基于R的统计分析与数据挖掘txt,chm,pdf,epub,mobi下载 作者:薛薇 出版社: 中国人民大学出版社 出版年: 2014-5-1 页数: 399 定价: CNY 48.00 装帧: 平装 ISBN: 9787300190747 内容简介 · · · · · ·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。 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 · · · · · ·第1章 关于R1.1 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 · · · · · ·() 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 · · · · · · () |
不一样的观点
很精彩,观点角度十分有趣
果然有独到的见解
知道了很多心里曾经疑惑但没获得过解答的地方