Bewertung:
Insgesamt wird „R for Everyone“ als umfassende und nützliche Ressource zum Erlernen von R gelobt, insbesondere für Anfänger und fortgeschrittene Benutzer. Viele Rezensenten schätzen die strukturierte Herangehensweise und die praktischen Beispiele, während einige enttäuscht über den Zustand des Buches sind und einige den Inhalt für veraltet halten.
Vorteile:⬤ Umfassend und gut strukturiert
⬤ sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene geeignet
⬤ deckt sowohl Base R als auch Tidyverse ab
⬤ enthält wertvolle Kapitel zu Statistik und maschinellem Lernen
⬤ Schritt-für-Schritt-Anleitungen sind einfach zu befolgen
⬤ gut für die Vermittlung von Programmierkonzepten
⬤ nützlich für die Prüfungsvorbereitung.
⬤ Einige erhaltene Exemplare waren nicht im Neuzustand und wirkten gebraucht
⬤ einige Rezensenten fanden den Inhalt verwirrend oder veraltet
⬤ kleinere Beschwerden über die Präsentation oder die physische Qualität des Buches.
(basierend auf 55 Leserbewertungen)
R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics
Statistische Berechnungen für Programmierer, Wissenschaftler, Quants, Excel-Anwender und andere Fachleute
Mit der Open-Source-Sprache R können Sie leistungsstarke statistische Modelle erstellen, um viele Ihrer schwierigsten Fragen zu beantworten. R ist für Nicht-Statistiker traditionell schwer zu erlernen, und die meisten R-Bücher setzen viel zu viel Wissen voraus, um eine Hilfe zu sein. R für jedermann, zweite Auflage, ist die Lösung.
Basierend auf seiner unübertroffenen Erfahrung im Unterrichten neuer Benutzer hat der professionelle Datenwissenschaftler Jared P. Lander das perfekte Tutorial für alle geschrieben, die neu in der statistischen Programmierung und Modellierung sind. Dieses Handbuch ist so aufgebaut, dass das Lernen einfach und intuitiv ist, und konzentriert sich auf die 20 Prozent der R-Funktionen, die Sie benötigen, um 80 Prozent der modernen Datenaufgaben zu bewältigen.
Landers in sich geschlossene Kapitel beginnen mit den absoluten Grundlagen und bieten umfangreiche praktische Übungen und Beispielcode. Sie werden R herunterladen und installieren, sich in der R-Umgebung zurechtfinden und diese nutzen, die grundlegende Programmsteuerung, den Datenimport, die Datenmanipulation und die Visualisierung beherrschen und mehrere wichtige Tests durchführen. Darauf aufbauend werden Sie mehrere vollständige Modelle, sowohl lineare als auch nichtlineare, konstruieren und einige Data-Mining-Techniken anwenden. Nach all dem werden Sie Ihren Code mit LaTeX, RMarkdown und Shiny reproduzierbar machen.
Am Ende des Kurses werden Sie nicht nur wissen, wie man R-Programme schreibt, sondern auch, wie man die statistischen Probleme angeht, die Sie am meisten interessieren.
Der Inhalt umfasst.
⬤ Erkunden Sie R, RStudio und R-Pakete.
⬤ R für Mathematik nutzen: Variablentypen, Vektoren, Funktionsaufrufe und mehr.
⬤ Nutzung von Datenstrukturen, einschließlich Datenrahmen, Matrizen und Listen.
⬤ Lesen Sie viele verschiedene Datentypen.
⬤ Erstellen Sie attraktive, intuitive statistische Grafiken.
⬤ Schreiben Sie benutzerdefinierte Funktionen.
⬤ Programmablauf mit if, ifelse und komplexen Prüfungen steuern.
⬤ Steigern Sie die Programmeffizienz mit Gruppenmanipulationen.
⬤ Mehrere Datensätze kombinieren und umgestalten.
⬤ Strings mit den Möglichkeiten von R und regulären Ausdrücken manipulieren.
⬤ Normal-, Binomial- und Poisson-Wahrscheinlichkeitsverteilungen erstellen.
⬤ Lineare, verallgemeinerte lineare und nichtlineare Modelle erstellen.
⬤ Programmieren grundlegender Statistiken: Mittelwert, Standardabweichung und t-Tests.
⬤ Modelle für maschinelles Lernen trainieren.
⬤ Bewertung der Qualität von Modellen und Variablenauswahl.
⬤ Vermeiden Sie Overfitting und führen Sie eine Variablenauswahl durch, indem Sie das Elastische Netz und Bayes'sche Methoden verwenden.
⬤ Univariate und multivariate Zeitreihendaten analysieren.
⬤ Gruppieren von Daten mittels K-means und hierarchischem Clustering.
⬤ Erstellen Sie Berichte, Diashows und Webseiten mit knitr.
⬤ Interaktive Daten mit RMarkdown und htmlwidgets anzeigen.
⬤ Implementieren Sie Dashboards mit Shiny.
⬤ Erstellen Sie wiederverwendbare R-Pakete mit devtools und Rcpp.
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| ISBN: | 9780134546926 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2017 |
| Seitenzahl: | 560 |
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