本書主旨為提供讀者運用Ｒ程式進行初階社會科學統計，從最基礎的讀取資料開始，一直到進行迴歸分析，是一本理論與實務兼具的教科書。本書最大特色為提供許多實用的語法，讀者只要自行輸入，就可以得到同樣的結果，初學者將可以輕鬆地掌握Ｒ程式。此外，本書特別強調繪圖的程式，並提供許多實例，讓讀者可以通盤了解繪圖的功能。對於經常運用統計軟體，而想要簡化運算步驟、想繪製高品質且簡單易懂的統計圖表，而又不想受限於昂貴龐大統計軟體的讀者而言，本書是最適合的參考書籍。
內容由淺入深，提高讀者興趣。
內文附有許多練習與問題，可幫助讀者提升學習效果。
每章之間具有連續性，亦可自成一個單元，可視學習需求調整順序。
特別強調繪圖相關程式的應用，並提供豐富的實例。
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有 6 項符合
基礎統計分析：R程式在社會科學之應用的圖書 |
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基礎統計分析：R程式在社會科學之應用 作者：蔡佳泓 出版社：雙葉書廊 出版日期：2014-12-30 語言：繁體中文 規格：平裝 / 352頁 / 17 x 23 cm / 普通級/ 單色印刷 / 初版 |
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：基礎統計分析：R程式在社會科學之應用
內容簡介
作者介紹
作者簡介
蔡佳泓
現職
政治大學選舉研究中心研究員暨主任
政治大學東亞研究所教授
學歷
美國俄亥俄州立大學政治學博士
政治大學政治所碩士
臺灣大學政治系學士
經歷
政治大學選舉研究中心助理研究員、副研究、研究員
美國麻省理工學院政治系訪問教授
著作
研究論文發表於臺灣政治學刊、人文及社會科學集刊、應用經濟論叢
Party Politics、International Political Science Review 等
研究領域
選舉行為、民意政治、方法論
蔡佳泓
現職
政治大學選舉研究中心研究員暨主任
政治大學東亞研究所教授
學歷
美國俄亥俄州立大學政治學博士
政治大學政治所碩士
臺灣大學政治系學士
經歷
政治大學選舉研究中心助理研究員、副研究、研究員
美國麻省理工學院政治系訪問教授
著作
研究論文發表於臺灣政治學刊、人文及社會科學集刊、應用經濟論叢
Party Politics、International Political Science Review 等
研究領域
選舉行為、民意政治、方法論
目錄
第01章 為什麼要學Ｒ程式？
1.1 Ｒ程式有哪些優點？
1.2 哪些人需要學Ｒ程式？
1.3 章節安排
1.4 使用本書的方法
第02章 開始使用Ｒ
2.1 安裝Ｒ
2.2 練習與問題
第03章 讀取、整理資料
3.1 讀取不同格式的資料
3.2 資料名稱
3.3 存取工作空間
3.4 程式碼
3.5 整理資料
3.6 遺漏值
3.7 轉置資料
3.8 輸出資料
第04章 Ｒ的資料形態
4.1 建立向量 (vector)
4.2 類別 (factor)
4.3 索引 (index)
4.4 資料框架 (data.frame)
4.5 陣列 (array)
4.6 列表 (list)
第05章 Ｒ的基本指令
5.1 表格 (table)
5.2 三種計數的指令：向量的長度 (length)，資料的列數 (nrow)，字串的字母數 (nchar)
5.3 重複 (rep)
5.4 順序 (seq)
5.5 資料子集 (subset)
5.6 貼上 (paste)
5.7 排序 (sort, order)
5.8 切割 (cut)
5.9 統計函數
5.10 應用函數 (apply, tapply, lapply, sapply)
第06章 繪圖
6.1 前言
6.2 基本概念
6.3 Ｒ與lattice的繪圖
6.4 應用ggplot2
6.5 特殊圖形
第07章 自訂函數
7.1 簡介
7.2 函數
7.3 迴圈 (loop)
7.4 多重函數
7.5 條件式 (control flow)
7.6 假設如果 (if...else)
第08章 分佈
8.1 常態分佈、一致分佈、貝努利分佈、波松分佈
8.2 中央極限定理
8.3 點估計
8.4 區間估計
8.5 信賴區間
8.6 單一樣本檢定
8.7 成對樣本檢定
第09章 類別變數之間相關性
9.1 PRE
9.2 名目變數
9.3 順序變數：Goodman-Kruskal Γ
9.4 卡方檢定
第10章 線性迴歸
10.1 最小平方法
10.2 迴歸的假設
10.3 迴歸係數檢定與信賴區間
10.4 殘差值
10.5 信賴區間以及預測區間預測值
10.6 虛擬變數
10.7 複迴歸
第11章 結語
1.1 Ｒ程式有哪些優點？
1.2 哪些人需要學Ｒ程式？
1.3 章節安排
1.4 使用本書的方法
第02章 開始使用Ｒ
2.1 安裝Ｒ
2.2 練習與問題
第03章 讀取、整理資料
3.1 讀取不同格式的資料
3.2 資料名稱
3.3 存取工作空間
3.4 程式碼
3.5 整理資料
3.6 遺漏值
3.7 轉置資料
3.8 輸出資料
第04章 Ｒ的資料形態
4.1 建立向量 (vector)
4.2 類別 (factor)
4.3 索引 (index)
4.4 資料框架 (data.frame)
4.5 陣列 (array)
4.6 列表 (list)
第05章 Ｒ的基本指令
5.1 表格 (table)
5.2 三種計數的指令：向量的長度 (length)，資料的列數 (nrow)，字串的字母數 (nchar)
5.3 重複 (rep)
5.4 順序 (seq)
5.5 資料子集 (subset)
5.6 貼上 (paste)
5.7 排序 (sort, order)
5.8 切割 (cut)
5.9 統計函數
5.10 應用函數 (apply, tapply, lapply, sapply)
第06章 繪圖
6.1 前言
6.2 基本概念
6.3 Ｒ與lattice的繪圖
6.4 應用ggplot2
6.5 特殊圖形
第07章 自訂函數
7.1 簡介
7.2 函數
7.3 迴圈 (loop)
7.4 多重函數
7.5 條件式 (control flow)
7.6 假設如果 (if...else)
第08章 分佈
8.1 常態分佈、一致分佈、貝努利分佈、波松分佈
8.2 中央極限定理
8.3 點估計
8.4 區間估計
8.5 信賴區間
8.6 單一樣本檢定
8.7 成對樣本檢定
第09章 類別變數之間相關性
9.1 PRE
9.2 名目變數
9.3 順序變數：Goodman-Kruskal Γ
9.4 卡方檢定
第10章 線性迴歸
10.1 最小平方法
10.2 迴歸的假設
10.3 迴歸係數檢定與信賴區間
10.4 殘差值
10.5 信賴區間以及預測區間預測值
10.6 虛擬變數
10.7 複迴歸
第11章 結語
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