Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Research Methods Using R: Advanced Data Analysis in the Behavioural and Biological Sciences de Daniel H. Baker

Research Methods Using R: Advanced Data Analysis in the Behavioural and Biological Sciences

Autor Daniel H. Baker
en Limba Engleză Paperback – 21 mar 2022

Remarcăm în Research Methods Using R o orientare pragmatică rară în manualele de statistică avansată, unde învățarea este ancorată direct în exerciții practice și întrebări de verificare cu feedback imediat. Volumul propus de Daniel H. Baker și publicat de OUP OXFORD nu se limitează la prezentarea teoriei, ci ghidează cititorul prin implementări concrete, oferind seturi de date și cod sursă pentru a transforma conceptele abstracte în competențe de analiză aplicabile. Structura este riguros etapizată: primele capitole demitizează mediul R pentru cei fără experiență în programare, trecând apoi rapid spre instrumente fundamentale precum optimizarea funcțiilor și analiza Fourier.

Apreciem în mod deosebit includerea unor capitole dedicate integrității și rigorii științifice, abordând teme esențiale precum meta-analiza și analiza datelor reproductibile. Această abordare transformă volumul dintr-un simplu manual de software într-un ghid metodologic complet pentru științele comportamentale și biologice. Cititorii familiarizați cu Applied Statistics Using R de Mehmet Mehmetoglu vor aprecia modul în care acest volum extinde orizontul analitic către tehnici mai complexe, precum modelele bivariate și multivariate, menținând în același timp un ton accesibil. Spre deosebire de alte texte tehnice, Daniel H. Baker reușește să integreze statistica Bayesiană și metodele de machine learning fără a sacrifica claritatea expunerii, oferind o sinteză compactă și bine scrisă a tehnicilor moderne de cercetare.

Citește tot Restrânge

Preț: 26092 lei

Preț vechi: 29886 lei
-13%

Puncte Express: 391

Carte disponibilă

Livrare economică 01-06 mai
Livrare express 15-21 aprilie pentru 8218 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780192896599
ISBN-10: 0192896598
Pagini: 354
Dimensiuni: 190 x 246 x 16 mm
Greutate: 0.69 kg
Editura: OUP OXFORD
Colecția OUP Oxford
Locul publicării:Oxford, United Kingdom

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților și cercetătorilor care doresc să treacă de la statistica descriptivă la modele avansate de analiză în R. Veți câștiga nu doar abilități de programare, ci și o înțelegere profundă a metodelor de cercetare reproductibile. Este instrumentul ideal pentru a transforma datele brute în rezultate științifice riguroase, beneficiind de întrebări de exersare și resurse digitale care facilitează studiul individual.

Despre autor

Daniel H. Baker este un cercetător și cadru didactic recunoscut pentru expertiza sa în metodele de cercetare aplicate. Prin acest volum publicat la OUP OXFORD, el își propune să democratizeze accesul la tehnici statistice avansate, adaptându-le nevoilor specifice ale studenților din domeniul științelor biologice și ale comportamentului. Experiența sa didactică este evidentă în modul în care structurează materialul, punând accent pe eliminarea barierelor de intrare în programarea R și pe aplicabilitatea directă a metodelor în proiecte de cercetare reale.

Descriere

Providing complete coverage of advanced research methods for undergraduates, Daniel H. Baker supports students in their mastery of more advanced research methods and their application in R. This brand new title brings together coverage of a variety of topics for readers with basic statistical knowledge. It begins with material on the fundamental tools - nonlinear curve fitting and function optimization, stochastic methods, and Fourier (frequency) analysis - before leading readers on to more specialist content - bivariate and multivariate statistics, Bayesian statistics, and machine learning methods. Several chapters also discuss methods that can be used to improve research practises, including power analysis, meta-analysis, reproducible data analysis.Written to build a student's confidence with using R in a step-by-step way, early chapters present the essentials, ensuring that the content is accessible to those that have never programmed before. By giving them a feel for how the software works in practice, students are gradually introduced to simple examples of techniques before building up to more detailed implementations demonstrated in worked examples. Readers are also presented with opportunities to try analysis techniques for themselves. Practice questions are presented at the end of each chapter with answer guidance supplied in the book, while multiple-choice-questions with instant feedback can be accessed online. The author also provides datasets online which students can use to practise their new skills. Digital formats and resourcesThis book is available for students and institutions to purchase in a variety of formats, and is supported by online resources.- The e-book offers a mobile experience and convenient access along with functionality, navigation features, and links that offer extra learning support. This book is accompanied by online resources including multiple-choice-questions with instant feedback, example code, and data files allowing students to run examples independently.

Recenzii

Unique in surveying a number of advanced topics, this book is perfectly pitched for advanced undergraduates and above, providing the best introduction to fundamental skill sets in R.
Tricky ideas are grounded and explained well. A very good introduction to R and advanced statistics.
An extremely clear introduction to methodology in advanced research. The interplay between general explanations and particular illustrative examples is very well done.
If I were to summarize my thoughts on Research Methods using R in one sentence, I would say that this book is a well-written, compact introductory synthesis of advanced statistical techniques....This book serves as excellent starting material for students, but as mentioned earlier, lecturers may also find it useful.

Notă biografică

Daniel H. Baker is a Senior Lecturer at the University of York. He has taught research methods for many years in the Department of Psychology, and also made contributions to the statistical literature on power analysis and multivariate methods. He studies human visual perception, with a particular emphasis on binocular vision, using a range of quantitative techniques including psychophysics, neuroimaging and computational modelling. In 2016 he was awarded the David Marr medal by the Applied Vision Association in recognition of his research contributions. He has a particular interest in making research more open, not only by sharing code and data, but also by making analysis techniques more accessible and easy to use.