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Using R for Data Management, Statistical Analysis, and Graphics (Anglais) Relié – 2 août 2010


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Description du produit

Présentation de l'éditeur

Quick and Easy Access to Key Elements of Documentation
Includes worked examples across a wide variety of applications, tasks, and graphics

Using R for Data Management, Statistical Analysis, and Graphics presents an easy way to learn how to perform an analytical task in R, without having to navigate through the extensive, idiosyncratic, and sometimes unwieldy software documentation and vast number of add-on packages. Organized by short, clear descriptive entries, the book covers many common tasks, such as data management, descriptive summaries, inferential procedures, regression analysis, multivariate methods, and the creation of graphics.

Through the extensive indexing, cross-referencing, and worked examples in this text, users can directly find and implement the material they need. The text includes convenient indices organized by topic and R syntax. Demonstrating the R code in action and facilitating exploration, the authors present example analyses that employ a single data set from the HELP study. They also provide several case studies of more complex applications. Data sets and code are available for download on the book’s website.

Helping to improve your analytical skills, this book lucidly summarizes the aspects of R most often used by statistical analysts. New users of R will find the simple approach easy to understand while more sophisticated users will appreciate the invaluable source of task-oriented information.

Biographie de l'auteur

Nicholas J. Horton is an associate professor in the Department of Mathematics and Statistics at Smith College in Northampton, Massachusetts. His research interests include longitudinal regression models and missing data methods, with applications in psychiatric epidemiology and substance abuse research.

Ken Kleinman is an associate professor in the Department of Population Medicine at Harvard Medical School in Boston, Massachusetts. His research deals with clustered data analysis, surveillance, and epidemiological applications in projects ranging from vaccine and bioterrorism surveillance to observational epidemiology to individual-, practice-, and community-randomized interventions.

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Amazon.com: 3,7 sur 5 étoiles 4 commentaires
Une personne a trouvé cela utile.
4,0 sur 5 étoilesEvery intermediate R learners need to keep this book as important reference to go to the next level..
le 21 septembre 2014 - Publié sur Amazon.com
Achat vérifié
3 personnes ont trouvé cela utile.
2,0 sur 5 étoilesAcceptable.
le 18 février 2012 - Publié sur Amazon.com
Achat vérifié
12 personnes ont trouvé cela utile.
5,0 sur 5 étoilesGreat beginning text
le 18 mars 2011 - Publié sur Amazon.com
6 personnes ont trouvé cela utile.
4,0 sur 5 étoilesA great book on R and Data management
le 29 septembre 2011 - Publié sur Amazon.com

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