統計分析軟件-使用R與Python 王洪 9787111757061 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202408*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：統計分析軟件-使用R與Python ISBN：9787111757061 出版社：機械工業 著編譯者：王洪 頁數：304 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1680350 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書選用統計學和數據科學中常見的R語言和Python語言「雙語」編寫，主要內容包括：引言、R語言編程基礎、R語言數據處理、R語言可視化、R語言隨機抽樣和隨機數、R語言基本統計推斷、R語言回歸分析、R語言大數據分析、Python語言基礎、Python數據處理等內容。此外，本書在每章正文後設置主要函數列表、練習題和實驗題，以幫助學生複習鞏固和自主練習。同時，還為教師配備了課程教學大綱（含課程思政內容）、課件、習題解答、模擬試題及配套答案等豐富的教學資源。 本書結構嚴謹，邏輯清晰，敘述清楚，說明到位，行文流暢，習題配備合理，可讀性強，可作為高等學校統計學、大數據科學與技術等專業的教材或相關專業的教學參考書，也可供統計分析軟體初學者或從業者參考。作者簡介 王洪，男，統計學博士，副教授，博士生導師。美國加利福尼亞大學洛杉磯分校（UCLA）生物統計專業博士后，國家認證系統分析師，主要從事機器學習和生物統計等方面的研究工作。以第一作者或通訊作者的身份發表SCI論文30餘篇，獲軟體著作權1項。主持和參加多項國家社科基金、國家自科基金項目，主持多項全國統計科研項目重點項目、教育部人文社科基金等省部級項目，主持多項企業合作橫向課題。目錄 前言第1章 引言 1 1 統計分析的未來 1 2 常見統計分析軟體比較 1 3 R語言軟體的下載、安裝及基本操作 1 3 1 下載和安裝R語言軟體 1 3 2 R語言軟體基本操作與控制 1 3 3 常用的R程序包 1 3 4 RStudio 1 3 5 Markdown 1 4 Python語言軟體的下載、安裝及運行 1 4 1 下載與安裝Python語言軟體 1 4 2 Anaconda 1 4 3 運行Python 1 5 本章小結 1 6 練習題 1 7 實驗題 第2章 R語言編程基礎 2 1 R語言版的「Hello World!」 2 2 R語言腳本運行 2 3 R語言常量和變數 2 4 R語言對象基本操作 2 4 1 R語言對象屬性 2 4 2 列出對象與刪除對象 2 5 R語言數據類型 2 5 1 向量 2 5 2 數組 2 5 3 矩陣 2 5 4 數據框 2 5 5 列表 2 6 R語言流程式控制制 2 6 1 分支條件語句 2 6 2 循環語句 2 7 R語言自定義函數 2 8 本章小結 2 9 練習題 2 10 實驗題 第3章 R語言數據處理 3 1 數據的輸入與輸出 3 1 1 終端輸出 3 1 2 讀取數據 3 1 3 保存數據 3 2 數據選擇 3 2 1 常見數據操作函數 3 2 2 取子集 3 2 3 常見數據選擇函數 3 3 數據整理 3 3 1 修改變數名稱 3 3 2 增加新變數 3 3 3 徹底刪除新變數 3 3 4 類型轉換函數 3 3 5 排序 3 3 6 數據合併 3 3 7 缺失數據處理 3 4 本章小結 3 5 練習題 3 6 實驗題 第4章 R語言可視化 4 1 R語言基礎繪圖 4 1 1 高級繪圖函數 4 1 2 低級繪圖函數 4 1 3 互動式繪圖函數 4 1 4 使用圖形參數 4 1 5 圖形保存 4 2 ggplot2繪圖包 4 2 1 ggplot語法 4 2 2 ggplot繪圖函數 4 3 增強型繪圖plotly包 4 3 1 將ggplot2對象轉換為plotly對象 4 3 2 直接創建plotly對象 4 4 互動式動態網頁Shiny包 4 4 1 Shiny簡介 4 4 2 Shiny應用程序的結構 4 4 3 編寫簡單的Shiny應用 4 4 4 運行Shiny應用程序 4 5 本章小結 4 6 練習題 4 7 實驗題 第5章 R語言隨機抽樣和隨機數 5 1 隨機變數分佈 5 2 隨機抽樣 5 3 生成已知分佈的隨機數 5 3 1 R語言函數生成隨機數 5 3 2 逆變換法生成隨機數 5 3 3 舍選法 5 4 隨機數的應用 5 4 1 估計參數 5 4 2 驗證大數定律 5 4 3 驗證中心極限定理 5 5 本章小結 5 6 練習題 5 7 實驗題 第6章 R語言基本統計推斷 6 1 R語言匯總統計量函數 6 2 R語言參數估計方法 6 2 1 點估計 6 2 2 區間估計 6 3 假設檢驗 6 3 1 t檢驗 6 3 2 二項分佈的總體檢驗 6 3 3 泊松分佈的總體檢驗 6 3 4 樣本比例的總體檢驗 6 3 5 方差分析 6 4 非參數統計推斷 6 4 1 K-S檢驗 6 4 2 Wilcoxon符號秩檢驗 6 4 3 Wilcoxon秩和檢驗 6 4 4 Pearson卡方檢驗 6 4 5 Fisher精確檢驗 6 5 本章小結 6 6 練習題 6 7 實驗題 第7章 R語言回歸分析 7 1 一元回歸模型 7 1 1 R語言回歸函數 7 1 2 一元回歸分析示例 7 2 多元回歸模型 7 2 1 多元回歸分析示例 7 2 2 處理類別變數 7 2 3 回歸係數的置信區間 7 2 4 標準化的回歸係數 7 3 回歸模型的擬合優度 7 3 1 R 7 3 2 調整后的R 7 4 回歸模型診斷 7 4 1 殘差的分類 7 4 2 線性假設診斷 7 4 3 殘差分析和異常點檢測 7 4 4 多重共線性檢測 7 5 模型選擇 7 5 1 最佳子集回歸 7 5 2 逐步回歸 7 6 模型的預測 7 6 1 回歸模型的預測 7 6 2 標準化數據的預測 7 7 本章小結 7 8 練習題 7 9 實驗題 第8章 R語言大數據分析 8 1 R語言效率編程 8 1 1 檢查代碼運行時間 8 1 2 優化R循環 8 1 3 向量化運算 8 1 4 優先使用base包命令 8 1 5 使用C++編程 8 1 6 使用apply族函數 8 2 內存管理 8 2 1 內存使用 8 2 2 內存清理 8 3 R 并行處理包 8 3 1 parallel軟體包 8 3 2 foreach軟體包 8 4 R 高效讀取大數據 8 4 1 提升讀取效率的函數 8 4 2 在內存外存儲數據 8 5 本章小結 8 6 練習題 8 7 實驗題 第9章 Python語言基礎 9 1 在R中調用Python 9 2 Python入門 9 2 1 Python版「Hello World!」 9 2 2 關鍵字和標識符 9 2 3 變數和常量 9 2 4 Python語句、縮進和註釋 9 2 5 Python數據類型 9 2 6 數據類型轉換 9 2 7 運算符和操作對象 9 3 Python數據結構 9 3 1 序列 9 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
