人邮出版社 introductory statistics with R 即将初版,立贴收集反馈,勘误等信息

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  • 作者
    帖子
  • 1 楼

    bigknife
    Participant

    在拖延了半年之后,这本书终于完稿,也即将付印了。译者包括了我,邓一硕,严酷的魔王何通以及北京理工大学数学院的副教授刘旭华老师。译者均是在COS论坛上征集到的。因此,最终的译作反馈和与读者的沟通,自然也应该在COS论坛里进行。本书相对基础,比较适合对统计有一定了解,R语言入门级别的读者。

    欢迎大家拍砖指教

    目录如下:

    目录
    序 10
    第一章 基础知识 13
    1.1 初始步骤 13
    1.1.1 一个大型计算器 14
    1.1.2 赋值 15
    1.1.3 向量的运算 16
    1.1.4 标准过程 18
    1.1.5 作图 19
    1.2 R语言基础 21
    1.2.1 表达式和对象 21
    1.2.2 函数和参数 22
    1.2.3 向量 23
    1.2.4 引用和转义序列 24
    1.2.5 缺失值 25
    1.2.6 生成向量的函数 25
    1.2.7 矩阵和数组 27
    1.2.8 因子 29
    1.2.9 列表 31
    1.2.10 数据框(Data frames) 32
    1.2.11 索引 32
    1.2.12 条件选择 33
    1.2.13 数据框的索引 35
    1.2.14 分组数据和数据框 37
    1.2.15 隐式循环 38
    1.2.16 排序 40
    1.3 练习 41
    第二章 R语言环境 42
    2.1 会话管理 42
    2.1.1 工作空间窗口 42
    2.1.2 文本输出 43
    2.1.3 脚本 44
    2.1.4 获取帮助 44
    2.1.5 包 45
    2.1.6 内置数据 46
    2.1.7 attach 和 detach 47
    2.1.8 subset, transform和 within 48
    2.2 作图系统 50
    2.2.1 图形布局 51
    2.2.2 利用部分构造图形 52
    2.2.3 par的使用 53
    2.2.4 组合图形 54
    2.3 R编程 55
    2.3.1 流程控制 56
    2.3.2 类和类函数 57
    2.4 数据输入 58
    2.4.1 读取文本文件 58
    2.4.2 read.table 的进一步讨论 62
    2.4.3 数据编辑器 63
    2.4.4其他程序的接口 64
    2.5 练习 65
    第三章 概率和分布 66
    3.1 随机抽样 66
    3.2 概率计算和排列组合 67
    3.3 离散分布 68
    3.4 连续分布 68
    3.5 R中的内置分布 69
    3.5.1 密度 69
    3.5.2 累积分布函数 71
    3.5.3 分位数 72
    3.5.4 随机数字 74
    3.6 练习Exercises 75
    第四章 描述性统计和图形 76
    4.1 单组的汇总统计量 76
    4.2 分布的图形展示 80
    4.2.1 直方图 80
    4.2.2 经验累积分布 82
    4.2.3 Q–Q 图 82
    4.2.4 箱式图 84
    4.3 分组数据的汇总统计量 86
    4.4 分组数据作图 89
    4.4.1 直方图 89
    4.4.2 并联箱式图 90
    4.4.3 带状图 91
    4.5 表格 94
    4.5.1 生成表格 94
    4.5.2 边际表格和相对频数 99
    4.6 表格的图形显示 100
    4.6.1 条形图 101
    4.6.2 点图 103
    4.6.3 饼图 104
    4.7 练习 105
    第五章 单样本与双样本检验 106
    5.1 单样本t检验 106
    5.2 Wilcoxon符号秩检验 109
    5.3 两样本t检验 111
    5.4 比较方差 114
    5.5 两样本Wilcoxon检验 114
    5.6 配对t检验 115
    5.7 配对Wilcoxon检验 118
    5.8 习题 118
    第六章 回归与相关性 120
    6.1 简单线性回归 120
    6.2 残差与回归值 125
    6.3 预测与置信带 128
    6.4 相关性 132
    6.4.1 皮尔逊相关系数 132
    6.4.2 斯皮尔曼相关系数 134
    6.4.3 肯德尔等级相关系数τ 135
    6.5 习题 136
    第七章 方差分析与Kruskal-Wallis检验 137
    7.1 单因素方差分析 137
    7.1.1 成对比较和多重检验 141
    7.1.2 放宽对方差的假设 144
    7.1.3 图像表示 145
    7.1.4 Bartlett检验 146
    7.2 Kruskal-Wallis检验 147
    7.3 双因素方差分析 148
    7.3.1 重复试验的图像 152
    7.4 Friedman检验 153
    7.5 回归分析中的方差分析表 153
    7.6 习题 155
    第八章 表格数据 156
    8.1 单比例 156
    8.2 两个独立的比例 158
    8.3 k比例,检验趋势 160
    8.4 r×c表格 163
    8.5 练习 166
    第九章 功效与样本容量的计算 168
    9.1 功效计算原则 168
    9.1.1 单样本 t 及配对样本 t 检验的功效 169
    9.1.2 两样本 t 检验的功效 170
    9.1.3 近似方法 170
    9.1.4 比较比例的功效 171
    9.2 两样本问题 172
    9.3 单样本问题及配对样本检验 173
    9.4 比例的比较 174
    9.5 练习题 175
    第十章 数据处理的高级技术 176
    10.1 变量的重编码 176
    10.1.1 cut函数 176
    10.1.2 处理因子 178
    10.1.3 日期的使用 180
    更多的时间类 183
    10.1.4 多变量重编码 184
    10.2 条件计算 185
    10.3 合并与重构数据框 186
    10.3.1 数据框的追加 186
    10.3.2 合并数据框 188
    10.3.3 重塑数据框 191
    10.4 数据的分组及分案例操作 194
    10.5 时间分割 196
    10.6 练习题 201
    第十一章 多元回归 202
    11.1 多维数据绘图 202
    11.2 模型设定和模型输出 204
    11.3 模型筛选 208
    11.4 习题 213
    第十二章 线性模型 214
    12.1 多项式回归 214
    12.2 过原点的回归分析 217
    12.3 设计矩阵与虚拟变量 219
    12.4 组间的共线性 221
    12.5 交互效应 226
    12.6 可重复的双因素方差分析 227
    12.7 协方差分析 228
    12.7.1 图形描述 230
    12.7.2 比较回归线 233
    12.8 模型诊断 239
    12.9 习题 246
    第十三章 逻辑回归 248
    13.1 广义线性模型 249
    13.2 表格化数据的逻辑回归 249
    13.2.1 偏差表分析 255
    13.2.2 与趋势检验之间的关联 257
    13.3 似然剖面分析 259
    13.4 让步比估计的表达 261
    13.5 原始数据的逻辑回归 261
    13.6 预测 264
    13.7 模型检查 265
    13.8 练习 271
    第十四章 生存分析 272
    14.1 一些重要概念 272
    14.2 生存对象 272
    14.3 Kaplan-Meier估计 274
    14.4 对数秩检验 278
    14.5 Cox比例风险模型 279
    14.6 练习 282
    第十五章 比率和泊松回归 283
    15.1 基本思想 283
    15.1.1 泊松分布 283
    15.1.2 带有常数风险的生存分析 284
    15.2 泊松模型的拟合 285
    15.3 计算比率 290
    15.4 带有常数强度的模型 294
    15.5 练习 300
    第十六章 非线性曲线拟合 301
    16.1 基本用法 302
    16.2 寻找初值 304
    16.3 自启动模型(self-starting models) 310
    16.4 剖面分析 312
    16.5更好地控制拟合算法 314
    16.6 练习 315
    附录A 获取并安装R以及ISwR包 316
    附录B ISwR中的数据集1 318
    附录C 341
    附录D 练习题答案 349

    2 楼

    oiltang
    Participant

    没书的时候发愁,书多了也发愁的。。。

    3 楼

    cr7madrid
    Participant

    希望能多点statistical learning方面的翻译书籍

    4 楼

    ahzzr3711
    Participant

    请问各位老师,在当当网上买了这本书,术中的代码在哪里下载?

    5 楼

    ddswhu
    Participant

    看了两章内容,先不说内容。我认为排版惨不忍睹啊,你们用啥排版的?Word? LaTeX?不同地方的数学式都不一样的格式,一页中格式还有不一样的,这有点太不负责了吧!!!看了两章内容觉得《R 语言实战》翻译的更好一些。

    6 楼

    dddd1007
    Participant

    看了两天,发现可能有两个错误,不知道我找的对不对。

    1.在15页,1.2.8因子,正文第五段的第四行,“这意味着输入的编码使用了3个值0~3”,应该是“使用了4个值”。

    2.在18页,1.2.12条件索引,正文第二段,“这产生了经后能量摄入超过7000kJ”,看代码应该是“经前能量”。

    7 楼

    ImpulseCtrl
    Participant

    对照英文原文,中文版第14页倒数第二段:“特征向量LETTERS”应为“字符向量LETTERS”

    PS:这帖子不火啊,译者没有来维护和更新勘误表吗?

    8 楼

    voldemort22
    Participant

    这本书的数据在哪里下载? :-(

    9 楼

    Taa
    Participant

    好多比较长的句子都是用翻译软件翻译的,非常生硬,且不知所云,作者这种行为不太负责。很后悔买了这本书。

    10 楼

    TheTheThe
    Participant

    好多比较长的句子都是用翻译软件翻译的,非常生硬,且不知所云,作者这种行为不太负责。很后悔买了这本书。

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