据的分解与建模本章系统讲解了时间序列数据的核心特征，包括趋势、季节性、周期性和随机波动。我们从经典的平稳性检验（ADF检验）入手，继而深入讲解了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读。模型构建部分，重点阐述了ARIMA模型族（自回归、滑动平均、整合）的识别、估计和诊断过程。对于具有明显季节性的数据，SARIMA模型的构建方法将被详细介绍。第八章：生存分析与事件历史建模在医学、金融风险管理和可靠性工程中，分析事件发生的时间至关重要。本章引入了生存分析的基本概念，如风险函数和生存函数。重点讲解了非参数的Kaplan-Meier估计，以及半参数模型的核心——Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）的构建与解释，强调了协变量对事件发生率的影响。第九章：实验设计与因果推断的统计方法在追求“什么有效”的时代，区分相关性与因果性成为关键。本章超越了传统的回归分析，引入了现代因果推断的思想。内容涵盖了随机对照试验（RCT）的统计设计原则，以及在观察性研究中如何使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）来近似模拟随机化，从而更可靠地估计干预措施的净效应。结语：从模型到行动本书的最终目标是培养读者将统计智慧转化为实际行动的能力。我们相信，掌握严谨的分析方法，辅以对业务场景的深刻理解，才能真正实现数据的价值最大化。本书提供的不仅是算法的清单，更是科学决策的思维框架。

作者简介

薛薇，工学硕士，经济学博士，中国人民大学应用统计科学研究中心副主任，中国人民大学统计学院副教授。关注数据挖掘及统计建模、统计和数据挖掘软件应用、统计数据库系统研发等方面。涉足网络新媒体舆论传播和互动建模、政府和官方微博分析、电商数据分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘，以及社会网络分析和以数据挖掘为依托的客户关系管理等领域。主要著作：《SPSS统计分析方法及应用》、《SPSS Modeler数据挖掘方法及应用》、《基于R的统计分析和数据挖掘》、《基于信息技术的统计信息系统》等。

目录信息

第1章关于R
1．1 为什么选择R
1．2 如何学习R
1．3 R入门必备
1．4 小结
第2章 R的数据组织
2．1 R的数据对象
2．2 创建和访问R的数据对象
2．3 从文本文件读数据
2．4 外部数据的导入
2．5 R数据组织的其他问题
2．6 小结
第3章 R的数据管理
3．1 数据合并
3．2 数据排序
3．3 缺失数据报告
3．4 变量计算
3．5 变量值的重编码
3．6 数据筛选
3．7 数据保存
3．8 数据管理中控制流程
3．9 小结
第4章 R的基本数据分析：描述和相关
4．1 数值型单变量的描述
4．2 分类型单变量的描述
4．3 两数值型变量相关性的分析
4．4 两分类型变量相关性的分析
4．5 小结
第5章 R的基本数据分析：可视化
5．1 绘图基础
5．2 数值型单变量分布的可视化
5．3 分类型变量分布和相关性的可视化
5．4 两数值型变量相关性的可视化
5．5 lattice绘图
5．6 小结
第6章 R的两均值比较检验
6．1 两独立样本的均值检验
6．2 两配对样本的均值检验
6．3 样本均值检验的功效分析
6．4 两总体分布差异的非参数检验
6．5 两样本均值差的置换检验
6．6 两样本均值差的自举法检验
6．7 小结
第7章 R的方差分析
7．1 单因素方差分析
7．2 单因素协方差分析
7．3 多因素方差分析
7．4 小结
第8章 R的回归分析：一般线性模型
8．1 回归分析概述
8．2 建立线性回归模型
8．3 线性回归方程的检验
8．4 回归诊断：误差项是否满足高斯马尔科夫假定
8．5 回归诊断：诊断数据中的异常观测点
8．6 回归诊断：多重共线性的诊断
8．7 回归建模策略
8．8 回归模型验证
8．9 带虚拟变量的线性回归分析
8．10 小结
第9章 R的回归分析：广义线性模型
9．1 广义线性模型概述
9．2 logistic回归分析：连接函数和参数估计
9．3 logistic回归分析：解读模型和模型检验
9．4 logistic回归分析：R函数和示例
9．5 logistic回归分析：回归诊断
9．6 泊松回归分析
9．7 广义线性模型的交叉验证
9．8 小结
第10章 R的聚类分析
10．1 聚类分析概述
10．2 K-Means聚类
10．3 层次聚类
10．4 两步聚类
10．5 小结
第11章 R的因子分析：变量降维
11．1 因子分析概述
11．2 构造因子变量：基于主成分分析法
11．3 构造因子变量：基于主轴因子法
11．4 因子变量的命名
11．5 计算因子得分
11．6 小结
第12章 R的线性判别分析：分类模型
12．1 距离判别
12．2 Fisher判别
12．3 小结
第13章 R的决策树：预测模型
13．1 决策树算法概述
13．2 分类回归树的生长过程
13．3 分类回归树的剪枝
13．4 建立分类回归树的R函数和示例
13．5 建立分类回归树的组合预测模型
13．6 随机森林
13．7 小结
第14章 R的人工神经网络：预测和聚类
14．1 人工神经网络概述
14．2 B-P反向传播网络
14．3 B-P反向传播网络的R函数和示例
14．4 SOM自组织映射网络
14．5 小结
· · · · · · (收起)