Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Discrete Data Analysis with R: Visualization and Modeling Techniques for Categorical and Count Data de Michael Friendly

Discrete Data Analysis with R: Visualization and Modeling Techniques for Categorical and Count Data: Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science

Autor Michael Friendly, David Meyer
en Limba Engleză Hardback – 17 dec 2015

Suntem de părere că volumul Discrete Data Analysis with R reprezintă o resursă indispensabilă pentru pregătirea examenelor avansate de statistică și pentru cercetătorii care urmăresc o rigoare metodologică sporită în prelucrarea datelor categoriale. Această lucrare, publicată sub egida Chapman and Hall/CRC, se distinge prin accentul pus pe metodele grafice moderne, oferind o punte între teoria statistică aridă și interpretarea vizuală intuitivă a modelelor fitate.

Apreciem structura logică a materialului, care ghidează cititorul de la fundamentele utilizării limbajului R în contextul datelor discrete, până la tehnici complexe de modelare. Prima parte familiarizează utilizatorul cu distribuțiile discrete, în timp ce a doua secțiune explorează tabelele de contingență și afișajele de tip mozaic. Ultima parte a cărții aprofundează modelele logit și log-liniare, oferind soluții concrete pentru date de numărare prin modele liniare generalizate. Cititorii familiarizați cu Analysis of Categorical Data with R de Christopher R Bilder vor aprecia în acest volum focalizarea intensă pe instrumentele vizuale de diagnosticare, susținută de cele peste 250 de ilustrații color care facilitează detectarea tiparelor neobișnuite în seturile de date.

Poziționată în contextul operei lui Michael Friendly, această carte rafinează temele explorate în A History of Data Visualization and Graphic Communication, trecând de la evoluția istorică a graficelor la aplicarea lor tehnică și practică în analiza modernă. Utilizarea pachetelor proprii ale autorilor, vcd și vcdExtra, conferă volumului o autoritate practică greu de egalat, transformând analiza datelor de frecvență dintr-un proces pur numeric într-unul vizual și exploratoriu.

Citește tot Restrânge

Din seria Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science

Preț: 74031 lei

Preț vechi: 81353 lei
-9%

Puncte Express: 1110

Carte disponibilă

Livrare economică 19 mai-02 iunie
Livrare express 02-08 mai pentru 6929 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781498725835
ISBN-10: 149872583X
Pagini: 564
Ilustrații: 257 colour illustrations, 51 black & white tables
Dimensiuni: 178 x 254 x 32 mm
Greutate: 1.43 kg
Ediția:1
Editura: CRC Press
Colecția Chapman and Hall/CRC
Seria Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților la masterat și doctorat în epidemiologie, economie sau psihologie care au nevoie de o metodologie solidă pentru date discrete. Veți câștiga nu doar competențe în utilizarea R, ci și capacitatea de a transforma tabele complexe în reprezentări grafice elocvente. Este un instrument esențial pentru oricine dorește să stăpânească modelele logistice și de contingență fără a sacrifica claritatea vizuală a rezultatelor.

Despre autor

Michael Friendly este un specialist recunoscut în psihometrie și istoria vizualizării datelor, fiind coautor al unor lucrări de referință care explorează intersecția dintre statistică și comunicarea grafică. Expertiza sa în dezvoltarea pachetelor R pentru analiza datelor categoriale este reflectată în acest volum prin utilizarea seturilor de date proprii. David Meyer completează această abordare tehnică, ambii autori contribuind la dezvoltarea pachetelor vcd, standard în comunitatea R. Experiența lor academică și de consultanță transformă acest text într-o resursă aplicată, ancorată în nevoile reale de analiză ale cercetătorilor din științele sociale și de sănătate.

Descriere scurtă

An Applied Treatment of Modern Graphical Methods for Analyzing Categorical Data
Discrete Data Analysis with R: Visualization and Modeling Techniques for Categorical and Count Data presents an applied treatment of modern methods for the analysis of categorical data, both discrete response data and frequency data. It explains how to use graphical methods for exploring data, spotting unusual features, visualizing fitted models, and presenting results.
The book is designed for advanced undergraduate and graduate students in the social and health sciences, epidemiology, economics, business, statistics, and biostatistics as well as researchers, methodologists, and consultants who can use the methods with their own data and analyses. Along with describing the necessary statistical theory, the authors illustrate the practical application of the techniques to a large number of substantive problems, including how to organize data, conduct an analysis, produce informative graphs, and evaluate what the graphs reveal about the data.
The first part of the book contains introductory material on graphical methods for discrete data, basic R skills, and methods for fitting and visualizing one-way discrete distributions. The second part focuses on simple, traditional nonparametric tests and exploratory methods for visualizing patterns of association in two-way and larger frequency tables. The final part of the text discusses model-based methods for the analysis of discrete data.
Web Resource
The data sets and R software used, including the authors’ own vcd and vcdExtra packages, are available at http://cran.r-project.org.

Cuprins

Getting Started: Introduction. Working with Categorical Data. Fitting and Graphing Discrete Distributions. Exploratory and Hypothesis-Testing Methods: Two-Way Contingency Tables. Mosaic Displays for n-Way Tables. Correspondence Analysis. Model-Building Methods: Logistic Regression Models. Models for Polytomous Responses. Loglinear and Logit Models for Contingency Tables. Extending Loglinear Models. Generalized Linear Models for Count Data.

Notă biografică

Michael Friendly is a professor of psychology, founding chair of the Graduate Program in Quantitative Methods, and an associate coordinator with the Statistical Consulting Service at York University. He earned a PhD in psychology from Princeton University, specializing in psychometrics and cognitive psychology. In addition to his research interests in psychology, Professor Friendly has broad experience in data analysis, statistics, and computer applications. His main research areas are the development of graphical methods for categorical and multivariate data and the history of data visualization. He is an associate editor of the Journal of Computational and Graphical Statistics and Statistical Science.
David Meyer is a professor of business informatics at the University of Applied Sciences Technikum Wien. He earned a PhD in business administration from the Vienna University of Economics and Business, with an emphasis on computational economics. Dr. Meyer has published numerous papers in various computer science and statistical journals. His research interests include R, business intelligence, data mining, and operations research.

Recenzii

"This is an excellent book, nearly encyclopedic in its coverage. I personally find it very useful and expect that many other readers will as well. The book can certainly serve as a reference. It could also serve as a supplementary text in a course on categorical data analysis that uses R for computation or—because so much statistical detail is provided—even as the main text for a course on the topic that emphasizes graphical methods."
—John Fox, McMaster University
"For many years, Prof. Friendly has been the most effective promoter in Statistics of graphical methods for categorical data. We owe thanks to Friendly and Meyer for promoting graphical methods and showing how easy it is to implement them in R. This impressive book is a very worthy addition to the library of anyone who spends much time analyzing categorical data." (Alan Agresti, Biometrics)