rok wydania: 2011 (wyd.2, rozszerzone)
stron: 410
format: 16 x 23,5 cm
oprawa: miękka


Pakiet R jest wykorzystywanym na całym świecie narzędziem do analizy danych, zarówno finansowych, biologicznych, medycznych jak i dowolnych innych. Jest nieustannie rozwijany przez największych światowych ekspertów oraz setki entuzjastów. Możliwościami R przewyższa większość profesjonalnych pakietów statystycznych. Umożliwia przeprowadzenie rzetelnej analizy statystycznej, zobrazowanie wyników czytelnymi wykresami, automatyczne wygenerowanie raportu, wysłanie go maiłem renderując przy okazji trójwymiarową animację. Na dodatek R jest darmowy do wszelkich zastosowań, tak edukacyjnych jak i biznesowych.

"Przewodnik..." to pierwsza polskojęzyczna książka w całości poświęcona R. Czytelnik znajdzie tu przystępne wprowadzenie, opis użytecznych bibliotek, zaawansowanych mechanizmów oraz informacje na temat setek przydatnych funkcji. Szczególny nacisk został położony na przedstawienie elastyczności języka R oraz zademonstrowanie statystycznych i graficznych możliwości tego pakietu.

Z "Przewodnika..." skorzystać może szeroka rzesza użytkowników R:

• Osoby początkujące, nie mające jeszcze kontaktu z R, znajdą tu łagodne wprowadzenie, wiele komentarzy, opisów i szczegółowo omówionych przykładów.
• Osoby korzystające już z R znajdą opis wielu przydatnych dodatkowych zagadnień takich jak programowanie objaśniające, debugger, profiler, leniwa ewaluacja, odczytywanie danych z rożnych źródeł danych i wielu innych. Pozwoli im to usystematyzować, uzupełnić i pogłębić wiedzę o pakiecie R.
• Eksperci, pracujący z R na co dzień, znajdą tu podręczną ściągawkę zawierającą 47 tabel, 105 ilustracji, 362 przykłady kodu R oraz opis 641 przydatnych funkcji, często wraz z listą i opisem argumentów oraz dodatkowymi uwagami. Zamieszczone schematy i ilustracje pozwolą na szybkie wyszukiwanie ważnych informacji.

"Przewodnik..." może być wykorzystany jako główny podręcznik akademicki towarzyszący kursowi programowania w R lub podręcznik wspomagający zajęcia komputerowe do specjalistycznych przedmiotów takich jak szeregi czasowe, data mining, wizualizacja danych, modelowanie wielowymiarowe, modele liniowe, itp.


SPIS TREŚCI:

Przeczytaj zanim kupisz IX

1 Łagodne wprowadzenie do R 1
1.1 Jak korzystać z tej książki? 1
1.2 Słów kilka o projekcie R 2
1.3 Instalacja 4
1.4 EdytoR 7
1.5 Startujemy 11
1.5.1 Pierwsze uruchomienie 12
1.5.2 Przegląd opcji w menu 13
1.5.3 Gdzie szukać pomocy? 20
1.5.4 kalkuRator 22
1.5.5 Kilka przykładowych sesji w R 25
1.5.6 Podstawy składni języka R 29
1.5.7 Wyświetlanie i formatowanie obiektów 43
1.6 Przyśpieszamy 46
1.6.1 Instrukcje warunkowe i pętle 46
1.6.2 Funkcje 52
1.6.3 Leniwa ewaluacja 62
1.6.4 Zarządzanie obiektami w przestrzeni nazw 63
1.6.5 Wprowadzenie do grafiki 65
1.6.6 Wprowadzenie do operacji na plikach i katalogach 68

2 pazuRrry 73
2.1 Składnia 73
2.2 Typy zmiennych i operacje na nich 73
2.2.1 Typ czynnikowy/wyliczeniowy 73
2.2.2 Typ znakowy 76
2.2.3 Wektory 78
2.2.4 Listy 81
2.2.5 Ramki danych 83
2.2.6 Macierze 87
2.2.7 Obiekty 95
2.2.8 Klasy 96
2.2.9 Formuły 100
2.3 Wybrane funkcje matematyczne 103
2.3.1 Wielomiany 103
2.3.2 Bazy wielomianów ortagonalnych 103
2.3.3 Funkcje Bessela 105
2.3.4 Operacje na zbiorach 106
2.3.5 Szukanie maksimum/minimum/zer funkcji 106
2.3.6 Rachunek różniczkowo-całkowy 107
2.4 Zapisywanie i odczytywanie danych 108
2.4.1 Zapisywanie i odczytywanie danych z plików 109
2.4.2 Zapisywanie i odczytywanie danych z baz danych 120
2.4.3 Inne sposoby odczytywania i zapisywania danych 121
2.4.4 Zapisywanie grafiki do plików 124
2.5 Tryb wsadowy 126
2.6 Programowanie objaśniające a pakiet Sweave 127
2.7 Budowanie własnych pakietów 134
2.7.1 Niezbędne oprogramowanie 134
2.7.2 Przygotowanie pakietu 135
2.7.3 Weryfikacja, budowanie i instalacja pakietu 141
2.7.4 Inne informacje 144
2.8 Debugger i profiler 145
2.8.1 Debugger 145
2.8.2 Profiler 150
2.8.3 Jak zwiększyć wydajność R 153
2.8.4 Przydatne funkcje systemowe 158

3. Wybrane procedury statystyczne 160
3.1 Statystyki opisowe 161
3.1.1 Podstawowe liczbowe statystyki opisowe 162
3.1.2 Podstawowe graficzne statystyki opisowe 165
3.2 Generatory liczb losowych 174
3.2.1 Wprowadzenie do generatorów liczb losowych 175
3.2.2 Popularne rozkłady zmiennych losowych 177
3.2.3 Wybrane metody generowania zmiennych losowych 184
3.2.4 Estymacja parametrów rozkładu 193
3.3 Wstępne przetwarzanie danych 194
3.3.1 Brakujące obserwacje 194
3.3.2 Normalizacja, skalowanie i transformacje nieliniowe 198
3.4 Analiza wariancji, regresja liniowa i logistyczna 202
3.4.1 Wprowadzenie do analizy wariancji 204
3.4.2 Analiza jednoczynnikowa 204
3.4.3 Analiza wielokierunkowa 213
3.4.4 Regresja 218
3.4.5 Wprowadzenie do regresji logistycznej 233
3.5 Testowanie 251
3.5.1 Testowanie zgodności 252
3.5.2 Testowanie hipotezy o równości parametrów położenia 258
3.5.3 Testowanie hipotezy o równości parametrów skali 262
3.5.4 Testowanie hipotez dotyczących wskaźnika struktury 265
3.5.5 Testy istotności zależności pomiędzy dwoma zmiennymi 267
3.5.6 Testowanie zbioru hipotez 277
3.5.7 Symulacyjne i permutacyjne wyznaczanie rozkładu statystyki testowej 280
3.6 Bootstrap 284
3.6.1 Ocena rozkładu estymatora oraz wyznaczanie przedziału ufności dla parametru 285
3.6.2 Testy bootstrapowe 288
3.7 Analiza przeżycia 289
3.7.1 Krzywa przeżycia 290
3.7.2 Model Coxa 292

4 gRrrafika 296
4.1 Pakiet graphics 297
4.1.1 Wykres paskowy 297
4.1.2 Dwuwymiarowy histogram 298
4.1.3 Histogram dla dwóch grup 299
4.1.4 Wykres róża wiatrów 299
4.1.5 Wykres słonecznikowy 299
4.1.6 Trójwymiarowy wykres rozrzutu 300
4.1.7 Wykres kołowy 301
4.1.8 Wykres słupkowy 301
4.1.9 Wykres kropkowy 302
4.1.10 Wykres otoczkowy 304
4.1.11 Wykres torbowy 304
4.1.12 Wykres rozrzutu 306
4.1.13 Warunkowe wykresy rozrzutu 306
4.1.14 Macierze korelacji 308
4.1.15 Kwantyle wielowymiarowego rozkładu normalnego 308
4.1.16 Wykres diagnostyczny 308
4.1.17 Wykres koniczyny 310
4.1.18 Wielowymiarowy, jądrowy estymator gęstości 310
4.1.19 Wykresy konturowe 312
4.1.20 Mapa ciepła 314
4.1.21 Wykres zmian 314
4.1.22 Interaktywna grafika z pakietem iplots 315
4.1.23 Wykres radarowy i twarze Chernoffa 315
4.2 Pakiet graphics - pełna kontrola 317
4.2.1 Funkcja plot() 317
4.2.2 Funkcja matplot () 318
4.2.3 Osie wykresu 318
4.2.4 Legenda wykresu 319
4.2.5 Funkcja image () 321
4.2.6 Wyrażenia matematyczne 321
4.2.7 Kolory 323
4.2.8 Właściwości linii 324
4.2.9 Właściwości punktów/symboli 325
4.2.10 Atomowe, niskopoziomowe funkcje graficzne 326
4.2.11 Interaktywne odczytywanie wartości z ekranu 332
4.2.12 Tytuł, podtytuł i opisy osi wykresu 333
4.2.13 Pozycjonowanie wykresu, wiele wykresów na rysunku 333
4.2.14 Parametry graficzne 335
4.3 Pakiet lattice 339
4.3.1 Wprowadzenie 339
4.3.2 Szablony wykresów 340
4.3.3 Formuła 341
4.3.4 Mechanizm warunkowania 341
4.3.5 Mechanizm grupowania 342
4.3.6 Obiekt klasy trellis 342
4.3.7 Legenda 346
4.3.8 Pozycjonowanie wykresu, wiele wykresów na rysunku 346
4.3.9 Proporcje jednostek na osiach i reguła 45 stopni 348
4.3.10 Modyfikacja parametrów graficznych 350
4.3.11 Panele 352
4.3.12 Wybrane funkcje graficzne z pakietu lattice 356
4.3.13 Przykład użycia 366
4.4 Pakiet ggplot2 369
4.4.1 Wprowadzenie 370
4.4.2 Mapowania zmiennych na właściwości wykresu 371
4.4.3 Geometrie 373
4.4.4 Warstwy 376
4.4.5 Mechanizm warunkowania 378
4.4.6 Motywy i kompozycje graficzne 379
4.4.7 Modyfikacje układu współrzędnych i osi wykresu 380
4.4.8 Pozycjonowanie wykresu, wiele wykresów na rysunku 382
4.4.9 Statystyki 383
4.4.10 Przykład użycia 384

Opis zbiorów danych użytych w tej książce 387
Zadania do samodzielnego wykonania 389
Bibliografia 399
Skorowidz 402