Bewertung:
Die Rezensionen des Buches heben den hochwertigen Inhalt in Bezug auf statistische Methoden und R-Programmierung hervor, warnen aber aufgrund der schlechten Formatierung und der Probleme mit der Lesbarkeit von Gleichungen dringend vor der Kindle-Ausgabe.
Vorteile:Das Buch wird für seine hervorragende Abdeckung von Regression und verallgemeinerten linearen Modellen gelobt, ebenso wie für seinen effektiven Datenverwaltungsansatz in Base R. Die Rezensenten schätzen die Klarheit des R-Codes und finden das Buch leicht verständlich. Die Hinzufügung von Kapiteln über gemischte Modelle in der dritten Auflage wird besonders als wertvolle Verbesserung hervorgehoben.
Nachteile:Die Kindle-Ausgabe wird wegen unlesbarer Gleichungen und schlechter visueller Qualität stark kritisiert. Mehrere Rezensenten empfehlen, die Kindle-Version ganz zu meiden, da sie mit fehlenden Inhalten und Formatproblemen unzufrieden sind. Einige Rezensenten äußern sich enttäuscht über die Gesamtqualität des Ebooks und vermuten, dass es in aller Eile zusammengestellt wurde.
(basierend auf 9 Leserbewertungen)
An R Companion to Applied Regression
An R Companion to Applied Regression ist eine umfassende Einführung in die statistische Computerumgebung R im Kontext der angewandten Regressionsanalyse.
John Fox und Sanford Weisberg bieten eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung der freien Statistiksoftware R, einen Schwerpunkt auf der Integration statistischer Berechnungen in R mit der Praxis der Datenanalyse, die Abdeckung von verallgemeinerten linearen Modellen und umfangreiche webbasierte Support-Materialien. Die Dritte Auflage enthält ein neues Kapitel über Modelle mit gemischten Effekten, neue und aktualisierte Datensätze und eine geringere Betonung der statistischen Programmierung, während eine allgemeine Einführung in die grundlegende R-Programmierung beibehalten wurde.
Die Autoren haben sowohl die car- als auch die effects-Pakete für R für diese neue Ausgabe grundlegend aktualisiert, und sie behandeln auch RStudio und R Markdown.
