Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
25 Recipes for Getting Started with R de Paul Teetor

25 Recipes for Getting Started with R

Autor Paul Teetor
en Limba Engleză Paperback – 5 apr 2011
This short, concise book provides beginners with a selection of how-to recipes to solve simple problems with R. Each solution gives you just what you need to know to get started with R for basic statistics, graphics, and regression.
Citește tot Restrânge

Preț: 11064 lei

Preț vechi: 13831 lei
-20%

Puncte Express: 166

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 09-23 septembrie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 40000 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781449303235
ISBN-10: 1449303234
Pagini: 58
Dimensiuni: 177 x 233 x 7 mm
Greutate: 0.12 kg
Editura: O'Reilly

Cuprins

Preface; Other Resources; Downloading Additional Packages; Software and Platform Notes; Conventions Used in This Book; Using Code Examples; Safari® Books Online; How to Contact Us; Chapter 1: The Recipes; 1.1 Downloading and Installing R; 1.2 Getting Help on a Function; 1.3 Viewing the Supplied Documentation; 1.4 Searching the Web for Help; 1.5 Reading Tabular Datafiles; 1.6 Reading from CSV Files; 1.7 Creating a Vector; 1.8 Computing Basic Statistics; 1.9 Initializing a Data Frame from Column Data; 1.10 Selecting Data Frame Columns by Position; 1.11 Selecting Data Frame Columns by Name; 1.12 Forming a Confidence Interval for a Mean; 1.13 Forming a Confidence Interval for a Proportion; 1.14 Comparing the Means of Two Samples; 1.15 Testing a Correlation for Significance; 1.16 Creating a Scatter Plot; 1.17 Creating a Bar Chart; 1.18 Creating a Box Plot; 1.19 Creating a Histogram; 1.20 Performing Simple Linear Regression; 1.21 Performing Multiple Linear Regression; 1.22 Getting Regression Statistics; 1.23 Diagnosing a Linear Regression; 1.24 Predicting New Values; 1.25 Accessing the Functions in a Package;