统计建模与R软件-第一讲-(2017)
《统计建模与R软件》薛毅原书课后习题答案
第二章答案：x<-c(1,2,3)y<-c(4,5,6)e<-c(1,1,1)z=2*x+y+ez1=crossprod(x,y)#z1为x1与x2的内积或者x%*%yz2=tcrossprod(x,y)#z1为x1与x2的外积或者x%o%yz;z1;z2要点：基本的列表赋值方法，内积和外积概念。
内积为标量，外积为矩阵。
A<-matrix(1:20,c(4,5));AB<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=TRUE);BC=A+B;C#不存在AB这种写法E=A*B;EF<-A[1:3,1:3];FH<-matrix(c(1,2,4,5),nrow=1);H#H起过渡作用，不规则的数组下标G<-B[,H];G要点：矩阵赋值方法。
默认是byrow=FALSE,数据按列放置。
取出部分数据的方法。
可以用数组作为数组的下标取出数组元素。
x<-c(rep(1,times=5),rep(2,times=3),rep(3,times=4),rep(4,times=2));x #或者省略times=，如下面的形式x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x要点：rep（）的使用方法。
rep（a,b）即将a重复b次n <- 5; H<-array(0,dim=c(n,n))for (i in 1:n){for (j in 1:n){H[i,j]<-1/(i+j-1)}};HG <- solve(H);G #求H的逆矩阵ev <- eigen(H);ev #求H的特征值和特征向量要点：数组初始化；for循环的使用待解决：如何将很长的命令（如for循环）用几行打出来再执行？每次想换行的时候一按回车就执行了还没打完的命令...StudentData<-data.frame(name=c("zhangsan","lisi","wangwu","zhaoliu","dingyi"),sex=c("F","M","F","M","F"),a ge=c("14","15","16","14","15"),height=c("156","165","157","162","159"),weight=c("42","49","41. 5","52","45.5"));StudentData要点：数据框的使用待解决：SSH登陆linux服务器中文显示乱码。
R语言数据分析与统计建模入门指南
R语言数据分析与统计建模入门指南Chapter 1: Introduction to R Programming LanguageR is a powerful programming language and software environment for statistical computing and graphics. It provides a wide range of statistical and graphical techniques, making it a popular choice for data analysis and statistical modeling. In this chapter, we will introduce the basics of R programming language and its features.1.1 Installing and Setting up RTo get started with R, you need to install it on your computer. R is available for Windows, macOS, and Linux operating systems. Once installed, you can launch the R console or RStudio, which is an integrated development environment (IDE) for R. RStudio provides a user-friendly interface for writing code, managing files, and visualizing data.1.2 Basic R SyntaxR uses a combination of functions, operators, and variables to perform calculations and manipulate data. The basic syntax of R is similar to other programming languages. For example, you can use the assignment operator ( <- ) to assign a value to a variable, or use arithmetic operators (+, -, *, /) to perform calculations.1.3 Data Types in RR supports various data types, including numeric, character, logical, and complex. Numeric data types represent real numbers, character data types store text, logical data types are used to represent logical values (TRUE or FALSE), and complex data types store complex numbers.1.4 Data Structures in RR provides several built-in data structures for storing and organizing data. These include vectors, matrices, data frames, and lists. Vectors are one-dimensional arrays that can store multiple values of the same data type. Matrices are two-dimensional arrays with rows and columns. Data frames are similar to tables in a relational database, and lists can store different types of objects.Chapter 2: Data Import and Manipulation in RIn this chapter, we will focus on how to import data from different file formats into R and perform data manipulation tasks.2.1 Importing Data from CSV FilesCSV (Comma-Separated Values) files are a common format for storing tabular data. R provides functions like read.csv() and read.csv2() to import data from CSV files. These functions automatically detect the delimiters and create data frames in R.2.2 Working with Data FramesData frames are a popular data structure in R. They are similar to tables in a database, with rows and columns. In this section, we will explore various operations that can be performed on data frames, such as subsetting, merging, and sorting.2.3 Data Cleaning and PreprocessingBefore starting any analysis, it is essential to clean and preprocess the data. R offers a wide range of functions and packages for data cleaning, such as removing missing values, handling outliers, and transforming variables. We will explore some commonly used techniques in this section.Chapter 3: Exploratory Data AnalysisExploratory Data Analysis (EDA) is a crucial step in data analysis. It involves summarizing and visualizing the main characteristics of the data. In this chapter, we will learn different techniques to explore and visualize the data using R.3.1 Descriptive StatisticsDescriptive statistics provide summary measures that describe the central tendency, variability, and distribution of the data. R provides functions like mean(), median(), and sd() to calculate these statistics. We will also cover graphical techniques, such as histograms and box plots.3.2 Data VisualizationR offers a rich set of packages for data visualization. We will explore popular packages like ggplot2, which provides a flexible and powerful grammar for creating elegant graphics. We will cover different types of plots, such as scatter plots, bar plots, and density plots.Chapter 4: Statistical Modeling in RStatistical modeling involves building mathematical models to describe and analyze relationships between variables. In this chapter, we will cover some fundamental statistical modeling techniques using R.4.1 Regression AnalysisRegression analysis is a statistical technique used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. R provides various functions for fitting linear regression models, such as lm() and glm(). We will learn how to interpret the regression models and assess their goodness of fit.4.2 Hypothesis TestingHypothesis testing is a statistical method used to make inferences about populations based on sample data. R provides functions liket.test() and prop.test() to perform hypothesis tests for means and proportions, respectively. We will discuss the steps involved in hypothesis testing and interpret the results.4.3 ANOVA and Chi-Square TestANOVA (Analysis of Variance) and Chi-Square tests are commonly used statistical tests in various research areas. R provides functions like aov() and chisq.test() to perform these tests. We will learn how to conduct ANOVA tests for comparing means across groups and Chi-Square tests for testing associations between categorical variables.ConclusionIn this introductory guide to R programming language for data analysis and statistical modeling, we covered the basics of R syntax, data types, data structures, import/export, data manipulation, exploratory data analysis, and statistical modeling techniques. R offers a wide range of capabilities for analyzing and visualizing data, making it an essential tool for data scientists and statisticians. With practice and further exploration of R's vast library of packages, you can deepen your knowledge and become proficient in using R for data analysis and statistical modeling.。
R软件介绍4R统计作图
R软件介绍(4)：R统计作图金林中南财经政法大学统计系jinlin82@2017年11月4日Outline1简介2高级绘图命令3低级绘图函数4图形参数5网格作图6图形管理简介1简介简介2高级绘图命令3低级绘图函数4图形参数5网格作图6图形管理例子1尝试以下代码: 1demo(graphics) 2demo(persp)3library(lattice) 4demo(lattice)命令种类1高级绘图命令在图形设备上产生一个新的图区，它可能包括坐标轴，标签，标题等等2低级绘图命令在一个已经存在的图上加上更多的图形元素，如额外的点，线和标签3图形参数图形参数可以被修改从而定制图形环境4网格作图命令使用grid和lattice进行面板作图5图形设备管理命令通过设备管理命令来保存R图形高级绘图命令1简介2高级绘图命令plot函数hist函数pairs函数coplot函数其他常见高级函数3低级绘图函数4图形参数5网格作图plot函数使用方法1是R里面最常用的一个图形函数2是一个泛型函数：产生的图形依赖于第一个参数的类型或者类3使用方法1plot(x):以x的元素值为纵坐标、以序号为横坐标绘图2plot(x,y):x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图3plot(y x):x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图4plot(DF):矩阵散点图参数作用add=F如果是TRUE，叠加图形到前一个图上（如果有的话）axes=T如果是FALSE，不绘制轴与边框type="p"指定图形的类型，"p":点，"l":线，"b":点连线，"o":同上，但是线在点上xlim=,ylim=指定轴的上下限，例如xlim=c(1,10)xlab=,ylab=坐标轴的标签，必须是字符型值main=,sub=指定主标题和副标题，必须是字符型值1plot(1:10)2a<-1:103b<-11:204plot(a,b)5plot(b~a)6A<-matrix(1:20,nrow=10)7plot(A)8plot(1:10,type="l")9plot(b~a,type="o",xlim=c(0,12),ylim=c(0,22),10xlab="x轴",ylab="y轴")11setwd("C:/Works/Teaching/2015年2月--统计系软件培训/report/lecture4/") 12GDPdata<-read.csv(file="../../data/GDP.csv")13str(GDPdata)#查看GDPdata的结构14plot(GDPdata[,c("GDP","Labor","Kapital","Technology")])hist函数1x的频率直方图2例子1#Make some sample dat2x<-rnorm(100)3#Calculate and plot the two histograms4hcum<-h<-hist(x,plot=FALSE)5hcum$counts<-cumsum(hcum$counts)6plot(hcum,main="")7plot(h,add=T,col="grey")8#Plot the density and cumulative density9d<-density(x)10lines(x=d$x,y=d$y*length(x)*diff(h$breaks)[1],lwd=1,col="red")11lines(x=d$x,y=cumsum(d$y)/max(cumsum(d$y))*length(x),lwd=1,col="blue")hist 例子图形F r e q u e n c y020*********pairs函数1作多个变量的散点图矩阵.2参数为数据框对象.3效果与plot函数使用数据框参数效果相同1pairs(GDPdata[,c("GDPRealRate","Labor","KR","Technology","CPI")]) 2plot(GDPdata[,c("GDPRealRate","Labor","KR","Technology","CPI")]) 3dev.off()pairs函数：panel参数1默认散点图矩阵存在的问题：空间比较浪费，没有揭示更多内容1矩阵图中上三角和下三角的内容雷同2矩阵对角线只有变量的名称2解决方法：使用panel参数:1panel定义每个矩阵元素图中的图形，默认为散点图2lower.panel定义下三角矩阵的图形，默认为散点图3upper.panel定义上三角矩阵的图形，默认为散点图4diag.panel定义对角线的图形，默认为不绘制图形3上面几个panel参数应设置为作图函数，可以为已有的作图函数，也可以自己定义。
(完整版)统计建模与R软件课后答案
第二章2.1> x<-c(1,2,3);y<-c(4,5,6)> e<-c(1,1,1)> z<-2*x+y+e;z[1] 7 10 13> z1<-crossprod(x,y);z1[,1][1,] 32> z2<-outer(x,y);z2[,1] [,2] [,3][1,] 4 5 6[2,] 8 10 12[3,] 12 15 182.2(1)> A<-matrix(1:20,nrow=4);B<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=T) > C<-A+B;C(2)> D<-A%*%B;D(3)> E<-A*B;E(4)> F<-A[1:3,1:3](5)> G<-B[,-3]> x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x2.4> H<-matrix(nrow=5,ncol=5)> for (i in 1:5)+ for(j in 1:5)+ H[i,j]<-1/(i+j-1)（1）> det(H)（2）> solve(H)（3）> eigen(H)2.5> studentdata<-data.frame(姓名=c('张三','李四','王五','赵六','丁一')+ ,性别=c('女','男','女','男','女'),年龄=c('14','15','16','14','15'),+ 身高=c('156','165','157','162','159'),体重=c('42','49','41.5','52','45.5')) 2.6> write.table(studentdata,file='student.txt')> write.csv(studentdata,file='student.csv')2.7count<-function(n){if (n<=0)print('要求输入一个正整数')repeat{if (n%%2==0)n<-n/2elsen<-(3*n+1)if(n==1)break}print('运算成功')}}第三章3.1首先将数据录入为x。
统计建模与R软件课后参考答案(可编辑修改word版)
第二章2.1> x<-c(1,2,3);y<-c(4,5,6)> e<-c(1,1,1)> z<-2*x+y+e;z[1] 7 10 13>z1<-crossprod(x,y);z1[,1][1,] 32>z2<-outer(x,y);z2[,1] [,2] [,3][1,] 4 5 6[2,] 8 10 12[3,] 12 15 182.2(1) > A<-matrix(1:20,nrow=4);B<-matrix(1:20,nrow=4,byrow=T) >C<-A+B;C(2) > D<-A%*%B;D(3) > E<-A*B;E(4) > F<-A[1:3,1:3](5) > G<-B[,-3]2.3>x<-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,4),rep(4,2));x2.4>H<-matrix(nrow=5,ncol=5)>for (i in 1:5)+ for(j in 1:5)+ H[i,j]<-1/(i+j-1)（1）> det(H)（2）> solve(H)（3）> eigen(H)2.5>studentdata<-data.frame(姓名=c('张三','李四','王五','赵六','丁一') + ,性别=c('女','男','女','男','女'),年龄=c('14','15','16','14','15'),+ 身高=c('156','165','157','162','159'),体重=c('42','49','41.5','52','45.5')) 2.6>write.table(studentdata,file='student.txt')>write.csv(studentdata,file='student.csv')2.7count<-function(n){if (n<=0)print('要求输入一个正整数')else{ repeat{if (n%%2==0)n<-n/2elsen<-(3*n+1)if(n==1)break}print('运算成功')}}第三章3.1首先将数据录入为x。
统计建模与R软件_光环大数据培训机构
统计建模与R软件_光环大数据培训机构4.1设总体的分布密度为矩估计：用样本的一阶原点矩估计总体均值；用样本的二阶中心矩估计总体方差。
如果总体的分布已知，那么总体的均值和方差就可以用分布中的参数表示，再等于样本的一阶原点矩和二阶中心矩，可以计算出总体分布中的参数。
矩估计优点：在其能用的情况下，计算往往简单矩估计缺点：相对其他估计方法，如极大似然法，其效率往往较低。
已知分布密度，求随机变量的期望（均值）如下，该期望值等于样本的均值：x <- c(0.1, 0.2, 0.9, 0.8, 0.7, 0.7)(2 * mean(x) - 1)/(1 - mean(x)) ## [1] 0.3077极大似然估计：我们所估计的模型参数，要使得产生这个给定样本的可能性最大。
似然函数如下：x <- c(0.1, 0.2, 0.9, 0.8, 0.7, 0.7)f <- function(a) 6/(a + 1) + sum(log(x))uniroot(f, c(0, 1))## $root## [1] 0.2112## ## $f.root## [1] -3.845e-05## ## $iter## [1]5## ## $estim.prec## [1] 6.104e-05root为估计值，iter为迭代次数，optimize函数也可以用来求解方程。
λ^=n∑ni=1xix <- c(rep(5, 365), rep(15, 245), rep(25, 150), rep(35, 100), rep(45, 70), rep(55, 45), rep(65, 25))1000/sum(x)## [1] 0.05x <- c(rep(0, 17), rep(1, 20), rep(2, 10), rep(3, 2), rep(4, 1), rep(5, 0), rep(6, 0))## 得到$/lambda$的估计值mean(x)## [1] 1x(0)=(0.5,−2)T.# 目标函数obj <- function(x) { f <- c(-13 + x[1] + ((5 - x[2])* x[2] - 2) * x[2], -29 + x[1] + ((x[2] + 1) * x[2] - 14) * x[2]) sum(f^2)}x0 <- c(0.5, -2)nlm(obj, x0)## $minimum## [1] 48.98## ## $estimate## [1] 11.4128 -0.8968## ## $gradient## [1] 1.415e-08 -1.435e-07## ## $code## [1] 1## ## $iterations## [1] 16# 最优目标值为 $minimum 48.984.5正常人的脉搏平均每分钟72次，某医生测得10例四乙基铅中毒患者的脉搏数（次/分）如下：54 67 68 78 70 66 67 70 65 69已知人的脉搏次数服从正态分布，试计算这10名患者平均脉搏次数的点估计和95的区间估计。
第一章 R 基础 01 (非参数统计,新)
>
>c(42,7,64,9) >
2 seq() 生成等差数列，若向量(序列)具有较为简单的规律
seq(from,to,by,length,…) >1:10 #seq(1,10)
>seq(1,10,by=0.5)
>seq(1,10,length=21)#取21个，或 =15，取15个。
据不完全统计，在欧美等发达国家的著名高等学府，
R不仅是专业学习统计的流行教学软件， 而且已成为从事统计研究的学生和统计研究人员必备
的统计计算工具。
R的主要特点归纳如下：
（1）R是自由免费的专业统计分析软件，拥有强大的面向对象的 开发环境， 可以在UNIX，Windows和MACINTOSH等多种操作系统中运行。
1.1.1 R环境（Windows下载和安装R）
CRAN: Binaries>Windows>base
R2.11.0下载页面
下载完成后，双击R-2.11.0-win32.exe 开始安装。 一直点击下一步，各选项默认，语言建议选英/中文。
22
R软件主窗口与快捷方式
菜单栏 快捷按钮
控制台 光标:等待输入
y<-factor(x) y
c(3,2)
c(2, “Zibo”)
class
向量(vector) 一系列元素的组合。 如 c(1,2,3); c("a","a","b","b","c") 因子(factor) 因子是一个分类变量，如性别，学号。无法运算。 c(“a”,“a”,“b”,“b”,“c”) c("er","sdf","dim","haha","good")
统计建模与R软件 第二讲-(2017)
2.3对象和它的模式与属性
R是一种基于对象的语言，R的对象包括了若干元素作
为其数据，另外，还可以有一些特殊数据称为属性 (attribute)，并规定了一些特定的操作(如打印、绘图)； R对象分为：单纯对象、复合对象
单纯对象：所有元素都是一种基本类型，复合对象的
元素可以是不同类型的对象；
2.3.1固有属性：mode和length
要判断某对象是否某类型，有许多个类似于
is.numeric()的函数可以完成． is.numeric (x)用来检 验对象x是否为数值型，它返回一个逻辑型结果． is.character()可以检验对象是否为字符型，等等．如: z <- 0:9 is.numeric (z) is.character(z) 长度属性表示R对象元素的个数，比如 length(2:4) length(z)
2.3.3 attributes()和attr()函数
2.2.7向量下标运算
R软件提供了十分灵活的访问向量元素和向量子集的
功能。向量中的某一个元素可以用x[i]的格式访问，其 中x是一个向量名，或一个取向量值的表达式，如 x<-c(1,4,7) x[2] (c(1,3,5)+5)[2] 可以单独改变一个或多个元素的值，如： x[2]<-125 x[c(1,3)]<-c(144,169);x
2.2.2产生有规律的序列
3.重复函数
rep()是重复函数它可以将某一向量重复若干次再放入
新的变量中如 : s <-rep(x, times=3)#即将变量重复3倍放在变量s中如 x <-c(1, 4, 6.25); x s <-rep(x, times=3); s
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显然，交叉验证的方法也适用于传统模型之间 或者在传统模型和算法模型之间的比较。
7.结果分析
选择模型不是最终目的，最终目的是解释模型 所产生的结果，而结果必须是应用领域的结果， 必须有实际意义。 仅仅用统计术语说某个模型较好、某个变量显 著之类的话是不够的。 例如，恩格尔定律、边际消费倾向。
统计的本质
观测/实验 数据 理论/假说 /模型
二、统计建模的步骤
撰写论文 结果分析
模型检验
模型估计 模型构建 数据预处理 p2 数据收集
明确问题
1.明确问题
许多数理统计杂志喜欢发表没有任何数据背景的 有关数学模型的文章； 许多统计毕业生只会推导和证明各种模型，却不 擅长处理真实的问题和数据； 许多人面对着有限样本，也假装是大样本，并且 不经验证，据此得到结论； 一些人不从数据出发，在学习或者构建了一个新 模型后，就生搬硬套，寻找“适合”的数据来“ 证明”自己的模型有意义。
统计软件——S-plus
例如：边际消费倾向（或乘法-加法模型）
Ct yt
统计建模的特点
2. 建模者应根据目的来寻找合适的数据和建模方 法。 数据：数据的来源；数据的真实性；数据所含信 息；数据是否适合建模。 方法：同一个问题，可采用多种方法，也可能需 要多种方法。 一个好的建模（统计学实证文章）的三要素：
单位根检验
时间序列的加法、乘法模型，X12 季节调整 ARIMA（时间序列）模型 组合模型
单 序
线性时间序列
SARIMA（季节时间序列）模型 GAR（广义自回归）、BL（双线性）模型
当 代 计 量 经 济 模 型 体 系
时 间 序 列 模 型
列 模 型
非线性时间序列
TAR、STAR（门限自回归、平滑转移）模型
三、常用统计建模软件
统计软件的种类很多。有些功能齐全，有些价 格便宜；有些容易操作，有些需要更多的实践 才能掌握。还有些是专门的软件，只处理某一 类统计问题。网上可以获得的统计或者计量软 件起码有多达几百种。面对太多的选择往往给 决策带来困难。这里介绍最常见的几种。 SPSS、EXCEL、SAS、Eviews、R语言、 Matlab、Statistics,……
统计建模与R软件
郭广报 统计计算
课程意义
统计学的目的：解释数据！
统计计算的关键是，拥有自己的code
一些特殊研究机构：阿里研究院 研究院 腾讯研究院 光启研究院2
课程教材和参考书目
薛毅，陈立萍.统计建模与R软件.清华大学出版社， 2007 Kabacoff著，高涛,肖楠等译. R语言实战（R in Action:Data analysis and graphics with R）.人民邮 电出版社，2013
明确问题：以问题和数据为导向
长假期间高速免费？节假日火车票免费？火 车梯形退票费问题；高铁票价问题；小微企业相 继倒闭；沿海民工荒问题；富二代问题；二胎问 题；企业税负减免问题；人民币贬值问题；收入 差距扩大问题；大学排行榜问题……
明确问题：以问题和数据为导向
可以搜集哪些变量？ 哪些是控制变量？ 哪些是无法掌控的变量？ 哪些是需要重点研究的变量？ 适合构建什么模型？ 模型结果与理论是否吻合？ 预测精度怎样？未来的变化趋势怎样？ 有何政策含义？
比较模型的标准
算法模型——交叉验证(cross validation)：拿一 部分数据作为训练集(training set)，得到模型， 再用另一部分数据(称为测试集，testing set)来看 误差是多少。有时需要进行k折交叉验证(k-fold cross validation)，即把数据分成k份，每次拿k1份作为训练集，用剩下的一份作为测试集，重 复k次，得到k个误差作出平均，以避免仅用一 个测试集可能出现的偏差。
ARCH、GARCH（自回归条件异方差）模型
向 量 序 列 模 型
波动模型
SV（随机波动）模型 ACD、SCD（自回归、随机条件久期）模型 研究 VAR、VEC（向量自回归、误差修正）模型 单方程（线性、可线性化非线性）回归模型
单位根检验
回 归 模 型
时间序列回归 联立方程模型（结构、简化型、递归模型） 分位数回归模型 单位根检验
在各个变量之间建立模型(比如回归模型，最近 邻方法等)来填补。 R包：missForest。专门用于填补缺失值。采用 随机森林的方法，同时自动填补定量变量和分 类变量。
4. 模型构建
第一步：探索性分析。利用图形（例如散点 图）、各种统计量（均值、标准差、最大值、 最小值、负值等）、或者稍微复杂的探索方法 来查看数据的关联性、线性性、异方差性、多 重共线性、聚类特征、分布形状等。 第二步：寻找适合的模型，例如，统计模型、 计量经济模型、时间序列模型、多元统计分析。
PANEL（面板数据）模型、空间计量模型 截面数据回归 DS（离散选择）模型、有序响应、计数模型 LDV（受限因变量）模型（删失、截断模型）
蒙特卡罗模拟技术
各种统计方法层出不穷，学习永无止境，怎么 办？ （基本思想）
针对不同类型的数据，如何选取合适的模型？ 遇到没学定要写清数据来源！
数据收集
1.政府统计数据
统计局网站或年鉴 国家各部委，例如人民银行、国税总局、商务部等
2.国际组织
世界银行——世界发展指数数据库 国际货币基金组织IMF——IFS 数据库 世界贸易组织WTO——贸易统计年鉴 国际清算银行、亚洲开发银行、泛美开发银行、联合国 世界粮农组织、联合国环境署、联合国教科文组织等
5.模型估计
不同的模型有不同的估计方法和检验方法。常见 的模型估计方法包括：
最小二乘（OLS）法 极大似然估计（MLE）法 广义矩（GMM）法 分位数回归方法 贝叶斯方法 （与经验的结合）
6.模型检验
各种检验准则： 经济意义检验：定性检验
统计学检验：t检验、F检验、拟合优度检验 计量经济学检验：异方差、自相关、多重共线 性等检验 预测精度检验
国内常用微观数据库
2. CHNS（中国健康与营养调查） 3.CHARLS（中国健康与养老追踪调查） /zh-CN 4.CFPS（中国家庭动态调查）：向北京大学全校 师生公开发布。 5.CHFS（China Health and Fertility Survey ） 这些通常需要先注册，通过邮件获得密码、 ID之类的才能继续下载，所以可能需要点耐心。 其中CFPS还需要寄信函到北京才能取得密码和 ID。 注意保密！禁止传播！
中国统计教育学会
统计建模的意义
随着计算机和网络技术的发展，我们面对着 数据和信息爆炸的挑战，如何迅速有效地将数据 提升为信息、知识和智能，是统计工作者面临的 重要课 题。 统计建模将统计方法、计算机技术完美结合， 带动以数据分析为导向的统计思维，发现和挖掘数 据背后 的规律，为经济社会的发展提供更好更多的 统计信息。
明确问题：以问题和数据为导向
统计建模已经帮这个世界解决许多真实且实际 的问题（农业、医学、遗传、工业、商业等）。 各个领域都靠统计解决许多问题，所以统计是 问题导向，人们在“没有标准答案的问题”中寻 求近似可靠稳定的模型提供解决方案!
2.数据收集
一手数据：调查、实验观察 二手数据：书籍、网络、年鉴 基准数据
3.数据预处理
缺失值（例如，一月份的工业增加值数据） 异常值（例如，国税数据某直辖市为负数）
不一致（例如，名义值实际值、季节调整、人 民币美元转换、时间长度不一致等） 这些工作很可能非常费时而且极其琐碎，但必 须去做，否则后续的分析是不可能的。
数据缺失怎么办？
删除 用同一变量其他值的均值或中位数填补
序号 内容
1 2 3 4 5 6 7 8 9
统计建模概论 R软件的使用
数据描述性分析 参数估计 假设检验 回归分析
方差分析 应用多元分析 计算机模拟
7
第一讲 概论
统计建模的概念及特点 统计建模的步骤 统计建模常用软件 统计建模大赛
一、统计建模的概念及特点
统计学：收集、分析、展示和解释数据的科学。 统计建模：以计算机统计分析软件为工具，利用各 种统计分析方法对批量数据建立统计模型和探索 处理的过程，用于揭示数据背后的因素，诠释社 会经济现象，或对经济和社会发展做出预测或判 断。
何晓群.多元统计分析（第三版）.中国人民大学出版 社，2012
课程教材和资料
吴喜之.统计学--从数据到结论（第4版）.中国统计 出版社，2013 吴喜之.复杂数据统计方法——基于R的应用.中国人 民大学出版社,2012
统计之都/
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1. CHIP数据
中国社会科学院经济研究所收入分配课题组（李实、赵人 伟老师主持，福特基金会赞助）于1988年、1995年和 2002年，进行的全国调查中的中国农村和城市居民家庭 收入分配调查得到的。 1995年的调查覆盖19个省（市、自治区），调查了6931户 城镇家庭和7998户农村家庭，分别涉及21696位城镇居民 和34739位农村居民； 2002年的调查覆盖22个省（市、自治区），调查了6835户 城镇家庭和9200户农村家庭，分别涉及20632位城镇居民 和37969位农村居民。