| Tytuł: | Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R | | | Autor: | Marek Walesiak, Eugeniusz Gatnar | | | ISBN: | 978-83-01-15661-9 | | | Ilość stron: | 468 | | | Data wydania: | 2012 (dodruk) | | | Format: | 16.5x23.5cm | | | Wydawnictwo: | PWN | |
| | Cena: | 59.00zł | |
Pierwszy polski podręcznik akademicki dotyczący statystycznej analizy wielowymiarowej z wykorzystaniem programu R!
Program R, dostępny bezpłatnie na zasadach powszechnej licencji publicznej GNU, jest wykorzystywany w badaniach naukowych i dydaktyce przez najlepsze uczelnie na świecie.
Używają go przedstawiciele różnych dyscyplin naukowych, np. biologii, medycyny, psychologii, socjologii i ekonomii, jest bowiem znakomitym narzędziem do analizy danych. W dydaktyce wykorzystuje się go na kursach zarówno podstaw statystyki, jak i statystyki zaawansowanej oraz statystyki wielowymiarowej.
W książce szczegółowo omówiono:
• środowisko R jako środowisko obliczeń statystycznych oraz działający w nim język programowania,
• podstawowe zagadnienia statystycznej analizy wielowymiarowej, graficzne możliwości programu R wykorzystywane do wizualizacji danych w przestrzeni dwu- i trójwymiarowej,
• różne metody statystycznej analizy wielowymiarowej (takie jak analiza wariancji, analiza regresji wielorakiej,
• nieparametryczne metody regresji, analiza dyskryminacyjna, podejście wielomodelowe, analiza conjoint, analiza czynnikowa, metody skalowania wielowymiarowego, analiza korespondencji i analiza skupień) oraz związane z nimi pakiety i funkcje programu R.
Książka jest napisana klarownie i jasno, językiem zrozumiałym nie tylko dla statystyków. Zawiera liczne przykłady i zadania do samodzielnego rozwiązywania. Zainteresuje nie tylko studentów i pracowników naukowych, ale także praktyków, np. lekarzy , psychologów i socjologów, zajmujących się analizą danych.
Wersję instalacyjną programu R oraz dodatkowe pakiety można pobrać ze strony: http://www.r-project.org/.
Rozdziały:
1. Wprowadzenie do programu R
2. Podstawowe zagadnienia staystycznej analizy wielowymiarowej
3. Graficzna prezentacja danych
4. Analiza wariancji
5. Analiza regresji wielorakiej
6. Nieparametryczne metody regresjii
7. Analiza dyskryminacyjna
8. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne
9. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne - podejście wielomodelowe
10. Analiza conjoint
11. Analiza czynnikowa
12. Skalowanie wielowymiarowe
13. Analiza korespondencji
14. Analiza skupień
15. Analiza skupień - podejście wielomodelowe
|
