Innføring i R for statistiske dataanalyser
- Format: Pocket
- Antall sider: 366
- Språk: Bokmål
- Forlag/Utgiver: Aschehoug
- Nivå: Voksen
- EAN: 9788215030661
- Kom i salg: 29. juni 2020
- Utgivelsesår: 2020
- Bidragsyter: Mehmetoglu, Mehmet (for) ; Mittner, Matthias (for)
- Utgave nr.: 1
- Emnekategori: Dataanalyse: generelt, Matematikk- og statistikkprogrammer
559,-
R er et fritt tilgjengelig og meget fleksibelt verktøy for statistiske dataanalyser som stadig øker i popularitet. For noen kan terskelen for å komme i gang med et nytt programmeringsspråk virke litt høy. Det ønsker forfatterne av denne boken å gjøre noe med.
«Innføring i R for statistiske dataanalyser» er skrevet slik at en leser uten tidligere kjennskap til verktøyet skal kunne lære seg å bruke R til å utføre mange ulike statistiske analyser. Leseren får først en grundig innføring i R-språket, før forfatterne viser hvordan databehandling kan gjøres i R. Dataanalyser som lineær og logistisk regresjon, ANOVA og bayesiansk analyse blir forklart intuitivt og med så få matematiske detaljer som mulig. Hver metode følges opp med konkrete eksempler og kildekode i R som kan tilpasses egne analyser. I disse gjennomgangene viser forfatterne også tolkningen av resultatene som R produserer.
Eksemplene er bygd opp rundt noen få moderne og brukervennlige pakker, som dplyr og ggplot2.
Boken er skrevet for studenter i statistikk- og metodeemner og for forskere som ønsker å ta i bruk R til sine dataanalyser.
«Innføring i R for statistiske dataanalyser» er skrevet slik at en leser uten tidligere kjennskap til verktøyet skal kunne lære seg å bruke R til å utføre mange ulike statistiske analyser. Leseren får først en grundig innføring i R-språket, før forfatterne viser hvordan databehandling kan gjøres i R. Dataanalyser som lineær og logistisk regresjon, ANOVA og bayesiansk analyse blir forklart intuitivt og med så få matematiske detaljer som mulig. Hver metode følges opp med konkrete eksempler og kildekode i R som kan tilpasses egne analyser. I disse gjennomgangene viser forfatterne også tolkningen av resultatene som R produserer.
Eksemplene er bygd opp rundt noen få moderne og brukervennlige pakker, som dplyr og ggplot2.
Boken er skrevet for studenter i statistikk- og metodeemner og for forskere som ønsker å ta i bruk R til sine dataanalyser.