R Statistical Application Development by Example Beginner's Guide

توسعه برنامه آماری R را از ابتدا به روشی واضح و آموزشی بیاموزید

نمای کلی

• راهنمای خودآموز برای کاربری که به ابزارهای آماری برای درک عدم قطعیت در داده های علوم کامپیوتر نیاز دارد.
• آمار توصیفی ضروری، تجسم داده‌های موثر و ساخت مدل کارآمد.
• هر روشی که از طریق مجموعه‌های داده واقعی توضیح داده می‌شود، وضوح و اطمینان را برای سناریوهای پیش‌بینی‌نشده امکان‌پذیر می‌سازد.

در جزئیات

\"R Statistical Application Development by Example Beginner's Guide\" مفاهیم آماری و نرم افزار R را بررسی می کند که به خوبی از کلمه go یکپارچه شده اند. این امر یادگیری مجزای تئوری و کاربردها را مشخص می کند و از این رو عنوان با "R آماری ..." شروع می شود. تقریباً هر مفهومی دارای یک کد R است که قدرت R و برنامه‌های کاربردی را نشان می‌دهد. بنابراین، خواننده ابتدا ویژگی های داده، آمار توصیفی و نگرش اکتشافی را که اولین پایه محکم تحلیل داده ها را ارائه می دهد، درک می کند. استنتاج آماری و استفاده از شبیه سازی که با استفاده از توان محاسباتی، پایه فنی روش های آماری را تکمیل می کند. مدل‌سازی رگرسیون، خطی، لجستیک و CART، جعبه ابزار ضروری را ایجاد می‌کند که به خواننده کمک می‌کند مسائل پیچیده را در دنیای واقعی کامل کند.

خواننده با درک مختصری از ماهیت داده‌ها شروع می‌کند و به مدرن پایان می‌دهد. و مدل های آماری پیشرفته مانند CART. هر مرحله با DATA و کد R انجام می شود.

سفر تجزیه و تحلیل داده ها با تجزیه و تحلیل اکتشافی آغاز می شود، که بیش از خلاصه داده های توصیفی ساده است، و سپس مسیر سنتی را تا مدل سازی رگرسیون خطی طی می کند و با پایان می یابد. رگرسیون لجستیک، CART و آمار فضایی.

بر اساس عنوان R Statistical Application Development by Example Beginner's Guide، خواننده از مثال ها و نرم افزار R لذت خواهد برد.

آنچه از این کتاب خواهید آموخت

• ماهیت داده ها را از طریق نرم افزاری که مفاهیم اولیه را بلافاصله در R
• داده‌ها را از منابع مختلف بخوانید و خروجی R را به نرم‌افزارهای دیگر صادر کنید
• اجرای تصویرسازی موثر داده‌ها که به ماهیت متغیرها احترام می‌گذارد و گزینه‌های جایگزین غنی دارد
• انجام تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی برای اولین درک مفید که نگرش درست را نسبت به استنتاج موثر ایجاد می کند
• یادگیری استنتاج آماری از طریق شبیه سازی با ترکیب استنتاج کلاسیک و قدرت محاسباتی مدرن
• کاوش عمیق در مدل های رگرسیون مانند خطی و لجستیک برای رگرسیون های پیوسته و گسسته که مبانی آمار مدرن را تشکیل می دهند
• خود را با CART معرفی کنید – ابزاری برای یادگیری ماشینی که وقتی داده ها دارای غیرخطی ذاتی هستند بسیار مفید است

رویکرد

این راهنمای مبتدی پر از اسکرین‌شات‌ها و مثال‌ها، عملاً هر آنچه را که در مورد توسعه برنامه‌های آماری R از ابتدا باید بدانید، به شما آموزش می‌دهد.

این کتاب برای چه کسی نوشته شده است

شما شروع به یادگیری اولین مفاهیم آمار در R خواهید کرد که در این عصر پرشتاب حیاتی است و همچنین یک معامله، زیرا نیازی به انجام یک دوره مقدماتی در مورد این موضوع ندارید.

Learn R Statistical Application Development from scratch in a clear and pedagogical manner

Overview

• A self-learning guide for the user who needs statistical tools for understanding uncertainty in computer science data.
• Essential descriptive statistics, effective data visualization, and efficient model building.
• Every method explained through real data sets enables clarity and confidence for unforeseen scenarios.

In Detail

"R Statistical Application Development by Example Beginner’s Guide" explores statistical concepts and the R software, which are well integrated from the word go. This demarcates the separate learning of theory and applications and hence the title begins with “R Statistical …”. Almost every concept has an R code going with it which exemplifies the strength of R and applications. Thus, the reader first understands the data characteristics, descriptive statistics, and the exploratory attitude which gives the first firm footing of data analysis. Statistical inference and the use of simulation which makes use of the computational power complete the technical footing of statistical methods. Regression modeling, linear, logistic, and CART, builds the essential toolkit which helps the reader complete complex problems in the real world.

The reader will begin with a brief understanding of the nature of data and end with modern and advanced statistical models like CART. Every step is taken with DATA and R code.

The data analysis journey begins with exploratory analysis, which is more than simple descriptive data summaries, and then takes the traditional path up to linear regression modeling, and ends with logistic regression, CART, and spatial statistics.

True to the title R Statistical Application Development by Example Beginner’s Guide, the reader will enjoy the examples and R software.

What you will learn from this book

• Learn the nature of data through software which takes the preliminary concepts right away in R
• Read data from various sources and export the R output to other software
• Perform effective data visualization which respects the nature of variables and with rich alternative options
• Do exploratory data analysis for useful first understanding which builds up the right attitude towards effective inference
• Learn statistical inference through simulation combining the classical inference and modern computational power
• Delve deep into regression models such as linear and logistic for continuous and discrete regressands which form the fundamentals of modern statistics
• Introduce yourself to CART – a machine learning tool which is very useful when the data has an intrinsic nonlinearity

Approach

Full of screenshots and examples, this Beginner’s Guide by Example will teach you practically everything you need to know about R statistical application development from scratch.

Who this book is written for

You will begin learning the first concepts of statistics in R which is vital in this fast paced era and it is also a bargain as you do not need to do a preliminary course on the subject.