统计建模与R软件-第一讲-(2017)及其重要性

统计建模与R软件 郭广报的《统计建模与R软件》课程意在通过介绍统计学的基本知识和R软件的使用，引导学生对数据进行解释和分析。本课程的目标是让学生能够熟练使用R软件进行统计计算，并能基于收集到的数据进行统计建模和分析。 统计学作为一门科学，其目的在于解释数据。而统计计算的关键在于掌握自己开发的代码，通过代码的编写和运行，对数据和问题进行解释和研究。在当今社会中，统计学和统计计算发展迅猛，许多特殊的研究机构如阿里研究院、百度研究院、腾讯研究院以及光启研究院等都进行着大量的数据分析和统计建模工作。 课程的教材和参考书目包括薛毅、陈立萍的《统计建模与R软件》、Kabacoff著，高涛、肖楠等译的《R语言实战（R in Action: Data analysis and graphics with R）》以及何晓群的《多元统计分析（第三版）》等。除此之外，还有吴喜之的《统计学--从数据到结论（第4版）》和《复杂数据统计方法——基于R的应用》等教材资料可供参考。此外，还推荐到统计之都网站（cos.name）和经管之家（jingjizzj.com）了解更多与统计建模和R软件相关的信息。 课程的内容与进度分为以下几个部分： 1. 统计建模概论：介绍了统计建模的概念和特点，了解统计建模的步骤和常用软件，以及关于统计建模的大赛等。 2. R软件的使用：详细介绍了R软件的使用方法，包括R语言的基本语法和函数的使用，帮助学生掌握如何运用R进行统计计算和数据分析。 3. 数据描述性分析：介绍了常用的数据描述性统计方法，包括数据的中心位置度量、离散程度度量和数据分布的可视化等。 4. 参数估计：通过实例讲解了参数估计的基本思想和方法，包括点估计和区间估计等。 5. 假设检验：讲解了假设检验的基本原理和步骤，介绍了常用的假设检验方法，并通过实例演示了如何应用于实际问题中。 6. 回归分析：介绍了线性回归模型的基本原理和方法，讲解了多元线性回归模型和非线性回归模型等。 7. 方差分析：讲解了方差分析的基本原理和分析方法，通过实例演示了如何应用于实际问题中。 8. 应用多元分析：介绍了多元统计分析的基本概念和方法，包括主成分分析、聚类分析和判别分析等。 9. 计算机模拟：介绍了计算机模拟的基本原理和方法，通过实例演示了如何应用于实际问题中。