1. Мы открыли доступ к ранее скрытому контенту.

    Вам доступно более 44 000 видео уроков, книг и программ без VIP статуса. Более подробно ЗДЕСЬ.
    Скрыть объявление

Архив Статистический анализ и визуализация данных с помощью R

Тема в разделе "Неактивные складчины (архив)", создана пользователем Volchek, 29 июн 2015.

0/5, Голосов: 0

  1. Volchek

    Volchek Модератор

    Сообщения:
    13.711
    Симпатии:
    31.139
    Статистический анализ и визуализация данных с помощью R​

    Мастицкий С.Э., Шитиков В.К.

    [​IMG]

    Автор: Мастицкий С.Э., Шитиков В.К.
    Дата выхода: 15 июля 2015 года
    Формат: 165 * 235 мм
    Бумага: офсетная
    Обложка: Мягкая обложка
    Объем, стр.: 496
    ISBN: 978-5-97060-301-7
    Вес, гр.: 1000
    Аннотация к книге
    Сегодня R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге
    «R: Анализ и визуализация данных» (http://r-analytics.blogspot.com).
    Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием R.

    В этой книге читатель найдет:

    - детальное описание языка R и базовых графических возможностей системы;

    - доступно изложенные описания распространенных процедур обработки данных и построения статистических моделей, иллюстрированные несколькими десятками примеров;

    - многочисленные фрагменты кода R, которые можно легко модифицировать для собственных целей;

    - рекомендации по интерпретации и представлению получаемых результатов анализа.

     

Сохранить в соц. сетях:
Оценить эту тему:
/5,