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

Internetist tasuta saadaolevate avalike andmekogumite arvu hiljutine dramaatiline kasv koos avatud lähtekoodiga tarkvaraliikumise arenguga, mis muudab võimsad analüüsipaketid nagu R vabalt kättesaadavaks, on oluliselt suurendanud nii uurimusliku andmeanalüüsi kui ka võimaluste ulatust. seda tüüpi analüüsi toetavate tööriistade mitmekesisus. See raamat annab põhjaliku sissejuhatuse nende analüüsitööriistade kasulikku alamhulka, illustreerides, mis need on, mida nad teevad ning millal ja kuidas need ebaõnnestuvad. Konkreetsed käsitletavad teemad hõlmavad kirjeldavaid iseloomustusi, nagu kokkuvõtlik statistika (keskmine, mediaan, standardhälve, MAD-skaala hinnang), graafilisi tehnikaid, nagu kastdiagrammid ja mitteparameetrilised tiheduse hinnangud, regressiooni modelleerimise erinevaid vorme (standardsed lineaarse regressiooni mudelid, logistiline regressioon ja väga tugevad tehnikad, nagu vähim kärbitud ruudud) ning oluliste andmeanomaaliate (nt kõrvalekalded ja puuduvad andmed) tuvastamine ja käsitlemine. Selles raamatus esitatud ainulaadne teemade kombinatsioon eraldab selle kõigist teistest omataolistest raamatutest. See raamat, mis on mõeldud kasutamiseks uurimusliku andmeanalüüsi kursuse sissejuhatava õpikuna või professionaalide ja kraadiõppurite iseseisva õppimise kaaslasena, eeldab kalkulatsiooni ja lineaaralgebra tundmist, kuigi eelnev kokkupuude tõenäosuse või statistikaga pole nõutav. Kaasatud on nii simulatsioonipõhised kui ka reaalsete andmete näited, nagu ka peatüki lõpu harjutused ning nii R-kood kui ka andmekogumid.