Книги
R. Книга рецептов
Лонг, Д.Д. R. Книга рецептов : проверенные рецепты для статистики, анализа и визуализации данных / Д. Д. Лонг, П. Титор; перевод с английского Д. А. Беликов. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 509 с.: ил.. — Предм. указ.: с. 507Перевод издания: R cookbook: proven recipes for data, analysis, statistics, and graphics. — ISBN 978-5-97060-835-7.
Аннотация
Выполняйте анализ данных с помощью R быстро и эффективно, используя свыше 275 практических рецептов, представленных в этом расширенном издании. Язык R предоставляет все, что вам нужно для работы со статистикой, но его структуру может быть сложно освоить. Эти ориентированные на задачи рецепты помогут вам сразу же приступить к работе. Решения варьируются от базовых задач до ввода и вывода, общей статистики, графики и линейной регрессии. Каждый рецепт посвящен определенной задаче и включает в себя обсуждение, которое объясняет решение и дает представление о том, как оно работает. Если вы новичок, эта книга поможет вам сориентироваться. Если вы промежуточный пользователь, она расшевелит вашу память и расширит ваши горизонты. Ваша работа будет сделана быстрее, и вы узнаете больше о R в процессе прочтения.
-
УДК:004.438R
-
ISBN:978-5-97060-835-7
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Подкорытова, О.А. Анализ временных рядов / О. А. Подкорытова, М. А. Соколов. — 2-е изд., перераб. и доп.. — Москва : Юрайт, 2024. — 267 с.. — (Модуль. Бакалавр. Магистр). — ISBN 978-5-534-02556-9.
- 2. Сандерсон, С. Excel c Python и R / С. Сандерсон, Д. Кун. — Астана : Спринт Бук, 2025. — 320 с.. — ISBN 978-601-08-4839-9.
- 3. Карлберг, К. Регрессионный анализ в Microsoft Excel / К. Карлберг. — Москва : Диалектика, 2020. — 396 с.. — ISBN 978-5-9908462-7-2.
- 4. Уатт, Д. Машинное обучение / Д. Уатт, Р. Борхани, А. Катсаггелос. — Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2022. — 612 с.. — ISBN 978-5-9775-6763-3.
- 5. Яковлев, В.Б. Регрессионный анализ / В. Б. Яковлев. — Москва : Русайнс, 2021. — 178 с.. — ISBN 978-5-4365-5714-4.
- 6. Яковлев, В.Б. Регрессионный анализ / В. Б. Яковлев. — Москва : Русайнс, 2018. — 178 с.. — ISBN 978-5-4365-2727-7.
- 7. Дэвидсон, Р. Теория и методы эконометрики / Р. Дэвидсон, Д. Г. Мак-Киннон. — Москва : Дело РАНХиГС, 2018. — 927 с.. — (Академический учебник). — ISBN 978-5-7749-1205-6.
- 8. Тихомиров, Д.А. Основы статистики и прикладной анализ данных в SPSS и Jamovi / Д. А. Тихомиров, А. И. Пинчук. — Москва : Юрайт, 2024. — 353 с.. — ISBN 978-5-534-19186-8.
- 9. Демидова, О.А. Эконометрика / О. А. Демидова, Д. И. Малахов. — 2-е изд., перераб. и доп.. — Москва : Юрайт, 2025. — 398 с.. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-20392-9.
- 10. Кабаков, Р.И. R в действии / Р. И. Кабаков. — Москва : ДМК Пресс, 2014. — 588 с.. — ISBN 978-5-97060-077-1.
Отзывы читателей
0