Bewertung:
Das Buch ist ein umfassender und gut lesbarer Leitfaden zur explorativen Datenanalyse in R, der verschiedene Themen abdeckt und nützliche Beispiele und Übungen enthält. Allerdings fehlt es an tiefgreifenden theoretischen Erklärungen für einige fortgeschrittene Illustrationen.
Vorteile:Umfassend und dennoch prägnant, sehr gut lesbar, ausgezeichnete Beispiele mit begleitendem Code, starke Datensatzreferenzen, nützliche Übungen für R-Nutzer.
Nachteile:Es fehlt eine detaillierte Untersuchung der zugrundeliegenden Theorie für fortgeschrittene Themen wie Kernel-Dichte und dreidimensionale Plots, die Illustrationen könnten von mehr Tiefe profitieren.
(basierend auf 2 Leserbewertungen)
Graphical Data Analysis with R
Siehe Wie Grafiken Informationen enthüllen
Grafische Datenanalyse mit R zeigt Ihnen, welche Informationen Sie aus grafischen Darstellungen gewinnen können. Das Buch konzentriert sich darauf, warum man Grafiken zur Darstellung von Daten zeichnet und welche Grafiken man zeichnen sollte (und verwendet dazu R). Alle Datensätze sind in R oder einem seiner Pakete verfügbar und der R-Code ist unter rosuda.org/GDA erhältlich.
Die grafische Datenanalyse ist nützlich für die Datenbereinigung, die Untersuchung der Datenstruktur, die Erkennung von Ausreißern und ungewöhnlichen Gruppen, die Identifizierung von Trends und Clustern, das Erkennen lokaler Muster, die Bewertung von Modellierungsergebnissen und die Präsentation von Ergebnissen. Dieses Buch hilft Ihnen bei der Auswahl von Grafiken und zeigt Ihnen, welche Informationen Sie aus ihnen gewinnen können. Es kann als Haupttext in einem Kurs über grafische Datenanalyse oder als Ergänzung in einem Statistikkurs verwendet werden. Es werden durchgehend Farbgrafiken verwendet.
| ISBN: | 9781032477312 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2023 |
| Seitenzahl: | 310 |
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