Exploring Data in Engineering, the Sciences, and Medicine - 9780195089653

Pastaruoju metu dramatiškai išaugęs viešųjų duomenų rinkinių, prieinamų nemokamai iš interneto, skaičius, kartu su atvirojo kodo programinės įrangos judėjimo raida, dėl kurios tokie galingi analizės paketai kaip R yra laisvai prieinami, labai padidino tiek tiriamosios duomenų analizės, tiek duomenų analizės galimybes. įrankių, palaikančių tokio tipo analizę, įvairovė. Šioje knygoje bus išsamiai supažindinama su naudingu šių analizės įrankių pogrupiu, iliustruojant, kas jie yra, ką jie daro, kada ir kaip nepavyksta. Konkrečios nagrinėjamos temos apima aprašomąsias charakteristikas, tokias kaip suvestinė statistika (vidurkis, mediana, standartinis nuokrypis, MAD skalės įvertinimas), grafinius metodus, pvz., langelius ir neparametrinius tankio įvertinimus, įvairias regresijos modeliavimo formas (standartinius tiesinės regresijos modelius, logistinę regresiją ir labai patikimus metodus, pvz. mažiausiai apkarpyti kvadratai) ir svarbių duomenų nukrypimų, pvz., iškrypimų ir trūkstamų duomenų, atpažinimas ir apdorojimas. Šioje knygoje pateiktas unikalus temų derinys išskiria ją nuo bet kurios kitos tokio pobūdžio knygos. Ši knyga skirta naudoti kaip įvadinis tiriamojo duomenų analizės kurso vadovėlis arba kaip savarankiško mokymosi palydovas profesionalams ir magistrantams. Šioje knygoje pateikiama prielaida, kad susipažinsite su skaičiavimu ir tiesine algebra, tačiau nereikia iš anksto susipažinti su tikimybe ar statistika. Įtraukti tiek modeliavimu pagrįsti, tiek realių duomenų pavyzdžiai, taip pat skyriaus pabaigos pratimai ir R kodas bei duomenų rinkiniai.