Beginning R : An Introduction to Statistical Programming
Lingua: inglese
Editore: Apress, 2015
- Brossura
- Nuovo

Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
Venditore AbeBooks dal 6 aprile 2009
Condizione: Nuovo
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- Titolo
- Beginning R : An Introduction to Statistical Programming
- Autore
- Pace, Larry; Wiley, Joshua
- Editore
- Apress
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1484203747
- ISBN 13
- 9781484203743
- Edizione
- seconda edizione
Beginning R, Second Edition is a hands-on book showing how to use the R language, write and save R scripts, read in data files, and write custom statistical functions as well as use built in functions. This book shows the use of R in specific cases such as one-way ANOVA analysis, linear and logistic regression, data visualization, parallel processing, bootstrapping, and more. It takes a hands-on, example-based approach incorporating best practices with clear explanations of the statistics being done. It has been completely re-written since the first edition to make use of the latest packages and features in R version 3.
R is a powerful open-source language and programming environment for statistics and has become the de facto standard for doing, teaching, and learning computational statistics. R is both an object-oriented language and a functional language that is easy to learn, easy to use, and completely free. A large community of dedicated R users and programmers provides an excellent source of R code, functions, and data sets, with a constantly evolving ecosystem of packages providing new functionality for data analysis. R has also become popular in commercial use at companies such as Microsoft, Google, and Oracle. Your investment in learning R is sure to pay off in the long term as R continues to grow into the go to language for data analysis and research.What You Will Learn:
- How to acquire and install R
- Hot to import and export data and scripts
- How to analyze data and generate graphics
- How to program in R to write custom functions
- Hot to use R for interactive statistical explorations
- How to conduct bootstrapping and other advanced techniques
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