The book "Algorithms of Computational Statistics in System R" is a comprehensive guide to understanding the principles of computational statistics and their practical applications using the R programming language. The book is divided into several sections, each of which covers a specific aspect of computational statistics, including linear algebra, probability theory, hypothesis testing, and clustering analysis. The first section of the book, "Linear Algebra provides an overview of the fundamental concepts of linear algebra, including vector operations, matrix multiplication, and determinants. This section also covers the basics of eigenvalue decomposition and singular value decomposition, which are essential tools for many statistical techniques. The second section, "Probability Theory delves into the principles of probability theory and how they apply to statistical inference. This section covers topics such as Bayes' theorem, conditional probability, and random processes, providing a solid foundation for understanding statistical methods. The third section, "Methods for Evaluating and Testing Hypotheses explores various statistical tests and techniques for analyzing data. This includes hypothesis testing, confidence intervals, and p-values, all of which are crucial for making inferences about statistical relationships. The fourth section, "Principal Component Method introduces readers to a powerful technique for reducing the dimensionality of large datasets. This section covers the basics of principal component analysis (PCA) and explains how to implement PCA in R.

Книга «Алгоритмы вычислительной статистики в системе R» представляет собой исчерпывающее руководство по пониманию принципов вычислительной статистики и их практического применения с использованием языка программирования R. Книга разделена на несколько разделов, каждый из которых охватывает определённый аспект вычислительной статистики, включая линейную алгебру, теорию вероятностей, проверку гипотез и кластерный анализ. В первом разделе книги «Линейная алгебра» представлен обзор фундаментальных понятий линейной алгебры, включая векторные операции, умножение матриц и определители. Этот раздел также охватывает основы разложения по собственным значениям и разложения по сингулярным значениям, которые являются важными инструментами для многих статистических методов. Второй раздел, «Теория вероятностей» углубляется в принципы теории вероятностей и в то, как они применяются к статистическому выводу. Этот раздел охватывает такие темы, как теорема Байеса, условная вероятность и случайные процессы, обеспечивая прочную основу для понимания статистических методов. Третий раздел, «Методы оценки и проверки гипотез», исследует различные статистические тесты и методы анализа данных. Это включает в себя проверку гипотез, доверительные интервалы и значения p, которые имеют решающее значение для вывода о статистических отношениях. Четвертый раздел, «Метод главных компонентов», знакомит читателей с мощной техникой уменьшения размерности больших наборов данных. Этот раздел охватывает основы анализа главных компонентов (PCA) и объясняет, как реализовать PCA в R.

livre « Algorithmes de la statistique informatique dans le système R » est un guide complet pour comprendre les principes de la statistique informatique et leur application pratique en utilisant le langage de programmation R. livre est divisé en plusieurs sections, chacune couvrant un aspect particulier de la statistique informatique, y compris l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités, la vérification des hypothèses et l'analyse en grappe. La première section du livre « L'algèbre linéaire » donne un aperçu des concepts fondamentaux de l'algèbre linéaire, y compris les opérations vectorielles, la multiplication des matrices et les déterminants. Cette section couvre également les bases de la décomposition en valeur propre et de la décomposition en valeur singulière, qui sont des outils importants pour de nombreuses méthodes statistiques. La deuxième section, « Théorie des probabilités », est approfondie dans les principes de la théorie des probabilités et dans la façon dont ils s'appliquent à la conclusion statistique. Cette section couvre des sujets tels que le théorème de Bayes, la probabilité conditionnelle et les processus aléatoires, fournissant une base solide pour la compréhension des méthodes statistiques. La troisième section, intitulée « Méthodes d'évaluation et de vérification des hypothèses », examine divers tests statistiques et méthodes d'analyse des données. Il s'agit notamment de vérifier les hypothèses, les intervalles de confiance et les valeurs de p qui sont essentielles à la conclusion d'une relation statistique. La quatrième section, « La méthode des composants principaux », présente aux lecteurs une puissante technique de réduction de la dimension des grands ensembles de données. Cette section couvre les bases de l'analyse des composants principaux (APC) et explique comment mettre en œuvre l'APC dans R.

libro «Algoritmos de estadística computacional en el sistema R» es una guía exhaustiva para entender los principios de las estadísticas computacionales y su aplicación práctica utilizando el lenguaje de programación R. libro se divide en varias secciones, cada una de las cuales abarca un cierto aspecto de las estadísticas computacionales, incluyendo álgebra lineal, teoría de probabilidad, verificación de hipótesis y análisis de clusters. La primera sección del libro «Álgebra lineal» ofrece una visión general de los conceptos fundamentales del álgebra lineal, incluyendo operaciones vectoriales, multiplicación de matrices y determinantes. Esta sección también cubre las bases de descomposición por valores propios y descomposición por valores singulares, que son herramientas importantes para muchos métodos estadísticos. La segunda sección, «Teoría de la probabilidad» profundiza en los principios de la teoría de la probabilidad y en cómo se aplican a la conclusión estadística. Esta sección abarca temas como el teorema de Bayes, la probabilidad condicional y los procesos aleatorios, proporcionando una base sólida para la comprensión de los métodos estadísticos. La tercera sección, «Métodos de evaluación y validación de hipótesis», explora diferentes pruebas estadísticas y métodos de análisis de datos. Esto incluye la verificación de hipótesis, intervalos de confianza y valores de p que son cruciales para inferir sobre relaciones estadísticas. La cuarta sección, «método de los componentes principales», introduce a los lectores en una poderosa técnica para reducir la dimensión de grandes conjuntos de datos. Esta sección cubre los fundamentos del análisis de componentes principales (PCA) y explica cómo implementar el PCA en R.

O livro «Algoritmos de Estatística Computacional no stema R» é um guia abrangente para compreender os princípios das estatísticas computacionais e suas aplicações práticas usando a linguagem de programação R. O livro é dividido em várias seções, cada uma abrangendo um aspecto específico das estatísticas computacionais, incluindo álgebra linear, teoria de probabilidade, verificação de hipóteses e análise de cluster. A primeira seção do livro «Álgebra linear» mostra conceitos básicos de álgebra linear, incluindo operações vetoriais, multiplicação de matrizes e definidores. Esta seção também abrange os fundamentos da decomposição em valores próprios e da decomposição em valores singulares, que são ferramentas importantes para muitos métodos estatísticos. A segunda secção, «Teoria das Hipóteses», aprofunda-se nos princípios da teoria das probabilidades e na forma como elas são aplicadas à conclusão estatística. Esta seção abrange temas como teorema de Bayes, probabilidade condicional e processos aleatórios, fornecendo uma base sólida para a compreensão de métodos estatísticos. A terceira seção, «Métodos de avaliação e verificação de hipóteses», explora vários testes estatísticos e métodos de análise de dados. Isto inclui a verificação de hipóteses, intervalos de confiança e valores p que são essenciais para a conclusão sobre as relações estatísticas. A quarta seção, «O método dos componentes principais», apresenta aos leitores uma poderosa técnica para reduzir a dimensão dos grandes conjuntos de dados. Esta seção abrange os fundamentos da análise de componentes principais (PCA) e explica como implementar PCA em R.

Il libro Algoritmi di statistica computazionale nel sistema R è un manuale completo per comprendere i principi delle statistiche di calcolo e le loro applicazioni pratiche utilizzando il linguaggio di programmazione R. Il libro è suddiviso in diverse sezioni, ognuna delle quali comprende un aspetto specifico delle statistiche di calcolo, tra cui algebra lineare, teoria delle probabilità, verifica delle ipotesi e analisi cluster. La prima sezione del libro «Algebra lineare» fornisce una panoramica dei concetti fondamentali dell'algebra lineare, tra cui operazioni vettoriali, moltiplicazione delle matrici e definitori. Questa sezione comprende anche le basi della decomposizione in base ai propri valori e della decomposizione in base a valori singolari, che sono strumenti importanti per molti metodi statistici. La seconda sezione, «Teoria delle probabilità», approfondisce i principi della teoria delle probabilità e il modo in cui si applicano alla conclusione statistica. Questa sezione riguarda temi come il teorema di Bayes, la probabilità condizionata e i processi casuali, fornendo una base solida per comprendere i metodi statistici. La terza sezione, «Metodi di valutazione e verifica delle ipotesi», esamina diversi test statistici e metodi di analisi dei dati. Questo include la verifica delle ipotesi, gli intervalli di fiducia e i valori p che sono cruciali per l'output sulle relazioni statistiche. La quarta sezione, «Metodo dei componenti principali», presenta ai lettori una potente tecnica per ridurre la dimensione dei grandi set di dati. Questa sezione comprende le basi di analisi dei componenti principali (PCA) e spiega come implementare PCA in R.

Das Buch „Algorithmen der Computerstatistik im R-System“ ist eine umfassende Anleitung zum Verständnis der Prinzipien der Computerstatistik und ihrer praktischen Anwendung unter Verwendung der Programmiersprache R. Das Buch ist in mehrere Abschnitte unterteilt, die jeweils einen bestimmten Aspekt der Computerstatistik abdecken, einschließlich linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Hypothesentest und Clusteranalyse. Der erste Abschnitt des Buches Lineare Algebra bietet einen Überblick über die grundlegenden Konzepte der linearen Algebra, einschließlich Vektoroperationen, Matrixmultiplikation und Determinanten. Dieser Abschnitt behandelt auch die Grundlagen der Selbstwertzerlegung und der ngularwertzerlegung, die wichtige Werkzeuge für viele statistische Methoden sind. Der zweite Abschnitt, Wahrscheinlichkeitstheorie, befasst sich mit den Prinzipien der Wahrscheinlichkeitstheorie und wie sie auf statistische Schlussfolgerungen angewendet werden. Dieser Abschnitt behandelt Themen wie Bayes'Theorem, bedingte Wahrscheinlichkeit und zufällige Prozesse und bietet eine solide Grundlage für das Verständnis statistischer Methoden. Der dritte Abschnitt, „Methoden zur Bewertung und Überprüfung von Hypothesen“, untersucht verschiedene statistische Tests und Methoden zur Datenanalyse. Dies beinhaltet die Überprüfung von Hypothesen, Konfidenzintervallen und p-Werten, die für die Schlussfolgerung über statistische Beziehungen entscheidend sind. Der vierte Abschnitt, „Die Hauptkomponentenmethode“, führt die ser in die leistungsstarke Technik ein, um die Dimension großer Datensätze zu reduzieren. Dieser Abschnitt behandelt die Grundlagen der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und erklärt, wie man PCA in R implementiert.

Książka Algorytmy statystyki obliczeniowej w systemie R jest kompleksowym przewodnikiem do zrozumienia zasad statystyki obliczeniowej i ich praktycznego stosowania przy użyciu języka programowania R. Książka podzielona jest na kilka sekcji, z których każda obejmuje konkretny aspekt statystyk obliczeniowych, w tym algebrę liniową, teorię prawdopodobieństwa, testowanie hipotez i analizę klastrów. Pierwsza część książki „Algebra liniowa” zawiera przegląd podstawowych pojęć algebry liniowej, w tym operacji wektorowych, mnożenia macierzy i wyznaczników. Sekcja ta obejmuje również podstawy rozkładu wartości własnej i rozkładu wartości pojedynczej, które są ważnymi narzędziami dla wielu metod statystycznych. Druga część, „Teoria prawdopodobieństwa”, zagłębia się w zasady teorii prawdopodobieństwa i sposobu ich stosowania do wnioskowania statystycznego. Sekcja ta obejmuje takie tematy jak twierdzenie Bayesa, prawdopodobieństwo warunkowe i losowe procesy, stanowiące solidny fundament dla zrozumienia metod statystycznych. Trzecia sekcja, Metody szacowania i badania hipotezy, bada różne testy statystyczne i metody analizy danych. Obejmuje to testy hipotezy, przedziały ufności i wartości p, które mają kluczowe znaczenie dla wnioskowania o relacjach statystycznych. Czwarta sekcja, „Podstawowa metoda komponentów”, wprowadza czytelników do potężnej techniki zmniejszania wymiarów dużych zbiorów danych. Sekcja ta obejmuje podstawy podstawowej analizy komponentów (UPW) i wyjaśnia, jak wdrożyć UPW w R.

הספר אלגוריתמים לסטטיסטיקה חישובית במערכת R הוא מדריך מקיף להבנת עקרונות הסטטיסטיקה החישובית ויישומם המעשי באמצעות שפת התכנות R. הספר מחולק למספר קטעים, שכל אחד מהם מכסה היבט מסוים של סטטיסטיקה חישובית, כולל אלגברה לינארית, תורת ההסתברות, בדיקת השערות וניתוח אשכולות. החלק הראשון של הספר ”אלגברה לינארית” מספק סקירה של המושגים היסודיים של אלגברה לינארית, כולל פעולות וקטוריות, כפל מטריצות ודטרמיננטים. קטע זה מכסה גם את היסודות של פירוק אייגנוולט ופירוק ערך יחיד, שהם כלים חשובים לשיטות סטטיסטיות רבות. החלק השני, ”תורת ההסתברות”, מתעמק בעקרונות תורת ההסתברות וכיצד הם מיושמים להסיק מסקנות סטטיסטיות. סעיף זה מכסה נושאים כמו משפט בייס, הסתברות מותנית ותהליכים אקראיים, ומספק בסיס מוצק להבנת שיטות סטטיסטיות. החלק השלישי, Methods of Exposition and Hypothesis Testing, בוחן שיטות שונות של בדיקות סטטיסטיות וניתוח נתונים. זה כולל בדיקת השערות, מרווחי ביטחון וערכי p, שהם חיוניים להסיק לגבי יחסים סטטיסטיים. החלק הרביעי, ”שיטת רכיבים עיקריים”, מציג לקוראים טכניקה רבת עוצמה להפחתת המימדים של מערכות מידע גדולות. סעיף זה מכסה את היסודות של ניתוח רכיבים עיקריים (PCA) ומסביר כיצד ליישם את PCA ב-R.''

R steminde Hesaplamalı İstatistik Algoritmaları kitabı, R programlama dilini kullanarak hesaplamalı istatistik ilkelerini ve pratik uygulamalarını anlamak için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, her biri doğrusal cebir, olasılık teorisi, hipotez testi ve küme analizi dahil olmak üzere hesaplamalı istatistiğin belirli bir yönünü kapsayan birkaç bölüme ayrılmıştır. "Lineer Cebir" kitabının ilk bölümü, vektör işlemleri, matris çarpımı ve determinantlar dahil olmak üzere lineer cebirin temel kavramlarına genel bir bakış sunar. Bu bölüm aynı zamanda birçok istatistiksel yöntem için önemli araçlar olan özdeğer ayrışması ve tekil değer ayrışmasının temellerini de kapsar. İkinci bölüm, "Olasılık Teorisi", olasılık teorisinin ilkelerini ve bunların istatistiksel çıkarıma nasıl uygulandığını inceler. Bu bölüm, Bayes teoremi, koşullu olasılık ve rastgele süreçler gibi konuları kapsar ve istatistiksel yöntemleri anlamak için sağlam bir temel sağlar. Üçüncü bölüm, Tahmin Yöntemleri ve Hipotez Testi, çeşitli istatistiksel testleri ve veri analizi yöntemlerini inceler. Bu, hipotez testini, güven aralıklarını ve istatistiksel ilişkiler hakkında çıkarım için çok önemli olan p değerlerini içerir. Dördüncü bölüm olan "Temel Bileşenler Yöntemi", okuyuculara büyük veri kümelerinin boyutsallığını azaltmak için güçlü bir teknik sunar. Bu bölüm, temel bileşen analizinin (PCA) temellerini kapsar ve R'de PCA'nın nasıl uygulanacağını açıklar.

كتاب خوارزميات الإحصاءات الحاسوبية في نظام R هو دليل شامل لفهم مبادئ الإحصاءات الحسابية وتطبيقها العملي باستخدام لغة البرمجة R. ينقسم الكتاب إلى عدة أقسام، يغطي كل منها جانبًا محددًا من الإحصاءات الحسابية، بما في ذلك الجبر الخطي ونظرية الاحتمالات واختبار الفرضية والتحليل العنقودي. يقدم القسم الأول من كتاب «الجبر الخطي» نظرة عامة على المفاهيم الأساسية للجبر الخطي، بما في ذلك عمليات المتجه وضرب المصفوفة والمحددات. يغطي هذا القسم أيضًا أسس تحلل القيمة الذاتية وتحلل القيمة الفريدة، وهي أدوات مهمة للعديد من الأساليب الإحصائية. القسم الثاني، «نظرية الاحتمال»، يتعمق في مبادئ نظرية الاحتمالات وكيفية تطبيقها على الاستدلال الإحصائي. يغطي هذا القسم مواضيع مثل نظرية بايز، والاحتمال المشروط، والعمليات العشوائية، مما يوفر أساسًا صلبًا لفهم الأساليب الإحصائية. القسم الثالث، طرق التقدير واختبار الفرضية، يفحص مختلف الاختبارات الإحصائية وطرق تحليل البيانات. وهذا يشمل اختبار الفرضية، وفترات الثقة، وقيم p، والتي تعتبر حاسمة للاستدلال على العلاقات الإحصائية. القسم الرابع، «طريقة المكونات الرئيسية»، يعرّف القراء على تقنية قوية لتقليل أبعاد مجموعات البيانات الكبيرة. يغطي هذا الفرع أساسيات تحليل المكونات الرئيسية (PCA) ويشرح كيفية تنفيذ الأنيسول الخماسي الكلور في R.

R 시스템의 전산 통계 알고리즘 책은 R 프로그래밍 언어를 사용하여 계산 통계의 원리와 실제 응용 프로그램을 이해하는 포괄적 인 안내서입니다. 이 책은 여러 섹션으로 나뉘며 각 섹션은 선형 대수, 확률 이론, 가설 테스트 및 클러스터 분석을 포함하여 계산 통계의 특정 측면을 다룹니다. "선형 대수" 책의 첫 번째 섹션은 벡터 연산, 행렬 곱셈 및 결정 요인을 포함하여 선형 대수의 기본 개념에 대한 개요를 제공합니다. 이 섹션은 또한 많은 통계적 방법에 중요한 도구 인 고유 값 분해 및 단일 값 분해의 기초를 다룹니다. 두 번째 섹션 인 "확률 이론" 은 확률 이론의 원리와 이들이 통계적 추론에 어떻게 적용되는지 탐구합니다. 이 섹션에서는 Bayes의 정리, 조건부 확률 및 랜덤 프로세스와 같은 주제를 다루며 통계적 방법을 이해하기위한 확실한 토대를 제공합니다. 세 번째 섹션 인 추정 방법 및 가설 테스트는 다양한 통계 테스트 및 데이터 분석 방법을 검사합니다. 여기에는 통계 관계에 대한 추론에 중요한 가설 테스트, 신뢰 구간 및 p 값이 포함됩니다. 네 번째 섹션 인 "주요 구성 요소 방법" 은 독자에게 큰 데이터 세트의 차원을 줄이는 강력한 기술을 소개합니다. 이 섹션은 주요 구성 요소 분석 (PCA) 의 기본 사항을 다루고 R.에서 PCA를 구현하는 방법을 설명합니다.

Rシステムにおける計算統計のアルゴリズムは、Rプログラミング言語を使用して計算統計の原理とその実用的なアプリケーションを理解するための包括的なガイドです。本はいくつかのセクションに分かれており、それぞれが線形代数学、確率理論、仮説テスト、クラスター分析などの計算統計の特定の側面をカバーしている。本「線形代数」の最初のセクションでは、ベクトル演算、行列乗算、行列演算などの線形代数の基本概念の概要を説明しています。このセクションでは、多くの統計的方法のための重要なツールである固有値の分解と特異値の分解の基礎についても説明します。2番目のセクション「確率理論」では、確率理論の原理とそれらが統計的推論にどのように適用されるかについて詳しく説明しています。このセクションでは、ベイズの定理、条件付き確率、ランダムプロセスなどのトピックについて説明し、統計的方法を理解するための基礎を提供します。第三のセクションでは、推定と仮説のテストの方法は、様々な統計的なテストとデータ分析方法を検討します。これには、仮説テスト、信頼区間、および統計的関係に関する推論に不可欠なp値が含まれます。第4部「プリンシパルコンポーネント法」では、大きなデータセットの寸法を小さくするための強力な手法を読者に紹介しています。このセクションでは、主成分分析（PCA）の基礎を説明し、PCAをRで実装する方法を説明します。

「R系統中的計算統計算法」書是使用R編程語言理解計算統計原理及其實際應用的詳盡指南。該書分為幾個部分，每個部分都涵蓋計算統計學的某些方面，包括線性代數，概率論，假設驗證和聚類分析。「線性代數」的第一部分概述了線性代數的基本概念，包括向量運算，矩陣乘法和行列式。本節還涵蓋了按特征值分解和按奇異值分解的基礎，奇異值是許多統計方法的重要工具。第二部分「概率論」深入探討了概率論的原理以及它們如何應用於統計結論。本節涵蓋了貝葉斯定理，條件概率和隨機過程等主題，為理解統計方法提供了堅實的基礎。第三部分「假設的評估和驗證方法」探討了各種統計測試和數據分析方法。這包括檢驗假設，置信區間和p值，這對於推斷統計關系至關重要。第四部分「主成分方法」向讀者介紹了減少大型數據集尺寸的強大技術。本節涵蓋了主成分分析（PCA）的基礎，並解釋了如何在R中實現PCA。