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 July 31, 2024 PDF  BOOKS
ECO~31 kg CO²

3 TON

Views
23935

Telegram
 
A Practical Guide to Data Analysis Using R: An Example-Based Approach
Author: John H. Maindonald
Year: July 31, 2024
Format: PDF
File size: PDF 16 MB
Language: English



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. As technology continues to advance, it is essential to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for survival. This book, "A Practical Guide to Data Analysis Using R: An Example-Based Approach provides a comprehensive guide to data analysis using real-world examples, allowing readers to gain practical intuition and develop a deeper understanding of statistical theory. The book begins by examining what models used for data analysis mean in a specific research context and the assumptions that underlie these analyses. It then delves into various topics such as cluster analysis, exponential time series, matching, seasonality, and resampling approaches. The author provides an extended look at pvalues, leading to an exploration of replicability issues and contexts where numerous pvalues exist, including gene expression. Throughout the book, the author uses diverse real-world examples to illustrate each concept, making it accessible and engaging for readers.
Практическое руководство по анализу данных с использованием R: Подход на основе примеров В современную быстро развивающуюся технологическую эру крайне важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. Поскольку технологии продолжают развиваться, важно разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний как основы выживания. Эта книга, «Практическое руководство по анализу данных с использованием R: подход, основанный на примерах», предоставляет всеобъемлющее руководство по анализу данных на реальных примерах, позволяя читателям получить практическую интуицию и развить более глубокое понимание статистической теории. Книга начинается с изучения того, что означают модели, используемые для анализа данных в конкретном контексте исследования, и предположения, лежащие в основе этого анализа. Затем он углубляется в различные темы, такие как кластерный анализ, экспоненциальные временные ряды, сопоставление, сезонность и подходы к повторной выборке. Автор предоставляет расширенный взгляд на pvalues, что приводит к исследованию проблем реплицируемости и контекстов, где существуют многочисленные pvalues, включая экспрессию генов. На протяжении всей книги автор использует разнообразные реальные примеры для иллюстрации каждой концепции, делая её доступной и привлекательной для читателей.
Guide pratique pour l'analyse de données à l'aide de R : Une approche basée sur des exemples Dans l'ère technologique moderne en évolution rapide, il est essentiel de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. Alors que la technologie continue d'évoluer, il est important de développer un paradigme personnel de perception du processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie. Ce livre, « Guide pratique pour l'analyse des données en utilisant R : une approche basée sur des exemples », fournit un guide complet pour l'analyse des données à partir d'exemples réels, permettant aux lecteurs d'obtenir une intuition pratique et de développer une compréhension plus approfondie de la théorie statistique. livre commence par examiner ce que signifient les modèles utilisés pour analyser les données dans le contexte spécifique de l'étude et les hypothèses qui sous-tendent cette analyse. Il explore ensuite divers sujets tels que l'analyse de grappes, les séries temporelles exponentielles, la comparaison, la saisonnalité et les approches de rééchantillonnage. L'auteur fournit une vision élargie du pvalues, ce qui conduit à une étude des problèmes de réplication et des contextes où il existe de nombreux pvalues, y compris l'expression génétique. Tout au long du livre, l'auteur utilise une variété d'exemples réels pour illustrer chaque concept, le rendant accessible et attrayant pour les lecteurs.
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 humanidad. A medida que la tecnología continúa evolucionando, es importante desarrollar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base de supervivencia. Este libro, «Una guía práctica para el análisis de datos utilizando R: un enfoque basado en ejemplos», proporciona una guía integral para el análisis de datos sobre ejemplos reales, lo que permite a los lectores obtener una intuición práctica y desarrollar una comprensión más profunda de la teoría estadística. libro comienza con el estudio de lo que significan los modelos utilizados para analizar los datos en el contexto específico del estudio y las suposiciones que subyacen a este análisis. A continuación, se profundiza en diversos temas como el análisis de clústeres, series temporales exponenciales, yuxtaposición, estacionalidad y enfoques de reensamblaje. autor proporciona una visión extendida de los pvalues, lo que lleva a investigar los problemas de replicabilidad y contextos donde existen numerosos pvalues, incluida la expresión génica. A lo largo del libro, el autor utiliza una variedad de ejemplos reales para ilustrar cada concepto, haciéndolo accesible y atractivo para los lectores.
Ein praktischer itfaden zur Datenanalyse mit R: Ein beispielhafter Ansatz In der heutigen schnelllebigen technologischen Ära ist es von entscheidender Bedeutung, den Prozess der Technologieentwicklung und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Während sich die Technologie weiterentwickelt, ist es wichtig, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage des Überlebens zu entwickeln. Dieses Buch, A Practical Guide to Data Analysis Using R: A Case Based Approach, bietet eine umfassende Anleitung zur Datenanalyse an realen Beispielen, die es den sern ermöglicht, praktische Intuition zu gewinnen und ein tieferes Verständnis der statistischen Theorie zu entwickeln. Das Buch beginnt damit, zu untersuchen, was die Modelle, die zur Analyse der Daten im spezifischen Forschungskontext verwendet werden, und die Annahmen, die dieser Analyse zugrunde liegen, bedeuten. Es geht dann tiefer in verschiedene Themen wie Clusteranalyse, exponentielle Zeitreihen, Matching, Saisonalität und Re-Sampling-Ansätze. Der Autor bietet einen erweiterten Blick auf Pvalues, der zur Erforschung von Replizierungsproblemen und Kontexten führt, in denen zahlreiche Pvalues existieren, einschließlich der Genexpression. Während des gesamten Buches verwendet der Autor eine Vielzahl von realen Beispielen, um jedes Konzept zu veranschaulichen und es für die ser zugänglich und attraktiv zu machen.
''
R Kullanarak Veri Analizi İçin Pratik Bir Kılavuz: Örneğe Dayalı Bir Yaklaşım Günümüzün hızla gelişen teknolojik çağında, teknolojinin evrimini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak çok önemlidir. Teknoloji gelişmeye devam ederken, modern bilginin hayatta kalmanın temeli olarak geliştirilmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmek önemlidir. "A Practical Guide to Analyzing Data Using R: An Example-Based Approach" (R Kullanarak Verileri Analiz Etmek İçin Pratik Bir Rehber: Örnek Tabanlı Bir Yaklaşım) adlı bu kitap, gerçek dünyadaki örneklerle verileri analiz etmek için kapsamlı bir rehber sunarak, okuyucuların pratik sezgi kazanmalarını ve istatistiksel teori hakkında daha derin bir anlayış geliştirmelerini sağlar. Kitap, belirli bir araştırma bağlamındaki verileri analiz etmek için kullanılan modellerin ne anlama geldiğini ve bu analizin arkasındaki varsayımları inceleyerek başlar. Daha sonra küme analizi, üstel zaman serileri, harmanlama, mevsimsellik ve yeniden örnekleme yaklaşımları gibi çeşitli konulara girer. Yazar, pvalues'e genişletilmiş bir bakış sunarak, gen ekspresyonu da dahil olmak üzere çok sayıda pvalues'in bulunduğu çoğaltılabilirlik sorunları ve bağlamları üzerine araştırmalara yol açmaktadır. Kitap boyunca, yazar her kavramı göstermek için çeşitli gerçek hayat örnekleri kullanır ve okuyucular için erişilebilir ve çekici hale getirir.
دليل عملي لتحليل البيانات باستخدام R: نهج قائم على الأمثلة في العصر التكنولوجي سريع التطور اليوم، من الأهمية بمكان فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. مع استمرار تطور التكنولوجيا، من المهم تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس للبقاء. يقدم هذا الكتاب، «دليل عملي لتحليل البيانات باستخدام R: نهج قائم على الأمثلة»، دليلًا شاملاً لتحليل البيانات بأمثلة من العالم الحقيقي، مما يسمح للقراء باكتساب حدس عملي وتطوير فهم أعمق للنظرية الإحصائية. يبدأ الكتاب بفحص ما تعنيه النماذج المستخدمة لتحليل البيانات في سياق بحث معين والافتراضات الكامنة وراء هذا التحليل. ثم يتعمق في مواضيع مختلفة مثل تحليل المجموعات، والسلسلة الزمنية الأسية، والتجميع، والموسمية، ونهج إعادة الصقل. يقدم المؤلف نظرة موسعة على القيم، مما يؤدي إلى البحث في قضايا وسياقات قابلية التكرار حيث توجد العديد من القيم، بما في ذلك التعبير الجيني. في جميع أنحاء الكتاب، يستخدم المؤلف مجموعة متنوعة من الأمثلة الواقعية لتوضيح كل مفهوم، مما يجعله متاحًا وجذابًا للقراء.

You may also be interested in:

Learning Pandas 2.0: A Comprehensive Guide to Data Manipulation and Analysis for Data Scientists and Machine Learning Professionals
Learn Data Science Fundamentals A Beginner|s Guide To Data Science Programs, Analysis And Visualization
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
Machine Learning for Civil and Environmental Engineers: A Practical Approach to Data-Driven Analysis, Explainability, and Causality
Machine Learning for Civil and Environmental Engineers A Practical Approach to Data-driven Analysis, Explainability, and Causality
Python For Data Analysis A Beginner|s Guide to Wrangling and Analyzing Data Using Python
Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization: Leverage Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Julius AI and No-Code Tools for Data Acquisition, … and Statistical Analysis (English
Graph Data Modeling in Python: A practical guide to curating, analyzing, and modeling data with graphs
Guide to Advanced Statistical Analysis in R Advanced data analysis – without tears
Guide to Advanced Statistical Analysis in R Advanced data analysis – without tears
Advanced Data Analytics with AWS Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources
Advanced Data Analytics with AWS Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources
Thematic Analysis: A Practical Guide
Advanced Data Analytics with AWS: Explore Data Analysis Concepts in the Cloud to Gain Meaningful Insights and Build Robust Data Engineering Workflows Across Diverse Data Sources (English Edition)
Python Data Science A Step-By-Step Guide to Data Analysis
Ultimate Python Libraries for Data Analysis and Visualization Leverage Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Julius AI and No-Code Tools for Data Acquisition, Visualization, and Statistical Analysis
Uncertainty Analysis for Engineers and Scientists A Practical Guide
Python Programming 2 Books in 1 Python for Data Analysis and Science with Big Data Analysis, Statistics and Machine 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
A Beginner|s Guide to Python for Data Analysis
A Beginner|s Guide to Python for Data Analysis
A Beginner|s Guide to Python for Data Analysis
Practical Reliability Data Analysis for Non-reliability Engineers (Technology Management and Professional Development)
Text Data Management and Analysis A Practical Introduction to Information Retrieval and Text Mining
Analysis of Clinical Trials Using SAS A Practical Guide, Second Edition
Natural Hazard Data: A Practical Guide
R for Political Data Science A Practical Guide
Managing Data Quality: A practical guide
Python for Data Analysis A Complete Crash Course on Python for Data Science to Learn Essential Tools and Python Libraries, NumPy, Pandas, Jupyter Notebook, Analysis and Visualization
Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling
Python in Power BI Unleash the Power of Python for Dynamic Data Analysis A Comprehensive Guide to Data Visualization
Python in Power BI Unleash the Power of Python for Dynamic Data Analysis A Comprehensive Guide to Data Visualization
Big Data Analytics A Practical Guide for Managers
Intelligent Data Analysis From Data Gathering to Data Comprehension (The Wiley Series in Intelligent Signal and Data Processing)
R-ticulate A Beginner|s Guide to Data Analysis for Natural Scientists
R-ticulate: A Beginner|s Guide to Data Analysis for Natural Scientists
R-ticulate A Beginner|s Guide to Data Analysis for Natural Scientists