Diskrete Datenanalyse mit R: Visualisierungs- und Modellierungstechniken für kategoriale und zählende Daten

Bewertung:   (3,8 von 5)

Diskrete Datenanalyse mit R: Visualisierungs- und Modellierungstechniken für kategoriale und zählende Daten (Michael Friendly)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch hat gemischte Kritiken von den Nutzern erhalten, die einerseits den starken Fokus auf die praktische Anwendung von Datenanalysetechniken mit R hervorheben, andererseits aber auch den Schreibstil und die Präsentation des Inhalts kritisieren. Die Leser schätzten die Vielfalt der vorgestellten Beispiele und R-Pakete, wiesen aber auf Schwächen bei den Erklärungen nach der Analyse und der Klarheit sowie auf einige Probleme mit der Bindung des Buches hin.

Vorteile:

Umfangreiche Beispiele mit zahlreichen R-Paketen.
Gute Balance zwischen Theorie und praktischer Anwendung; gut für das Selbststudium.
Bietet nützliche technische Informationen und R-Skripte.

Nachteile:

Erklärungen zur Post-Analyse sind manchmal schwach und nicht detailliert genug.
Der Schreibstil kann verwirrend sein; es fehlt an Illustrationen oder Demonstrationen.
Die Qualität des Einbands ist bei einigen Exemplaren mangelhaft und muss möglicherweise repariert werden.

(basierend auf 5 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Discrete Data Analysis with R: Visualization and Modeling Techniques for Categorical and Count Data

Inhalt des Buches:

An Applied Treatment of Modern Graphical Methods for Analyzing Categorical Data

Discrete Data Analysis with R: Visualization and Modeling Techniques for Categorical and Count Data stellt eine angewandte Behandlung moderner Methoden für die Analyse kategorischer Daten, sowohl diskreter Antwortdaten als auch Häufigkeitsdaten, dar. Es wird erklärt, wie man grafische Methoden zur Untersuchung von Daten, zum Aufspüren ungewöhnlicher Merkmale, zur Visualisierung angepasster Modelle und zur Präsentation von Ergebnissen einsetzt.

Das Buch richtet sich an fortgeschrittene Studenten und Absolventen der Sozial- und Gesundheitswissenschaften, der Epidemiologie, der Wirtschaftswissenschaften, der Wirtschaft, der Statistik und der Biostatistik sowie an Forscher, Methodiker und Berater, die die Methoden für ihre eigenen Daten und Analysen nutzen können. Die Autoren beschreiben nicht nur die notwendige statistische Theorie, sondern veranschaulichen auch die praktische Anwendung der Techniken auf eine Vielzahl inhaltlicher Probleme, einschließlich der Organisation von Daten, der Durchführung einer Analyse, der Erstellung aussagekräftiger Diagramme und der Bewertung, was die Diagramme über die Daten aussagen.

Der erste Teil des Buches enthält einführende Materialien zu grafischen Methoden für diskrete Daten, grundlegende R-Kenntnisse und Methoden zur Anpassung und Visualisierung einseitiger diskreter Verteilungen. Der zweite Teil konzentriert sich auf einfache, traditionelle nichtparametrische Tests und explorative Methoden zur Visualisierung von Assoziationsmustern in zweiseitigen und größeren Häufigkeitstabellen. Im letzten Teil des Textes werden modellbasierte Methoden für die Analyse diskreter Daten erörtert.

Web-Ressource.

Die Datensätze und die verwendete R-Software, einschließlich der von den Autoren entwickelten Pakete vcd und vcdExtra, sind unter http: //cran. r-project.org verfügbar.

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Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781498725835
Autor:
Verlag:
Einband:Hardcover
Erscheinungsjahr:2016
Seitenzahl:544

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)