BOOKS - A Practical Guide to Data Analysis Using R An Example-Based Approach
A Practical Guide to Data Analysis Using R An Example-Based Approach - John H. Maindonald, W. John Braun, Jeffrey L. Andrews 2024 PDF Cambridge University Press BOOKS
ECO~19 kg CO²

2 TON

Views
79604

Telegram
 
A Practical Guide to Data Analysis Using R An Example-Based Approach
Author: John H. Maindonald, W. John Braun, Jeffrey L. Andrews
Year: 2024
Pages: 551
Format: PDF
File size: 15.9 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
A Practical Guide to Data Analysis Using R: An Example-Based Approach In today's fast-paced technological era, it is crucial to understand the process of technology evolution and its impact on humanity's survival. With the rapid development of modern knowledge, it is essential to develop a personal paradigm for perceiving the technological process and its implications. A Practical Guide to Data Analysis Using R: An Example-Based Approach is a book that helps scientists analyze their data and students learn statistical theory through practical data analysis. This book is an aid for learning and reference, providing real-world examples and practical exercises to teach readers how to navigate the world of unprecedented new data sources and tools for data analysis. The book begins by examining what models used for data analysis mean in specific research contexts and the assumptions that underlie these analyses. Building on the successful Data Analysis and Graphics Using R, 3rd edition, this text expands upon topics such as cluster analysis, exponential time series, matching, seasonality, and resampling approaches.
Практическое руководство по анализу данных с использованием R: Подход, основанный на примерах В современную быстро развивающуюся технологическую эру крайне важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на выживание человечества. В условиях быстрого развития современных знаний необходимо выработать личностную парадигму восприятия технологического процесса и его последствий. Практическое руководство по анализу данных с использованием R: Подход на основе примеров - это книга, которая помогает ученым анализировать свои данные, а студентам изучать статистическую теорию посредством практического анализа данных. Эта книга является пособием для обучения и справки, предоставляя реальные примеры и практические упражнения, чтобы научить читателей ориентироваться в мире беспрецедентных новых источников данных и инструментов для анализа данных. Книга начинается с изучения того, что означают модели, используемые для анализа данных в конкретных исследовательских контекстах, и предположений, лежащих в основе этого анализа. Основываясь на успешном анализе данных и графике. Используя R, 3-е издание, этот текст расширяет такие темы, как кластерный анализ, экспоненциальные временные ряды, сопоставление, сезонность и подходы к повторной выборке.
Guide pratique pour l'analyse des données en utilisant R : Approche basée sur des exemples Dans l'ère technologique moderne en évolution rapide, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution des technologies et leur impact sur la survie de l'humanité. Dans un contexte de développement rapide des connaissances modernes, il est nécessaire d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique et de ses conséquences. Guide pratique pour l'analyse des données en utilisant R : Une approche basée sur des exemples est un livre qui aide les scientifiques à analyser leurs données et les étudiants à apprendre la théorie statistique par l'analyse pratique des données. Ce livre est un manuel d'apprentissage et de référence, fournissant des exemples réels et des exercices pratiques pour apprendre aux lecteurs à naviguer dans un monde de nouvelles sources de données et d'outils d'analyse de données sans précédent. livre commence par examiner ce que signifient les modèles utilisés pour analyser les données dans des contextes de recherche spécifiques et les hypothèses qui sous-tendent cette analyse. Basé sur une analyse réussie des données et des graphiques. En utilisant R, 3e édition, ce texte élargit des sujets tels que l'analyse de grappes, les séries temporelles exponentielles, la comparaison, la saisonnalité et les approches de rééchantillonnage.
Guía práctica para el análisis de datos utilizando R: Un enfoque basado en ejemplos En la era tecnológica actual, en rápida evolución, es fundamental comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la supervivencia de la humanidad. Ante el rápido desarrollo del conocimiento moderno, es necesario desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico y sus implicaciones. Guía práctica para el análisis de datos utilizando R: Un enfoque basado en ejemplos es un libro que ayuda a los científicos a analizar sus datos y a los estudiantes a aprender teoría estadística a través del análisis práctico de datos. Este libro es una guía para el aprendizaje y la referencia, proporcionando ejemplos reales y ejercicios prácticos para enseñar a los lectores a navegar en un mundo de nuevas fuentes de datos sin precedentes y herramientas para el análisis de datos. libro comienza con el estudio de lo que significan los modelos utilizados para analizar los datos en contextos de investigación específicos y las suposiciones que subyacen a este análisis. Basado en análisis de datos y gráficos exitosos. Utilizando R, 3a edición, este texto amplía temas como el análisis de clústeres, series temporales exponenciales, yuxtaposición, estacionalidad y enfoques de reensamblaje.
Ein praktischer itfaden zur Datenanalyse mit R: Ein beispielhafter Ansatz In der heutigen schnelllebigen technologischen Ära ist es von entscheidender Bedeutung, den technologischen Evolutionsprozess und seine Auswirkungen auf das Überleben der Menschheit zu verstehen. Unter den Bedingungen der schnellen Entwicklung des modernen Wissens ist es notwendig, ein persönliches Paradigma der Wahrnehmung des technologischen Prozesses und seiner Folgen zu entwickeln. Ein praktischer itfaden zur Datenanalyse mit R: Der beispielbasierte Ansatz ist ein Buch, das Wissenschaftlern hilft, ihre Daten zu analysieren, und Studenten, statistische Theorie durch praktische Datenanalyse zu lernen. Dieses Buch ist ein rn- und Referenzhandbuch, das reale Beispiele und praktische Übungen bietet, um den sern beizubringen, in einer Welt beispielloser neuer Datenquellen und Datenanalysetools zu navigieren. Das Buch beginnt damit, zu untersuchen, was die Modelle, die zur Analyse von Daten in spezifischen Forschungskontexten verwendet werden, und die Annahmen, die dieser Analyse zugrunde liegen, bedeuten. Basierend auf erfolgreicher Datenanalyse und Grafik. Mit der R, 3. Auflage, erweitert dieser Text Themen wie Clusteranalyse, exponentielle Zeitreihen, Matching, Saisonalität und Ansätze zur Reprobenahme.
''
R Kullanarak Veri Analizi İçin Pratik Bir Kılavuz: Örneğe Dayalı Bir Yaklaşım Günümüzün hızla gelişen teknolojik çağında, teknolojinin evrimini ve insan yaşamı üzerindeki etkisini anlamak zorunludur. Modern bilginin hızlı gelişimi bağlamında, teknolojik sürecin ve sonuçlarının algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek gerekir. A Practical Guide to Analyzing Data Using R: An Example-Based Approach, bilim insanlarının verilerini analiz etmelerine ve öğrencilerin istatistiksel teoriyi pratik veri analizi yoluyla öğrenmelerine yardımcı olan bir kitaptır. Bu kitap, okuyuculara benzeri görülmemiş yeni veri kaynakları ve veri analizi araçları dünyasında gezinmeyi öğretmek için gerçek dünya örnekleri ve pratik alıştırmalar sağlayan bir öğretim ve referans yardımıdır. Kitap, belirli araştırma bağlamlarındaki verileri analiz etmek için kullanılan modellerin ne anlama geldiğini ve bu analizin arkasındaki varsayımları inceleyerek başlar. Başarılı veri analizi ve zamanlamasına dayanmaktadır. R, 3rd edition kullanarak, bu metin küme analizi, üstel zaman serisi, harmanlama, mevsimsellik ve yeniden örnekleme yaklaşımları gibi konuları genişletir.
دليل عملي لتحليل البيانات باستخدام R: نهج قائم على الأمثلة في العصر التكنولوجي سريع التطور اليوم، من الضروري فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على بقاء الإنسان. وفي سياق التطور السريع للمعارف الحديثة، من الضروري وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية ونتائجها. دليل عملي لتحليل البيانات باستخدام R: نهج قائم على الأمثلة هو كتاب يساعد العلماء على تحليل بياناتهم ويتعلم الطلاب النظرية الإحصائية من خلال تحليل البيانات العملي. هذا الكتاب عبارة عن مساعدة تعليمية ومرجعية، ويقدم أمثلة واقعية وتمارين عملية لتعليم القراء التنقل في عالم من مصادر البيانات الجديدة غير المسبوقة وأدوات تحليل البيانات. يبدأ الكتاب بفحص ما تعنيه النماذج المستخدمة لتحليل البيانات في سياقات بحثية محددة والافتراضات الكامنة وراء هذا التحليل. استنادا إلى تحليل البيانات والجدول الزمني الناجحين. باستخدام R، الطبعة الثالثة، يوسع هذا النص مواضيع مثل تحليل المجموعات، والسلسلة الزمنية الأسية، والتجميع، والموسمية، ونهج إعادة الصقل.

You may also be interested in:

Data Analytics Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Data Analytics: Practical Guide to Leveraging the Power of Algorithms, Data Science, Data Mining, Statistics, Big Data, and Predictive Analysis to Improve Business, Work, and Life
Statistics, Data Mining and Machine Learning in Astronomy A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data, Updated Ed
Time Series Analysis with Python Cookbook: Practical recipes for exploratory data analysis, data preparation, forecasting, and model evaluation
A Practical Guide to Data Analysis Using R: An Example-Based Approach
A Practical Guide to Data Analysis Using R An Example-Based Approach
A Practical Guide to Data Analysis Using R An Example-Based Approach
A Practical Guide to Data Analysis Using R An Example-Based Approach
Data Analytics Using Splunk 9.x: A practical guide to implementing Splunk|s features for performing data analysis at scale
Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data (Princeton Series in Modern Observational Astronomy, 1)
Data Analysis Foundations with Python Master Python and Data Analysis using NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn A Hands-On Guide with Projects and Case Studies
Data Analysis Foundations with Python Master Python and Data Analysis using NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn A Hands-On Guide with Projects and Case Studies
Data Analysis Foundations with Python: Master Python and Data Analysis using NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn: A Hands-On Guide with Projects and Case Studies.
Python for Data Analysis The Ultimate Beginner|s Guide to Learn programming in Python for Data Science with Pandas and NumPy, Master Statistical Analysis, and Visualization
Python for Data Analysis A Basic Guide for Beginners to Learn the Language of Python Programming Codes Applied to Data Analysis with Libraries Software Pandas, Numpy, and IPython
Data Science With Rust A Comprehensive Guide - Data Analysis, Machine Learning, Data Visualization & More
Data Science With Rust A Comprehensive Guide - Data Analysis, Machine Learning, Data Visualization & More
Data Science With Rust: A Comprehensive Guide - Data Analysis, Machine Learning, Data Visualization and More
Python For Data Analysis A Step-by-Step Guide to Pandas, NumPy, and SciPy for Data Wrangling, Analysis, and Visualization
Listening to People: A Practical Guide to Interviewing, Participant Observation, Data Analysis, and Writing It All Up (Chicago Guides to Writing, Editing, and Publishing)
Getting Started with DuckDB: A practical guide for accelerating your data science, data analytics, and data engineering workflows
Essential Data Analytics, Data Science, and AI A Practical Guide for a Data-Driven World
Modern Data Architectures with Python: A practical guide to building and deploying data pipelines, data warehouses, and data lakes with Python
Learn Python Programming for Beginners: The Best Step-by-Step Guide for Coding with Python, Great for Kids and Adults. Includes Practical Exercises on Data Analysis, Machine Learning and More.
Python for Data Analysis Unlocking Insights and Driving Innovation with Powerful Data Techniques. 2 in 1 Guide
Python for Data Analysis Unlocking Insights and Driving Innovation with Powerful Data Techniques. 2 in 1 Guide
Python for Data Analysis The Ultimate Beginner|s Guide to Data Analytics, Deep Learning
Python for Data Analysis: Unlocking Insights and Driving Innovation with Powerful Data Techniques. 2 in 1 Guide
Python Programming, Deep Learning 3 Books in 1 A Complete Guide for Beginners, Python Coding for AI, Neural Networks, & Machine Learning, Data Science/Analysis with Practical Exercises for Learners
Good, the Bad, and the Data: Shane the Lone Ethnographer|s Basic Guide to Qualitative Data Analysis
Practical Machine Learning for Data Analysis Using Python
Practical Data Analysis with JMP, 3rd Edition
Data Engineering with dbt: A practical guide to building a cloud-based, pragmatic, and dependable data platform with SQL
Python Data Analysis Transforming Raw Data into Actionable Intelligence with Python|s Data Analysis Capabilities
Python Data Analysis Transforming Raw Data into Actionable Intelligence with Python|s Data Analysis Capabilities
Practical Data Analysis Using Open Source Tools & Techniques (Volume Book 1)
Hands-On Data Analysis with Pandas Efficiently perform data collection, wrangling, analysis, and visualization using Python
Pandas in 7 Days: Utilize Python to Manipulate Data, Conduct Scientific Computing, Time Series Analysis, and Exploratory Data Analysis (English Edition)
PYTHON DATA ANALYTICS: Mastering Python for Effective Data Analysis and Visualization (2024 Beginner Guide)
PYTHON FOR DATA ANALYTICS: Mastering Python for Comprehensive Data Analysis and Insights (2023 Guide for Beginners)