Cantitate/Preț
Produs

Statistics

Autor Michael J. Crawley
en Limba Engleză Paperback – 14 noi 2014

Observăm în literatura academică o barieră persistentă între complexitatea teoretică a statisticii și aplicabilitatea sa practică pentru cercetătorii care nu sunt specializați în matematică. Volumul Statistics, semnat de Michael J. Crawley, completează tocmai această lacună, oferind un ghid riguros, dar accesibil, pentru utilizarea pachetului software R, standardul gratuit în analiza de date contemporană. Această a doua ediție revizuită rafinează abordarea didactică, oferind o structură logică ce pornește de la fundamentele necesare oricărui student de licență.

Subliniem caracterul aplicat al lucrării: autorul nu se limitează la prezentarea formulelor, ci ghidează cititorul prin instrucțiuni pas cu pas în execuția tehnicilor esențiale. De la metode elementare, precum testele t și chi-pătrat, până la tehnici intermediare de regresie și analiză de varianță (ANOVA), volumul avansează natural către concepte complexe, precum modelarea liniară generalizată. Cititorii familiarizați cu Introductory Statistics with R de Peter Dalgaard vor aprecia aici accentul pus pe exercițiile practice și pe integrarea organică a exemplelor lucrate în text, ceea ce facilitează tranziția de la teorie la analiza propriilor seturi de date de cercetare.

Această lucrare reprezintă o versiune condensată și pedagogică a expertizei pe care Michael J. Crawley a demonstrat-o în The R Book. Dacă lucrarea sa anterioară servea drept enciclopedie exhaustivă a limbajului, Statistics este instrumentul de lucru ideal pentru curriculumul universitar în științele vieții, inginerie sau economie, păstrând precizia științifică fără a descuraja debutantul.

Citește tot Restrânge

Preț: 30168 lei

Puncte Express: 453

Carte disponibilă

Livrare economică 25 mai-08 iunie
Livrare express 09-15 mai pentru 4461 lei


Specificații

ISBN-13: 9781118941096
ISBN-10: 1118941098
Pagini: 368
Dimensiuni: 170 x 244 x 19 mm
Greutate: 0.61 kg
Ediția:2. Auflage
Editura: John Wiley & Sons, Inc.
Locul publicării:Chichester, United Kingdom

Public țintă

Primary: Undergraduate students in the life sciences, medicine, engineering, and economics.
Secondary: Postgraduates or practitioners who require a good introduction, or wish to switch to using R

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte oricărui student sau cercetător care dorește să stăpânească mediul R fără a se pierde în demonstrații matematice abstracte. Veți câștiga o înțelegere clară a metodologiei statistice prin exemple concrete și exerciții aplicate. Este resursa ideală pentru a trece de la simpla colectare a datelor la o analiză statistică robustă și publicabilă, fiind adaptată special pentru discipline non-matematice.


Despre autor

Michael J. Crawley este profesor emerit la Imperial College, Silwood Park, și o figură de referință în comunitatea științifică internațională, fiind ales membru al Royal Society. Expertiza sa îmbină ecologia cu analiza statistică avansată, fiind recunoscut la nivel mondial pentru capacitatea de a explica limbaje de programare complexe pe înțelesul cercetătorilor din științele aplicate. Este autorul unor lucrări fundamentale publicate de John Wiley & Sons, Inc., printre care se numără și celebrul volum The R Book, considerat de mulți biblia utilizatorilor de R.


Descriere scurtă

"...I know of no better book of its kind..." (Journal of the Royal Statistical Society, Vol 169 (1), January 2006) A revised and updated edition of this bestselling introductory textbook to statistical analysis using the leading free software package R This new edition of a bestselling title offers a concise introduction to a broad array of statistical methods, at a level that is elementary enough to appeal to a wide range of disciplines. Step-by-step instructions help the non-statistician to fully understand the methodology. The book covers the full range of statistical techniques likely to be needed to analyse the data from research projects, including elementary material like t--tests and chi--squared tests, intermediate methods like regression and analysis of variance, and more advanced techniques like generalized linear modelling. Includes numerous worked examples and exercises within each chapter.