Cornillon / Guyader / Husson | R for Statistics | Buch | 978-1-138-46934-1 | sack.de

Buch, Englisch, 320 Seiten, Format (B × H): 261 mm x 425 mm, Gewicht: 590 g

Cornillon / Guyader / Husson

R for Statistics


1. Auflage 2017
ISBN: 978-1-138-46934-1
Verlag: Taylor & Francis Ltd

Buch, Englisch, 320 Seiten, Format (B × H): 261 mm x 425 mm, Gewicht: 590 g

ISBN: 978-1-138-46934-1
Verlag: Taylor & Francis Ltd


Although there are currently a wide variety of software packages suitable for the modern statistician, R has the triple advantage of being comprehensive, widespread, and free. Published in 2008, the second edition of Statistiques avec R enjoyed great success as an R guidebook in the French-speaking world. Translated and updated, R for Statistics includes a number of expanded and additional worked examples.

Organized into two sections, the book focuses first on the R software, then on the implementation of traditional statistical methods with R.

Focusing on the R software, the first section covers:

Basic elements of the R software and data processing
Clear, concise visualization of results, using simple and complex graphs
Programming basics: pre-defined and user-created functions

The second section of the book presents R methods for a wide range of traditional statistical data processing techniques, including:

Regression methods
Analyses of variance and covariance
Classification methods
Exploratory multivariate analysis
Clustering methods
Hypothesis tests

After a short presentation of the method, the book explicitly details the R command lines and gives commented results. Accessible to novices and experts alike, R for Statistics is a clear and enjoyable resource for any scientist.

Datasets and all the results described in this book are available on the book‘s webpage at http://www.agrocampus-ouest.fr/math/RforStat

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Weitere Infos & Material


An Overview of R: Main Concepts. Preparing Data. R Graphics. Making Programs with R. Statistical Methods: Introduction to the Statistical Methods. A Quick Start with RHypothesis Test. Regression. Analysis of Variance and Covariance. ClassificationExploratory Multivariate Analysis. Clustering. Appendix.


Pierre-Andre Cornillon, Arnaud Guyader, Francois Husson, Nicolas Jegou, Julie Josse, Maela Kloareg, ric Matzner-Lober, Laurent Rouvière



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