BOOKS - Scientific Data Analysis with R Biostatistical Applications
Scientific Data Analysis with R Biostatistical Applications - Azizur Rahman, Faruq Abdulla, Md. Moyazzem Hossain 2025 PDF CRC Press BOOKS
ECO~18 kg CO²

1 TON

Views
1441

Telegram
 
Scientific Data Analysis with R Biostatistical Applications
Author: Azizur Rahman, Faruq Abdulla, Md. Moyazzem Hossain
Year: 2025
Pages: 419
Format: PDF
File size: 100.3 MB
Language: ENG



Pay with Telegram STARS
John K. Hillery. Book Description: Scientific Data Analysis with R Biostatistical Applications by Dr. John K. Hillery is a comprehensive guide to data analysis using R, covering topics such as data visualization, statistical inference, and modeling techniques. The book provides practical examples from biostatistics and public health applications, making it an essential resource for researchers and students in these fields. With the increasing use of technology and digital tools in our daily lives, it is crucial to understand the process of technological evolution and its impact on society. This book offers a unique perspective on how to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge, which can be the key to the survival of humanity and the unity of people in a warring state. The book begins by introducing the basics of R programming and data analysis, providing readers with a solid foundation for understanding the more advanced concepts presented later in the book. It then delves into more complex topics such as linear regression, time series analysis, and Bayesian statistics, all of which are demonstrated through real-world examples from biostatistics and public health. The author emphasizes the importance of understanding the underlying assumptions of statistical methods and how they can be applied to real-world problems. As technology continues to advance at an unprecedented rate, it is essential to understand the process of technological evolution and its implications for society. Dr.
Джон К. Хиллери. Анализ научных данных с помощью биостатистических приложений R от доктора Джона К. Хиллери - это всеобъемлющее руководство по анализу данных с использованием R, охватывающее такие темы, как визуализация данных, статистический вывод и методы моделирования. В книге приводятся практические примеры применения биостатистики и общественного здравоохранения, что делает ее важным ресурсом для исследователей и студентов в этих областях. С ростом использования технологий и цифровых инструментов в нашей повседневной жизни крайне важно понимать процесс технологической эволюции и его влияние на общество. Эта книга предлагает уникальный взгляд на то, как выработать личностную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний, которые могут стать залогом выживания человечества и единства людей в воюющем государстве. Книга начинается с введения основ программирования на языке R и анализа данных, предоставляя читателям прочную основу для понимания более продвинутых концепций, представленных позже в книге. Затем он углубляется в более сложные темы, такие как линейная регрессия, анализ временных рядов и байесовская статистика, которые демонстрируются на реальных примерах из биостатистики и общественного здравоохранения. Автор подчеркивает важность понимания основных предположений статистических методов и того, как они могут быть применены к реальным проблемам. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, важно понимать процесс технологической эволюции и его последствия для общества. Dr.
John C. Hillery. L'analyse des données scientifiques à l'aide des applications biostatistiques R de John K. Hillery est un guide complet sur l'analyse des données à l'aide de R, couvrant des sujets tels que la visualisation des données, les inférences statistiques et les techniques de modélisation. livre donne des exemples pratiques de l'application de la biostatistique et de la santé publique, ce qui en fait une ressource importante pour les chercheurs et les étudiants dans ces domaines. Avec l'utilisation croissante de la technologie et des outils numériques dans notre vie quotidienne, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution technologique et son impact sur la société. Ce livre offre une vision unique de la façon de développer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes, qui peut être la clé de la survie de l'humanité et de l'unité des gens dans un État en guerre. livre commence par l'introduction des bases de la programmation en langage R et de l'analyse des données, offrant aux lecteurs une base solide pour comprendre les concepts plus avancés présentés plus tard dans le livre. Il aborde ensuite des sujets plus complexes tels que la régression linéaire, l'analyse des séries chronologiques et les statistiques bayésiennes, qui sont illustrées par des exemples réels de la biostatistique et de la santé publique. L'auteur souligne qu'il importe de comprendre les hypothèses de base des méthodes statistiques et comment elles peuvent être appliquées aux problèmes réels. Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il est important de comprendre le processus d'évolution technologique et ses conséquences pour la société. Dr.
John C. Hillery. Análisis de Datos Científicos con Aplicaciones Bioestadísticas R del Dr. John K. Hillery es una guía integral para el análisis de datos usando R que cubre temas como visualización de datos, conclusión estadística y técnicas de modelado. libro ofrece ejemplos prácticos de la aplicación de la bioestadística y la salud pública, lo que lo convierte en un recurso importante para investigadores y estudiantes en estos campos. Con el creciente uso de la tecnología y las herramientas digitales en nuestra vida cotidiana, es fundamental comprender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en la sociedad. Este libro ofrece una visión única de cómo desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno, que puede ser la clave para la supervivencia de la humanidad y la unidad de los seres humanos en un Estado en guerra. libro comienza con la introducción de las bases de programación en lenguaje R y el análisis de datos, proporcionando a los lectores una base sólida para comprender conceptos más avanzados presentados más tarde en el libro. Luego se profundiza en temas más complejos como la regresión lineal, el análisis de series temporales y las estadísticas bayesianas, que se demuestran con ejemplos reales de la bioestadística y la salud pública. autor subraya la importancia de comprender los supuestos básicos de los métodos estadísticos y cómo se pueden aplicar a problemas reales. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es importante comprender el proceso de evolución tecnológica y sus implicaciones para la sociedad. Dr.
John C. Hillery. L'analisi dei dati scientifici tramite le applicazioni biostatistiche R del dottor John C. Hillery è una guida completa per l'analisi dei dati con R, che comprende temi quali la visualizzazione dei dati, l'output statistico e le tecniche di simulazione. Il libro fornisce esempi pratici di uso della biostatistica e della sanità pubblica, che la rendono una risorsa importante per ricercatori e studenti in questi settori. Con l'uso crescente della tecnologia e degli strumenti digitali nella nostra vita quotidiana, è fondamentale comprendere l'evoluzione tecnologica e il suo impatto sulla società. Questo libro offre una visione unica di come sviluppare il paradigma personale della percezione del processo tecnologico dello sviluppo delle conoscenze moderne, che possono essere la garanzia della sopravvivenza dell'umanità e dell'unità delle persone in uno stato in guerra. Il libro inizia con l'introduzione di basi di programmazione in R e l'analisi dei dati, fornendo ai lettori una base solida per comprendere i concetti più avanzati presentati successivamente nel libro. Poi si approfondisce su temi più complessi, come la regressione lineare, l'analisi delle serie temporali e le statistiche bayesiane, che sono illustrati su esempi reali di biostatistica e sanità pubblica. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere i principali presupposti dei metodi statistici e come essi possono essere applicati a problemi reali. Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, è importante comprendere l'evoluzione tecnologica e le sue conseguenze per la società. Dr.
John C. Hillery. Die wissenschaftliche Datenanalyse mit biostatistischen R-Anwendungen von Dr. John K. Hillery ist ein umfassender itfaden zur Datenanalyse mit R und deckt Themen wie Datenvisualisierung, statistische Inferenz und Modellierungsmethoden ab. Das Buch bietet praktische Beispiele für die Anwendung der Biostatistik und der öffentlichen Gesundheit und ist damit eine wichtige Ressource für Forscher und Studenten in diesen Bereichen. Mit dem zunehmenden Einsatz von Technologie und digitalen Werkzeugen in unserem täglichen ben ist es entscheidend, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft zu verstehen. Dieses Buch bietet eine einzigartige Perspektive, wie man ein persönliches Paradigma der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens entwickelt, das der Schlüssel zum Überleben der Menschheit und zur Einheit der Menschen in einem kriegführenden Staat sein kann. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der R-Programmierung und Datenanalyse und bietet den sern eine solide Grundlage für das Verständnis fortgeschrittenerer Konzepte, die später im Buch vorgestellt werden. Es geht dann tiefer in komplexere Themen wie lineare Regression, Zeitreihenanalyse und Bayes'sche Statistik, die an realen Beispielen aus der Biostatistik und der öffentlichen Gesundheit demonstriert werden. Der Autor betont, wie wichtig es ist, die Grundannahmen statistischer Methoden zu verstehen und wie sie auf reale Probleme angewendet werden können. Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, ist es wichtig, den Prozess der technologischen Entwicklung und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft zu verstehen. Dr.
''
John C. Hillery. Dr. John C. Hillery'nin biyoistatistik R uygulamaları ile bilimsel verilerin analizi, veri görselleştirme, istatistiksel çıkarım ve modelleme teknikleri gibi konuları kapsayan R kullanarak veri analizine yönelik kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, biyoistatistik ve halk sağlığı uygulamalarının pratik örneklerini sunarak, bu alanlardaki araştırmacılar ve öğrenciler için önemli bir kaynak haline getirmektedir. Teknolojinin ve dijital araçların günlük hayatımızda artan kullanımı ile, teknolojik evrim sürecini ve toplum üzerindeki etkisini anlamak çok önemlidir. Bu kitap, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigmanın nasıl geliştirileceğine dair benzersiz bir bakış açısı sunar; bu, insanlığın hayatta kalmasının ve savaşan bir devlette insanların birliğinin anahtarı olabilir. Kitap, R programlama ve veri analizinin temellerini tanıtarak başlar ve okuyuculara daha sonra kitapta tanıtılan daha gelişmiş kavramları anlamak için sağlam bir temel sağlar. Daha sonra, biyoistatistik ve halk sağlığından gerçek dünya örnekleriyle gösterilen doğrusal regresyon, zaman serileri analizi ve Bayes istatistikleri gibi daha karmaşık konulara girer. Yazar, istatistiksel yöntemlerin temel varsayımlarını ve bunların gerçek problemlere nasıl uygulanabileceğini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda ilerlemeye devam ettikçe, teknolojik evrim sürecini ve toplum için etkilerini anlamak önemlidir. Dr.
جون سي هيليري. تحليل البيانات العلمية من خلال تطبيقات R الإحصائية الحيوية من الدكتور جون سي هيليري هو دليل شامل لتحليل البيانات باستخدام R، ويغطي موضوعات مثل تصور البيانات والاستدلال الإحصائي وتقنيات النمذجة. يقدم الكتاب أمثلة عملية لتطبيق الإحصاء البيولوجي والصحة العامة، مما يجعله مصدرًا مهمًا للباحثين والطلاب في هذه المجالات. مع الاستخدام المتزايد للتكنولوجيا والأدوات الرقمية في حياتنا اليومية، من الضروري فهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على المجتمع. يقدم هذا الكتاب منظورًا فريدًا حول كيفية تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة، والتي يمكن أن تصبح مفتاح بقاء البشرية ووحدة الناس في دولة متحاربة. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات برمجة R وتحليل البيانات، مما يوفر للقراء أساسًا صلبًا لفهم المفاهيم الأكثر تقدمًا التي تم تقديمها لاحقًا في الكتاب. ثم يتعمق في موضوعات أكثر تعقيدًا مثل الانحدار الخطي وتحليل السلاسل الزمنية والإحصاءات البايزية، والتي يتم عرضها بأمثلة واقعية من الإحصاء الحيوي والصحة العامة. ويشدد المؤلف على أهمية فهم الافتراضات الأساسية للأساليب الإحصائية وكيفية تطبيقها على المشاكل الحقيقية. مع استمرار تقدم التكنولوجيا بوتيرة غير مسبوقة، من المهم فهم عملية التطور التكنولوجي وآثارها على المجتمع. د.
John C. Hillery。John C. Hillery博士使用生物統計學應用R分析科學數據是使用R進行數據分析的綜合指南,涵蓋了數據可視化,統計推斷和建模技術等主題。該書提供了生物統計學和公共衛生應用的實用實例,使其成為這些領域的研究人員和學生的重要資源。隨著我們在日常生活中越來越多地使用技術和數字工具,了解技術進化的過程及其對社會的影響至關重要。這本書提供了一種獨特的觀點,即如何發展一種個人範式,以感知現代知識發展的過程過程,這可能是對人類生存和交戰國人民團結的保證。該書首先介紹了R語言編程和數據分析的基礎,為讀者提供了了解該書後來提出的更高級概念的堅實基礎。然後,他深入研究了更復雜的主題,例如線性回歸,時間序列分析和貝葉斯統計學,這些主題在生物統計學和公共衛生的真實例子中得到了證明。作者強調了解統計方法的基本假設及其如何應用於實際問題的重要性。隨著技術以前所未有的速度繼續發展,了解技術發展的過程及其對社會的影響至關重要。Dr.

You may also be interested in:

Data Analytics Using Splunk 9.x: A practical guide to implementing Splunk|s features for performing data analysis at scale
Intelligent Data Analysis for Biomedical Applications Challenges and Solutions (Intelligent Data-Centric Systems Sensor Collected Intelligence)
PYTHON DATA ANALYTICS: Mastering Python for Effective Data Analysis and Visualization (2024 Beginner Guide)
Learn Data Science Fundamentals A Beginner|s Guide To Data Science Programs, Analysis And Visualization
PYTHON FOR DATA ANALYTICS: Mastering Python for Comprehensive Data Analysis and Insights (2023 Guide for Beginners)
Guerrilla Data Analysis Using Microsoft Excel Overcoming Crap Data and Excel Skirmishes, 3rd Edition
Learning Pandas 2.0: A Comprehensive Guide to Data Manipulation and Analysis for Data Scientists and Machine Learning Professionals
Dynamic Data-driven Simulation Real-time Data For Dynamic System Analysis And Prediction
Dynamic Data-driven Simulation: Real-time Data For Dynamic System Analysis And Prediction
SQL for Data Analysis A Middle-Level Guide to Integrating SQL with Data Science Tools
SQL for Data Analysis: A Middle-Level Guide to Integrating SQL with Data Science Tools
SQL for Data Analysis A Middle-Level Guide to Integrating SQL with Data Science Tools
Python Machine Learning Discover the Essentials of Machine Learning, Data Analysis, Data Science, Data Mining and Artificial Intelligence Using Python Code with Python Tricks
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)
Python for Data Science Data analysis and Deep learning with Python coding and programming
Coding with Python Python for Data Analysis and Machine Learning, Let’s Make Data Talk
Python For Data Analysis A Beginner|s Guide to Wrangling and Analyzing Data Using Python
Research data visualization and scientific graphics: for papers, presentations and proposals
Metals, Minds and Mobility Integrating Scientific Data with Archaeological Theory
Evidence-Based Technical Analysis: Applying the Scientific Method and Statistical Inference to Trading Signals
Gravity|s Ghost and Big Dog: Scientific Discovery and Social Analysis in the Twenty-First Century
Guide to Advanced Statistical Analysis in R Advanced data analysis – without tears
Guide to Advanced Statistical Analysis in R Advanced data analysis – without tears
Data Analysis and Visualization Using Python Data Analysis and Visualization Using Python for programmer
Graph Data Science with Python and Neo4j Hands-on Projects on Python and Neo4j Integration for Data Visualization and Analysis Using Graph Data Science for Building Enterprise Strategies
Graph Data Science with Python and Neo4j Hands-on Projects on Python and Neo4j Integration for Data Visualization and Analysis Using Graph Data Science for Building Enterprise Strategies
Refining the Concept of Scientific Inference When Working with Big Data: Proceedings of a Workshop
Python for Data Science Master Data Analysis from Scratch, with Business Analytics Tools and Step-by-Step techniques for Beginners. The Future of Machine Learning & Applied Artificial Intelligence
Unsupervised Machine Learning in Python Master Data Science and Machine Learning with Cluster Analysis, Gaussian Mixture Models, and Principal Components Analysis
Python Data Science A Step-By-Step Guide to Data Analysis
The Case for International Sharing of Scientific Data: A Focus on Developing Countries: Proceedings of a Symposium
Artificial Intelligence for Scientific Discoveries: Extracting Physical Concepts from Experimental Data Using Deep Learning
Python for Data Science A step-by-step Python Programming Guide to Master Big Data, Analysis, Machine Learning, and Artificial Intelligence
Python Data Science The Bible. The Ultimate Beginner’s Guide to Learn Data Analysis, from the Basics and Essentials, to Advance Content! (Python Programming, Python Crash Course, Coding Made Easy Book
PYTHON 2 Books in 1 Python Programming & Data Science. Master Data Analysis in Less than 7 Days and Discover the Secrets of Machine Learning with Step-by-Step Exercises
Modelling with Ordinary Differential Equations A Comprehensive Approach (Chapman & Hall/CRC Numerical Analysis and Scientific Computing Series)
Numerical Python Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib, 3rd Edition
LASL Phermex Data, Vol. I (Los Alamos Scientific Laboratory Series on Dynamic Material Properties)
Textual Data Science with R (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)
Python in Power BI Unleash the Power of Python for Dynamic Data Analysis A Comprehensive Guide to Data Visualization