Блог "R: Анализ и визуализация данных" существует уже более трех с половиной лет. Несколько месяцев назад родилась идея обобщить методические сообщения, опубликованные здесь за всё это время, в виде электронной книги. Автором идеи, а впоследствии и соавтором книги, стал доктор биологических наук Владимир Кириллович Шитиков (Институт экологии Волжского бассейна РАН). С удовольствием представляем вам полученный результат в качестве нашего новогоднего подарка.
Методическое пособие "Статистический анализ и визуализация данных с помощью R" адресовано преимущественно студентам, аспирантам, молодым и состоявшимся ученым, а также профессиональным аналитикам, прежде не имевшим опыта работы с R. Следуя традициям блога, мы старались, по возможности, обойтись без злоупотребления "ритуальными" словооборотами, характерными для многочисленных руководств по прикладной статистике, цитирования общеизвестных теорем и приведения многоэтажных расчетных формул. Акцент делался, в первую очередь, на практическое применение – на то, чтобы читатель, руководствуясь прочитанным, смог проанализировать свои данные и изложить результаты коллегам. Книга включает 9 глав, которые охватывают следующие темы:
Официальная текущая версия книги в формате PDF (~11 МБ) доступна для свободного скачивания с двух сайтов:
Методическое пособие "Статистический анализ и визуализация данных с помощью R" адресовано преимущественно студентам, аспирантам, молодым и состоявшимся ученым, а также профессиональным аналитикам, прежде не имевшим опыта работы с R. Следуя традициям блога, мы старались, по возможности, обойтись без злоупотребления "ритуальными" словооборотами, характерными для многочисленных руководств по прикладной статистике, цитирования общеизвестных теорем и приведения многоэтажных расчетных формул. Акцент делался, в первую очередь, на практическое применение – на то, чтобы читатель, руководствуясь прочитанным, смог проанализировать свои данные и изложить результаты коллегам. Книга включает 9 глав, которые охватывают следующие темы:
- Глава 1: Основные компоненты статистической среды R
- Глава 2: Описание языка R
- Глава 3: Базовые графические возможности R
- Глава 4: Описательная статистика и подгонка распределений
- Глава 5: Классические методы и критерии статистики
- Глава 6: Линейные модели в дисперсионном анализе
- Глава 7: Регрессионные модели зависимостей между количественными переменными
- Глава 8: Обобщенные, структурные и иные модели регрессии
- Глава 9: Пространственный анализ и создание картограмм
Официальная текущая версия книги в формате PDF (~11 МБ) доступна для свободного скачивания с двух сайтов:
- Репозиторий GitHub: https://github.com/ranalytics/r-tutorials
- Сайт Института экологии Волжского бассейна РАН: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/R/
На тех же двух ресурсах можно найти скрипты R-кода и наборы данных, необходимые для воспроизведения рассматриваемых в книге примеров.
Мы будем благодарны за любые ваши замечания и пожелания касательно этой работы - отправляйте их, пожалуйста, по электронной почте rtutorialsbook["собака"]gmail.com
Как отмечено выше, книга распространяется совершенно бесплатно. Однако если она окажется вам полезной и вы сочтете уместным отблагодарить авторов за их работу, вы можете перечислить любую сумму, воспользовавшись следующей кнопкой (все транзакции выполняются в безопасном режиме через систему электронных платежей PayPal; наличие у вас аккаунта в этой системе необязательно):
Мы будем благодарны за любые ваши замечания и пожелания касательно этой работы - отправляйте их, пожалуйста, по электронной почте rtutorialsbook["собака"]gmail.com
Как отмечено выше, книга распространяется совершенно бесплатно. Однако если она окажется вам полезной и вы сочтете уместным отблагодарить авторов за их работу, вы можете перечислить любую сумму, воспользовавшись следующей кнопкой (все транзакции выполняются в безопасном режиме через систему электронных платежей PayPal; наличие у вас аккаунта в этой системе необязательно):
С наилучшими пожеланиями,
С. Мастицкий, В. Шитиков
искренне поздравляю Вас с выходом книги - это действительно важное событие. Очень рад, что материал из Вашего блога собран в одно систематизированное руководство.
Большое спасибо за отличный подарок!
стр. 51:
# Найдем минимальные значения в каждом столбце матрицы
apply(M, 2, max)
может быть максимальные?
только первые 16 страниц доступны
Отправить комментарий