R统计软件是目前应用*广泛的统计软件之一，已广泛应用于医学、财经和社会科学等领域中进行数据管理和数据分析处理。本书以Windows操作系统下的R软件为基础，以实践中常用的统计分析方法为基本内容，介绍了R语言的编写以及结果解释。本书重点介绍了各种多元统计分析方法的基本原理及其应用，包括方差分析、多元线性回归、Logistic回归分析、生存分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析以及典型相关分析
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内容简介
作者运用R语言，分析中国综合社会调查数据，涵盖了初级的描述性统计、简单的回归模型、中阶的广义线性回归、二值型回归、泊松回归模型、高阶的匹配模型、主成分分析、机器学习等内容。本书通过可复制的代码、模型原理解读和丰富的图表，展现了如何将R语言应用在社会科学的研究中。
章节目录
- 封面
- 前折页
- 书名页
- 前言
- 第一章 R语言简介
- 第二章 数据读入与清理
- 一 下载和导入数据
- 二 包的获取和使用
- 三 数据读入
- 四 截取CGSS 2015数据集
- 第三章 描述性统计分析
- 一 描述性统计命令示例
- 二 创建表格和图示
- 三 双变量描述性统计
- 四 描述性统计结果可视化
- 第四章 简单线性回归
- 一 简单线性回归介绍
- 二 解读简单线性回归模型参数
- 三 其他线性回归模型
- 四 高阶拟合示例
- 第五章 多元线性回归
- 一 多元线性回归模型拟合
- 二 变量重编码
- 三 模型汇总
- 四 交互效应模型
- 五 可视化工具
- 第六章 二分变量回归
- 一 二值型回归模型
- 二 更多的解决方案
- 三 交互效应与可视化
- 第七章 广义线性模型扩展：泊松回归
- 一 泊松回归案例：幸福感分析
- 二 参数解读及模型诊断
- 三 模型扩展与可视化
- 第八章 有序因变量回归
- 一 模型构建和解读
- 二 模型扩展
- 三 模型结果可视化
- 第九章 匹配模型
- 一 匹配模型案例
- 二 模型可视化解读
- 第十章 主成分与因子分析
- 一 主成分分析数据准备
- 二 主成分分析结果
- 三 因子分析
- 第十一章 机器学习
- 一 非平衡数据处理
- 二 决策树建模
- 三 决策树可视化
- 四 神经网络
- 结语
- 参考文献
- 附录 参考R包
- 版权页
- 后折页
- 封底
展开全部
R语言与社会科学调查数据分析是2018年由社会科学文献出版社出版,作者编著。
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