简介
《统计学--基于R的应用(教育部经济管理类核心课程教材)》(作者吴喜之)通过大量例子，用简单明了的语言介绍了传统统计学的所有基本概念及方法。 书中还专门用一章的内容来介绍非常重要而实用的机器学习的回归分及类方法。本书采用的计算机语言是多年来在国际上使用排名第一的免费开源软件—R。读者在学完本书之后，能够准确理解统计最重要的基本概念，并能用计算机处理各种数据。
目录
第1章通过来学统计很容易
1.1统计是什么？学统计需要什么？
1.2R不仅是一款软件，而且是一种文化
习题
第2章数据及其模式
2.1数据形式、变量
2.2用图形描述变量的分布
2.3用数字描述变量的分布
2.4密度曲线和正态分布
习题
第3章从数据中发现关系
3.1使用散点图探索数据
3.2相关
3.3简单线性最小二乘回归
3.4关于相关和回归的注意点
3.5二维列联表的初等分析
习题
第4章通过实验及抽样获得数据
4.1关于数据
4.2实验设计
4.3抽样设计及推断
习题
第5章概率：随机性的度量
5.1随机性及概率模型
5.2随机变量
5.3基本概率计算
习题
第6章抽样分布
6.1频数和频率
6.2样本均值
习题
第7章统计推断：估计
7.1正态总体均值的置信区间估计
7.2比例的置信区间
7.3对置信区间的常见误解
习题
第8章统计推断：显著性检验
8.1正态总体均值的显著性检验
8.2对总体比例的显著性检验
8.3关于中位数的非参数检验
8.4合理使用还是滥用检验
8.5检验的势和决策
习题
第9章二维列联表和拟合优度的卡方检验
9.1二维列联表推断
9.2拟合优度检验
习题
第10章对简单线性回归的推断
10.1简单线性模型
10.2简单线性模型参数的推断
习题
第11章经典多元线性回归
11.1模型和拟合
11.2变换及逐步回归
11.3自变量包括分类变量的回归
11.4关于经典回归的一些说明
11.5logistic回归和probit回归
习题
第12章机器学习方法的分类及回归
12.1机器学习方法简介
12.2分类
12.3回归
习题
附录练习：熟练使用R软件
参考文献
1.1统计是什么？学统计需要什么？
1.2R不仅是一款软件，而且是一种文化
习题
第2章数据及其模式
2.1数据形式、变量
2.2用图形描述变量的分布
2.3用数字描述变量的分布
2.4密度曲线和正态分布
习题
第3章从数据中发现关系
3.1使用散点图探索数据
3.2相关
3.3简单线性最小二乘回归
3.4关于相关和回归的注意点
3.5二维列联表的初等分析
习题
第4章通过实验及抽样获得数据
4.1关于数据
4.2实验设计
4.3抽样设计及推断
习题
第5章概率：随机性的度量
5.1随机性及概率模型
5.2随机变量
5.3基本概率计算
习题
第6章抽样分布
6.1频数和频率
6.2样本均值
习题
第7章统计推断：估计
7.1正态总体均值的置信区间估计
7.2比例的置信区间
7.3对置信区间的常见误解
习题
第8章统计推断：显著性检验
8.1正态总体均值的显著性检验
8.2对总体比例的显著性检验
8.3关于中位数的非参数检验
8.4合理使用还是滥用检验
8.5检验的势和决策
习题
第9章二维列联表和拟合优度的卡方检验
9.1二维列联表推断
9.2拟合优度检验
习题
第10章对简单线性回归的推断
10.1简单线性模型
10.2简单线性模型参数的推断
习题
第11章经典多元线性回归
11.1模型和拟合
11.2变换及逐步回归
11.3自变量包括分类变量的回归
11.4关于经典回归的一些说明
11.5logistic回归和probit回归
习题
第12章机器学习方法的分类及回归
12.1机器学习方法简介
12.2分类
12.3回归
习题
附录练习：熟练使用R软件
参考文献
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