Easy R
Autor Douglas R. Wise, Elizabeth A. Gohmert, Quan L. Lien Limba Engleză Paperback – mai 2020
Remarcăm în Easy R o abordare pedagogică ce prioritizează interdisciplinaritatea, conectând analiza de date cu redactarea academică și comunicarea rezultatelor. Autorii Douglas R. Wise, Elizabeth A. Gohmert și Quan L. Li reușesc să integreze fundamentele statisticii cu tehnici moderne de documentare, transformând un limbaj de programare perceput adesea ca arid într-un instrument accesibil pentru studenții din diverse arii curriculare, de la științe sociale la cercetare de piață. Ne-a atras atenția strategia de a oferi un rezultat concret încă de la al doilea capitol: redactarea unui eseu folosind R Markdown, ceea ce elimină bariera psihologică inițială a interacțiunii cu un software nou.
Această lucrare extinde cadrul propus de An Introductory Guide to R de Eric L. Einspruch cu date noi extrase din contexte cotidiene, precum consumul de streaming pe Netflix sau preferințele Spotify, ancorând conceptele teoretice în realitatea imediată a utilizatorului. În timp ce alte ghiduri se concentrează strict pe sintaxă, Easy R pune accent pe fluxul de lucru organizat. Structura cărții este construită progresiv: începe cu pregătirea mediului de lucru (instalarea R și RStudio), continuă cu organizarea logică a fișierelor și culminează cu tehnici de formatare și revizuire a textului științific. Spre deosebire de Complete Data Analysis Using R, care explorează tehnici statistice avansate, volumul de față servește drept o punte introductivă solidă, fiind ideal pentru cursurile de metode de cercetare unde raportarea corectă a datelor este la fel de importantă ca analiza în sine. Repetiția cumulativă și resursele online incluse asigură o curbă de învățare lină și eficientă.
Preț: 380.13 lei
Carte disponibilă
Livrare economică 27 octombrie-10 noiembrie
Livrare express 10-16 octombrie pentru 33.30 lei
Specificații
ISBN-10: 1544379412
Pagini: 192
Dimensiuni: 232 x 185 x 14 mm
Greutate: 0.36 kg
Ediția:1
Editura: Sage Publications, Inc
Locul publicării:Thousand Oaks, United States
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte studenților și cercetătorilor aflați la început de drum care doresc să stăpânească R fără stresul programării complexe. Cititorul câștigă competențe practice imediate în organizarea proiectelor și redactarea rapoartelor profesionale. Este un ghid esențial pentru oricine are nevoie să transforme seturi de date brute în documente bine structurate, folosind exemple moderne și exerciții aplicate care garantează fixarea cunoștințelor.
Despre autor
Douglas R. Wise, Elizabeth A. Gohmert și Quan L. Li sunt specialiști cu experiență în metodologii de cercetare și analiză de date, afiliați unor instituții academice unde aplicarea practică a software-ului R reprezintă o componentă centrală a curriculumului. Expertiza lor combinată se reflectă în abordarea „student-friendly” a volumului, axată pe nevoile reale ale cursanților care se confruntă pentru prima dată cu analiza asistată de calculator. Autorii pun accent pe claritatea pedagogică și pe eliminarea dificultăților tehnice inițiale, facilitând tranziția către utilizarea profesionistă a mediului RStudio.
Descriere scurtă
Cuprins
Why Should You Learn R Too?
Who Should Read This Book? What Does This Book Hope to Achieve?
What Is in This Book? How Can You Use It?
What Is Unique About This Book?
Acknowledgments
About the Authors
CHAPTER 1 • Making Preparations: Software Installation and Project Setup
1.1 Introduction
1.2 How to Download and Install R for Windows
1.3 How to Download and Install R for Mac
1.4 Downloading and Installing RStudio
1.5 Setting Up a Project in RStudio
1.6 Creating Folders Under a Project
1.7 Summary
1.8 References
CHAPTER 2 • Writing Your Essay Using R Markdown: Something for Everyone
2.1 Introduction
2.2 The Pros of Using R Markdown
2.3 How to Create an R Markdown File
2.4 How to Write and Format Text in R Markdown
2.5 A Simple Example of an R Markdown Document
2.6 Other Useful Formatting Tricks
2.7 How to Use R Markdown for a Writing Assignment: A Bare-Bones Example
2.8 How to Revise and Improve Your Bare-Bones Essay
2.9 For More Ambitious Readers
2.10 Exercise: Turning Knowledge Into Results
2.11 Summary
2.12 References
CHAPTER 3 • Creating Data and Graphs in Your Essays
3.1 Introduction
3.2 Bar Plot I: Graphing the Winners of a Hot Dog Eating Contest
3.3 Bar Plot II: Graphing Winning Lottery Numbers in Texas Pick-3
3.4 Pie Chart: Graphing the Composition of Daily Plays Among Top 5 Songs on Spotify
3.5 Histogram: Graphing the Distribution of LSAT Scores in a Review Class
3.6 Scatter Plot: Graphing the Relationship Between Two Variables— Gas Mileages in the City and on the Highway
3.7 Time Series Plot: Graphing the Changing Pattern of YouTube Video Views
3.8 Useful Tips: Polishing and Exporting Graphs
3.9 Summary
3.10 References
CHAPTER 4 • Preparing Your Data
4.1 Introduction
4.2 Writing and Running a Program in R
4.3 Creating Variables and Forming a Dataset
4.4 Manipulating Data Using the dplyr Package
4.5 Chaining Different Data Manipulation Operations: pipe (%>%)
4.6 Missing Values in R: NA
4.7 Summary
4.8 References
CHAPTER 5 • Accessing Datasets
5.1 Introduction
5.2 Setting Up an RStudio Project
5.3 Downloading a Dataset
5.4 Installing R Packages for Data Importing
5.5 Importing a Downloaded Dataset in RStudio
5.6 Using R Data Packages: A Simple Example With gapminder
5.7 Using R Data Packages: A More Advanced Example With wbstats
5.8 Using R Data Packages: Finding More R Data Packages
5.9 Where Can You Find More Data?
5.10 Summary
5.11 References
CHAPTER 6 • Exploratory Data Analysis: Three Exercises
6.1 Introduction
6.2 Exercise 1: Reporting Results of the 2016 Presidential Primary in King County, Washington
6.3 Exercise 2: Human Use of Natural Resources: Consumption and Biocapacity
6.4 Exercise 3: Exploring the Impact of GDP per Capita on Life Expectancy
6.5 Summary
6.6 References
CHAPTER 7 • Writing Your Research Paper Using R: Analyzing the Effect of Economic Development on Life Expectancy
Notă biografică
and a minor in Cybersecurity¿a year early. She then went on to graduate school at Southern Methodist
University, from which she graduated with a Master of Science in Business Analytics in 2019. While she
had previously helped to edit the book, ¿Using R for Data Analysis in Social Sciences¿, this will be her first
authored publication. Aside from her love of data science, she enjoys travelling, learning new languages,
white water rafting, and the joy of finding great new rib places. She currently lives and works in Washington,
D.C. as a data science consultant.