Читать фрагмент

книга

R в действии

R – это мощный язык для статистических вычислений и графики, который может справиться поистине с любой задачей в области обработки данных. Он работает во всех важных операционных системах и поддерживает тысячи специализированных модулей и утилит. Все это делает R замечательным средством для извлечения полезной информации из гор сырых данных.«R в действии» – это руководство по обучению этому языку с особым вниманием к практическим задачам. В данной книге представлены полезные примеры статистической обработки данных и описаны изящные методы работы с запутанными и неполными данными, а также с данными, распределение которых отлично от нормального и с которыми трудно справиться обычными методами. Статистический анализ – это только одна сторона дела. Вы также овладеете обширными графическими возможностями для визуального исследования и представления данных.

Форматы: PDF

Издательство: ДМК Пресс

Год: 2023

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-89818-347-9

Страниц: 589

Артикул: 103289

Возрастная маркировка: 16+

Электронная книга

639 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "R в действии : анализ и визуализация данных на языке R"

От переводчика

Предисловие

Благодарности

Об этой книге

Об иллюстрации на обложке

ЧАСТЬ I. Начало работы

Глава 1. Знакомство с R

1.1. Зачем использовать R?

1.2. Получение и установка R

1.3. Работа в R

1.4. Пакеты

1.5. Пакетная обработка

1.6. Использование вывода в качестве ввода – повторное использование результатов

1.7. Работа с большими массивами данных

1.8. Учимся на примере

1.9. Резюме

Глава 2. Создание набора данных

2.1. Что такое набор данных?

2.2. Структуры данных

2.3. Ввод данных

2.4. Аннотирование наборов данных

2.5. Полезные функции для работы с объектами

2.6. Резюме

Глава 3. Начало работы с диаграммами

3.1. Работа с диаграммами

3.2. Простой пример

3.3. Графические параметры

3.4. Добавление текста, настройка параметров осей и условных обозначений

3.5. Объединение диаграмм

3.9. Резюме

Глава 4. Основы управления данными

4.1. Рабочий пример

4.2. Создание новых переменных

4.3. Перекодировка переменных

4.4. Переименование переменных

4.5. Пропущенные значения

4.6. Календарные даты как данные

4.7. Преобразования данных из одного типа в другой

4.8. Сортировка данных

4.9. Объединение наборов данных

4.10. Разделение наборов данных на составляющие

4.11. Использование команд SQL для преобразования таблиц данных

4.12. Резюме

Глава 5. Более сложные способы управления данными

5.1. Задача по управлению данными, которую нужно решить

5.2. Числовые и текстовые функции

5.3. Решение нашей задачи по управлению данными

5.4. Управление выполнением команд

5.5. Функции, написанные пользователем

5.6. Агрегирование и изменение структуры данных

5.7. Резюме

ЧАСТЬ II. Базовые методы

Глава 6. Базовые диаграммы

6.1. Столбчатые диаграммы

6.2. Круговые диаграммы

6.3. Гистограммы

6.4. Диаграммы ядерной оценки функции плотности

6.5. Диаграммы размахов

6.6. Точечные диаграммы

6.7. Резюме

Глава 7. Основные методы статистической обработки данных

7.1. Описательные статистики

7.2. Таблицы частот и таблицы сопряженности

7.3. Корреляции

7.4. Тесты Стьюдента

7.5. Непараметрические тесты межгрупповых различий

7.6. Визуализация групповых различий

7.7. Резюме

ЧАСТЬ III. Методы обработки данных средней сложности

Глава 8. Регрессия

8.1. Многоликая регрессия

8.2. МНК-регрессия

8.3. Диагностика регрессионных моделей

8.4. Необычные наблюдения

8.5. Способы корректировки

8.6. Выбор «лучшей» регрессионной модели

8.7. Продолжение анализа

8.8. Резюме

Глава 9. Дисперсионный анализ

9.1. Ускоренный курс терминологии

9.2. Подгонка ANOVA-моделей

9.3. Однофакторный дисперсионный анализ

9.4. Однофакторный ковариационный анализ

9.5. Двухфакторный дисперсионный анализ

9.6. Дисперсионный анализ для повторных измерений

9.7. Многомерный дисперсионный анализ

9.8. Дисперсионный анализ как регрессия

9.9. Резюме

Глава 10. Анализ мощности

10.1. Краткий обзор процедуры проверки гипотез

10.2. Проведение анализа мощности при помощи пакета pwr

10.3. Графический анализ мощности

10.4. Другие пакеты

10.5. Резюме

Глава 11. Диаграммы средней сложности

11.1. Диаграммы рассеяния

11.2. Линейные графики

11.3. Кореллограммы

11.4. Мозаичные диаграммы

11.5. Резюме

Глава 12. Статистика повторных выборок и бутстреп-анализ

12.1. Перестановочные тесты

12.2. Перестановочные тесты в пакете coin

12.3. Перестановочные тесты, реализованные в пакете lmPerm

12.4. Дополнительные замечания о перестановочных тестах

12.5. Бутстреп-анализ

12.6. Бутстреп-анализ при помощи пакета boot

12.7. Резюме

ЧАСТЬ IV. Продвинутые методы

Глава 13. Обобщенные линейные модели

13.1. Обобщенные линейные модели и функция glm()

13.2. Логистическая регрессия

13.3. Пуассоновская регрессия

13.4. Резюме

Глава 14. Главные компоненты и факторный анализ

14.1. Выполнение анализа главных компонент и факторного анализа в R

14.2. Главные компоненты

14.3. Разведочный факторный анализ

14.4. Другие модели для латентных переменных

14.5. Резюме

Глава 15. Продвинутые методы работы с пропущенными данными

15.1. Этапы работы с пропущенными данными

15.2. Обнаружение пропущенных значений

15.3. Исследование структуры пропущенных данных

15.4. Выявление источников пропущенных данных и эффекта от них

15.5. Рациональный подход

15.6. Анализ полных строк (построчное удаление)

15.7. Метод множественного восстановления пропущенных данных

15.8. Другие подходы к пропущенным данным

15.9. Резюме

Глава 16. Продвинутые графические методы

16.1. Четыре графические системы R

16.2. Пакет lattice

16.3. Пакет ggplot2

16.4. Интерактивная графика

16.5. Резюме

Послесловие: В погоне за кроликом

Приложение A. Графические пользовательские интерфейсы

Приложение B. Настройка начальной конфигурации программы

Приложение C. Экспорт данных из R

C.1. Текстовый файл с разделителями

C.2. Таблица Excel

C.3. Другие статистические программы

Приложение D. Сохранение результатов в пригодном для публикации качестве

D.1. Подготовка отчета типографского качества при помощи пакета Sweave (R + LaTeX)

D.2. Объединение сил с OpenOffice при помощи пакета odfWeave

D.3. Комментарии

Приложение E. Матричная алгебра в R

Приложение F. Пакеты, упомянутые в этой книге

Приложение G. Работа с большими наборами данных

G.1. Эффективное программирование

G.2. Хранение данных вне оперативной памяти

G.3. Аналитические пакеты для больших объемов данных

Приложение H. Обновление версии R

Список литературы

Указатель пакетов и функций

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "R в действии : анализ и визуализация данных на языке R (автор Роберт Кабаков)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!

R в действии

Содержание

Кабаков Р. И. другие книги автора

С книгой "R в действии" читают