Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Insights from Data with R: An Introduction for the Life and Environmental Sciences de Owen L. Petchey

Insights from Data with R: An Introduction for the Life and Environmental Sciences

Autor Owen L. Petchey, Andrew P. Beckerman, Natalie Cooper, Dylan Z. Childs
en Limba Engleză Hardback – 25 feb 2021

Acest manual oferă o introducere riguroasă în gestionarea datelor pentru studenții de la facultățile de biologie și științele mediului. Observăm că, spre deosebire de textele academice care sar direct la testele statistice, Insights from Data with R prioritizează etapa fundamentală a „curățării” și înțelegerii datelor prin vizualizare. Structura cărții urmărește fidel parcursul unui cercetător: de la formularea întrebării inițiale, trecând prin importul, ordonarea (tidying) și verificarea datelor, până la generarea unor grafice elocvente în ggplot2.

Apreciem în mod deosebit includerea unei demonstrații practice de flux de lucru (Workflow Demonstration), care ancorează conceptele teoretice într-un studiu real. Această metodă oferă studenților încrederea de a lucra cu seturi de date brute înainte de a trece la analize complexe. Ca alternativă la R for Data Science pentru cursurile de științe naturale, această lucrare are avantajul de a fi calibrată specific pentru nevoile cercetătorilor din teren, evitând jargonul informatic excesiv.

În contextul operei autorilor, lucrarea reprezintă o evoluție naturală a ghidului lor anterior, Getting Started with R. Dacă volumul precedent se concentra pe inițierea rapidă în limbajul R, Insights from Data with R aprofundează procesul de pregătire a datelor, punând un accent mai mare pe pachetele dplyr și ggplot2. Este un instrument pedagogic esențial care acoperă golul dintre colectarea datelor și interpretarea lor științifică, oferind o bază solidă pentru orice curs ulterior de statistică sau modelare.

Citește tot Restrânge

Preț: 52432 lei

Preț vechi: 78304 lei
-33%

Puncte Express: 786
Paperback 31820 lei
Hardback 52432 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 27 noiembrie-08 decembrie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs 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: 9780198849810
ISBN-10: 0198849818
Pagini: 316
Ilustrații: 60 colour line figures and illustrations
Dimensiuni: 176 x 248 x 20 mm
Greutate: 0.76 kg
Editura: OUP OXFORD
Colecția OUP Oxford
Locul publicării:Oxford, United Kingdom

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte oricărui student sau cercetător care se simte intimidat de codul R, dar are nevoie să transforme tabelele de date în grafice clare. Câștigați o metodologie de lucru reproductibilă și învățați să „citiți” datele înainte de a aplica teste statistice complicate. Este motivul ideal pentru a trece de la Excel la RStudio într-un mod intuitiv, ghidat de exemple din viața reală.

Despre autor

Echipa de autori, formată din Owen L. Petchey, Andrew P. Beckerman, Natalie Cooper și Dylan Z. Childs, reunește experți în ecologie și biologie evolutivă. Aceștia au o experiență vastă în predarea metodelor cantitative la nivel universitar, fiind recunoscuți pentru capacitatea de a face limbajul de programare R accesibil comunității științifice. Lucrările lor anterioare, precum Getting Started with R, au devenit manuale de referință în universități, punând bazele utilizării pachetelor tidyverse în cercetarea biologică contemporană.

Descriere

Experiments, surveys, measurements, and observations all generate data. These data can provide useful insights for solving problems, guiding decisions, and formulating strategy. Progressing from relatively unprocessed data to insight, and doing so efficiently, reliably, and confidently, does not come easily, and yet gaining insights from data is a fundamental skill for science as well as many other fields and often overlooked in most textbooks of statistics and data analysis.This accessible and engaging book provides readers with the knowledge, experience, and confidence to work with data and unlock essential information (insights) from data summaries and visualisations. Based on a proven and successful undergraduate course structure, it charts the journey from initial question, through data preparation, import, cleaning, tidying, checking, double-checking, manipulation, and final visualization. These basic skills are sufficient to gain useful insights from data without the need for any statistics; there is enough to learn about even before delving into that world! The book focuses on gaining insights from data via visualisations and summaries. The journey from raw data to insights is clearly illustrated by means of a comprehensive Workflow Demonstration in the book featuring data collected in a real-life study and applicable to many types of question, study, and data. Along the way, readers discover how to efficiently and intuitively use R, RStudio, and tidyverse software, learning from the detailed descriptions of each step in the instructional journey to progress from the raw data to creating elegant and informative visualisations that reveal answers to the initial questions posed. There are an additional three demonstrations online! Insights from Data with R is suitable for undergraduate students and their instructors in the life and environmental sciences seeking to harness the power of R, RStudio, and tidyverse software to master the valuable and prerequisite skills of working with and gaining insights from data.

Recenzii

If you want to teach university students to use data to answer scientific questions, you owe it to yourself and them to get this book.

Notă biografică

Owen L. Petchey is Professor of Integrative Ecology at the Department of Evolutionary Biology and Environmental Studies, University of Zürich, Switzerland. He has used R for nearly 20 years, and has particular expertise in teaching beginners, multivariate statistics, spatial data, programming, maximum likelihood estimation, and visualisation (i.e., nice graphs!). His research focuses on the causes and consequences of extinctions in a changing world. His group performs experiments with microbial communities, models the structure of food webs, analyses variation in biodiversity, and does fieldwork in Iceland, the UK, and Switzerland.Andrew P. Beckerman is Professor of Evolutionary Ecology at the Department of Animal and Plant Sciences, University of Sheffield, UK. He has used R for nearly 20 years, and has particular expertise in teaching the exploration, visualisation and analysis of simple and complex data. His research focuses on the structure and dynamics of ecological communities facing multiple simultaneous stressors. His group models the structure and dynamics of food webs, analyses trait and population responses to environmental variation, and explores the conservation ecology of endangered species.Natalie Cooper is a Researcher at the Natural History Museum, London, UK, where her research focuses on understanding the evolution of biodiversity. She works on all kinds of organisms, from parasites to blue whales, and does all of her research in R.Dylan Z. Childs is a Senior Lecturer at the University of Sheffield, UK. He has used R for over 15 years and has particular expertise in teaching population modelling and advanced statistical tools such as mixed models. His research focuses on data-driven modelling of populations and communities. His group uses demographic methods to model structured population dynamics, analyses trait and population responses to environmental variation, and develops methods for integrating individual- and population-level data into predictive models.

Cuprins

  • Preface
  • 1: Introduction
  • 2: Getting acquainted
  • 3: Workflow demonstration Part 1: Preparation
  • 4: Workflow demonstration Part 2: Getting insights
  • 5: Dealing with data 1: Digging into dplyr
  • 6: Dealing with data 2: Expanding your toolkit
  • 7: Getting to grips with ggplot2
  • 8: Making Deeper Insights Part 1: Working with single variables
  • 9: Making Deeper Insights Part 2: Relationships among (many) variables
  • 10: Looking back and looking forward