Rクイックリファレンス 第2版
統計分析の標準ツールとして不動の人気を誇るオープンソースソフトウェアRについてのリファレンス。Rの基本操作から、パッケージの詳細、コマンドや関数の一覧、さらには可視化、最適化、並列化など、Rをさらにパワーアップさせるテクニックまで、幅広いトピックを取り上げます。Rの持つ機能を詳しく解説しつつ、Rの可能性を追求する一冊です。圧倒的な情報量を誇り、初心者にも上級者にも有用な情報が満載です。Rユーザにとっては常に手元に置いておきたい一冊です。 はじめに 第I部 Rの基本 1章 Rの入手とインストール 1.1 Rのバージョン 1.2 Rのバイナリの入手とインストール 2章 Rのユーザインタフェース 2.1 RのGUI 2.2 Rコンソール 2.3 バッチモード 2.4 Microsoft ExcelでRを使う 2.5 RStudio 2.6 Rを走らせる他の方法 3章 R超入門 3.1 Rの基本操
Head First Statistics
イラストや写真を使ってやさしく楽しく解説する人気のHead Firstシリーズに統計バージョンが登場！ 視覚的に統計の基礎と統計を使ってできること、統計の効果的な使い方をご紹介します。刺激的なレイアウト、楽しいエクササイズ、具体的なたとえで統計が直感で理解できます。基本だけでなく、統計を有効利用するための応用力も身につきます。初めて学ぶ方、過去に挫折した経験のある方、知識を確固たるものにしたい方に特にお勧め。「やさしく学ぶ」「楽しく学ぶ」「深く学ぶ」をすべて満たしてくれる貴重な一冊です。 目次 序章 この本を読むのにふさわしい人は？ あなたがどう思っているかわかっています メタ認知 あなたの脳を思い通りに使うためにできること 読んでね テクニカルレビューチーム 謝辞 1章 情報を見える化する 統計はどこにでもある でも、なぜ統計を学ぶ必要があるの？ 2つのグラフのお話 素朴な円グラフ 棒グ
Head Firstデータ解析
初心者にも分かりやすいと人気のHead Firstシリーズのデータ解析バージョン。大量で複雑なデータを分析し、意味のある適切な情報にまとめて把握し、効果的に見せる手法は、ビジネスでも研究でも必須のスキルです。本書ではデータの収集、整理、視覚化、解析、そしてプレゼンテーションというデータ解析の手順に沿って、実際に手を動かしながらやさしく解説します。エクセルやRをはじめさまざまなデータ解析ツールを使って効果的なデータの提示方法が身につくように構成されています。『Head First Statistics』とともに読むとさらに効果的。実践で役立つ情報が満載の一冊です。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施され
アート・オブ・Rプログラミング
Rは統計分野では標準ツールして使われている人気の高いオープンソースソフトウェアです。統計分野のみならず、金融、数学、物理、化学、天文、バイオ、薬学等の幅広い分野での利用をサポートする豊富なパッケージ群が用意されており、多くのユーザからの支持を集めています。本書はRの強力かつ柔軟なプログラミング能力に焦点を当て、Rスクリプトを書く上でのテクニック、コツ、注意点をわかりやすく解説します。また、他言語との連携、並列R、デバッグ、コードの高速化など他のR書籍にはなかった情報も提供します。プログラミング言語としてRを活用し、その威力を最大限発揮させる上で必携の一冊です。 謝辞 はじめに 1章 Rを始める 1.1 Rの実行方法 1.1.1 対話モード 1.1.2 バッチモード 1.2 最初のRセッション 1.3 関数の概要 1.3.1 変数のスコープ 1.3.2 デフォルト引数 1.4 重要なRデータ
Think Stats
本書は「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトで書かれたものです。数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明。実際にPythonのコードを示し、実データを分析しながら統計の基礎を解説しています。日本語版では豊富な数学関数ライブラリを提供するPythonの科学技術計算用モジュールNumPyとSciPyに関する解説を付録として追加。NumPy/SciPyが持つ統計関数の解説のほか、本書に登場した問題をNumPy/SciPyを使って解く方法を紹介します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながら統計が学べる、プログラマのための統計入門の決定版です。 はじめに 1章 プログラマのための統計的な考え方 1.1 第一子は出産予定日よりも遅れるか？ 1.2 統計的なアプローチ 1.3 全米世帯動向調査 1.4 テーブルとレコー
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