उसी समय आर का उपयोग करके आंकड़े सीखना शुरू करने के लिए कौन सी पुस्तक अनुशंसित है?


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आर का उपयोग करके सांख्यिकी जानने के लिए किताबें

वास्तव में वह पुस्तक है जिसकी मुझे तलाश है।

मैं जिस चीज की तलाश कर रहा हूं, वह एक ऐसी पुस्तक है जो आपको हाथ से अनुभव देने के लिए आर का उपयोग करते हुए आपको आंकड़े सिखाती है और इस प्रकार आर को एक साथ सीखने में आपकी सहायता करती है। मैंने कई पुस्तकों पर अमेजन देखा है जो ऐसा करने का प्रयास करता है, लेकिन आर के साथ नहीं। उदाहरण मिनिटैब और एसएएस हैं।

क्या आर बुक और सांख्यिकीय कम्प्यूटिंग एक विकल्प हैं? - फिर भी जवाब नहीं दिया

आर बुक और सांख्यिकीय कम्प्यूटिंग: एस-प्लस का उपयोग करके डेटा विश्लेषण का एक परिचय व्यवहार्य लगता है, लेकिन यहां एक पाठक की राय उपयोगी और स्वागत योग्य होगी।

पुस्तक सांख्यिकी पाठ्यक्रमों से कैसे संबंधित है?

इस बात पर और अधिक सटीक होने के लिए कि मैं क्या देख रहा था, इन दो पाठ्यक्रमों पर विचार करें, जो विश्वविद्यालय के गणित विभाग के आंकड़ों पर परिणाम सीख रहे हैं।

इंटरमीडिएट स्टैटिस्टिक्स एंड प्रोबेबिलिटी एंड स्टैटिस्टिक्स , यानी, मैं एक ऐसी किताब देख रहा हूं, जो एक सामान्य स्टैटिस्टिक्स कोर्स है जो इंटरमीडिएट स्तर पर जा रहा है, लेकिन सिर्फ बोर्ड और पेपर के बजाय आप सीख रहे हैं और इसके बजाय आर का उपयोग कर रहे हैं। इसका मतलब यह भी है कि मैं एक ऐसी किताब की तलाश कर रहा हूँ, जो यह मान ले कि मैं शुरू से ही आँकड़े सीखना चाहता हूँ।

यह पुस्तक शोधकर्ताओं के लिए भी है।

मैं एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर शोधकर्ता भी हूं, लेकिन मुझे वर्तमान स्थिति का अनुमान है जहां आप डेटा के पहाड़ों के साथ पाए जाते हैं और यह लिखना चाहते हैं कि कोड लिखने के लिए जाने के लिए आंकड़े सीखें जो कि कई अन्य क्षेत्रों के लिए बहुत अधिक लागू होते हैं।

इसका मतलब है कि मुझे हर एक गुण के लिए हर एक संपत्ति के बारे में विस्तार से जानने में कोई दिलचस्पी नहीं है, लेकिन मैं अपने शोध डोमेन के लिए डेटा की समझ बनाने पर अधिक चिंतित हूं, हालांकि अगर किताब उस पर गहराई से जाना चाहती है तो मुझे कोई आपत्ति नहीं होगी। ।

अंतिम प्रेरणा के रूप में, मैं अपने आप को विभिन्न प्रकार के समुदायों में वैज्ञानिक पत्रों को पढ़ता हुआ पाता हूं, जो सांख्यिकीय अनुमान के आधार पर परिणाम का दावा करते हैं, जबकि कोई पठनीय प्रमाण नहीं है कि क्या आँकड़े मान्यताओं / बाधाओं का उल्लंघन किया जा रहा है या नहीं।

AR पुस्तक जो आँकड़ों के बारे में बहुत अधिक नहीं है, यह सुनिश्चित करेगी कि मैं इस प्रथा का पालन नहीं कर रहा हूं, यही कारण है कि मैंने एक ऐसी पुस्तक की तलाश करने का फैसला किया है जो एक अवलोकन पुस्तक के साथ खेलने के बजाय R का उपयोग करके आँकड़ों के पाठ्यक्रम के समान है।

क्रॉस वैलिडेट में संबंधित प्रश्न।

इस सवाल के जवाब और प्रतिक्रिया।

@Julie

सुझाई गई पुस्तकें कुछ ऐसी थीं जिन्हें मैं पहले से ही जानता था, लेकिन एक उदाहरण है कि दुर्भाग्य से यह मुझे पसंद नहीं है:

आर के साथ परिचयात्मक सांख्यिकी , इंट्रोडक्टरी सांख्यिकी के लिए आर का उपयोग करते हुए , सांख्यिकी: आर का उपयोग कर एक परिचय किताबें है कि मैं पहले से ही अमेज़न पर देखा की कुछ कर रहे हैं, लेकिन एक आंकड़े सिंहावलोकन के बारे में हैं या मान्यताओं कि पिछले आंकड़े ज्ञान की आवश्यकता है बनाते हैं। अवलोकन पुस्तकों के साथ समस्या ज्यादातर मान्यताओं, बाधाओं पर ध्यान न देने और जानकारी के बारे में परिणाम के लिए पर्याप्त स्पष्टीकरण प्रदान करने के बारे में है।

यदि आप मानते हैं कि ऐसी कोई पुस्तक नहीं है जो इस आवश्यकता पर भी फिट हो सकती है या आर किताब या सांख्यिकीय कम्प्यूटिंग के बारे में सोच सकती है: एस-प्लस का उपयोग करके डेटा विश्लेषण का एक परिचय यह फिट होगा, तो मैं इस प्रकार के उत्तर की भी सराहना करूंगा।

@ क्रिसटन एडेन

R का उपयोग करके प्रायिकता और सांख्यिकी का परिचय सबसे नजदीकी है, लेकिन फिर भी जो मुझे दिख रहा था, उसके लिए सामान्य है।

मुझे उम्मीद थी कि डेविड एस। मूर, द बेसिक्स ऑफ़ स्टैटिस्टिक्स जैसे पुस्तक के लिए है :

  • इसमें सभी सांख्यिकी विषयों को शामिल किया गया है।
  • यह दो उपकरणों का उपयोग करता है, मिनीटैब और अन्य को हाथ से सीखने के लिए बस समझाया गया तरीका है।
  • यह बहुत अधिक मान्यताओं और बाधाओं को उजागर करता है। यह एक शोधकर्ता के लिए बहुत महत्वपूर्ण है, जिसने गहन सांख्यिकी पाठ्यक्रम में नहीं लिया है और सांख्यिकी का उपयोग करना चाहता है। शायद ही अवलोकन पुस्तकें उन्हें कवर करेंगी, जो शोधकर्ताओं के लिए खतरनाक है।
    • आप सामग्री की पुस्तक तालिका यहाँ देख सकते हैं । ध्यान दें कि आंकड़े कैसे होते हैं और उपकरण का उपयोग समझ को बेहतर बनाने के लिए होता है और छात्र को यह जानने के लिए मिलता है कि आसान तरीके से सीखने के बाद आंकड़ों का उपयोग करने के लिए उपकरण का उपयोग कैसे करें। यह उपकरण के बारे में नहीं है, इसके आँकड़ों के बारे में!

मैं ठीक यही बात चाहता हूं, लेकिन आर का उपयोग करना।

@ ग्रेगरी डेमिन

यह आर का उपयोग उदाहरण के रूप में करता है, मान लेता है कि आप आंकड़े सीखना चाहते हैं और सबसे अच्छा, यह खुला स्रोत है। दुर्भाग्य से, एनोवा या एएनसीओवीए, या अधिक उन्नत विषयों को कवर नहीं करता है।

@ अभिनेता एलिस

एक पाठ्यपुस्तक के लिए अच्छा सुझाव जो इस प्रश्न में वांछित है।

प्रश्न पूछने वाले की राय में पुस्तकें।

@Peter एलिस और @Gregory डेमिन।

अमेज़न पर आर बुक्स का संग्रह

विभिन्न छात्रों की पृष्ठभूमि के लिए आर पुस्तकों के बारे में अमेज़न चर्चा यहाँ पाई जा सकती है ।

आर का उपयोग करके सांख्यिकी सिखाने वाले वीडियो व्याख्यान

2007 से Google Tech Talks ने इस प्रश्न को भी प्रेरित किया और आंकड़ों के बजाय डेटा खनन के बारे में अधिक जानकारी प्रदान की, लेकिन यहां एक साथ R का उपयोग किया ।

जवाबों:


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मुझे लगता है कि एक कारण यह है कि इसका उत्तर देना इतना कठिन है कि आर इतना शक्तिशाली और लचीला है कि आर प्रोग्रामिंग का वास्तविक परिचय सामान्य रूप से आंकड़ों के परिचय में आवश्यक है। मिनीटैब, जेएमपी या एसपीएसएस का उपयोग करके आंकड़े सिखाने वाली किताबें सॉफ्टवेयर के साथ अपेक्षाकृत सीधी चीजें कर रही हैं जो डेटा हेरफेर, सिमुलेशन, कस्टम-बिल्ट फ़ंक्शन आदि के बारे में आर की सतह को मुश्किल से खरोंचती हैं।

ऐसा कहने के बाद, मुझे लगता है कि विलकॉक्स के आधुनिक सांख्यिकी सामाजिक और व्यवहार विज्ञान के लिए: एक व्यावहारिक परिचय (2012) एक शानदार नई पुस्तक है। यह कोई सांख्यिकीय ज्ञान नहीं मानता है और आपको आधुनिक मजबूत तकनीकों की एक बड़ी रेंज के माध्यम से सही खरोंच से लेता है; और इसे खोलने और एक डेटा लोड करने की क्षमता से अधिक आर ज्ञान नहीं है। यह एनोवा (ओपी में उल्लिखित) सहित कई शास्त्रीय तकनीकों को भी शामिल करता है।

मैं इस पुस्तक को उन पुस्तकों के बराबर के रूप में देखूंगा जो एक ही समय में एसपीएसएस जैसे आँकड़े और एक आँकड़े पैकेज पेश करती हैं। हालांकि, यह आपको आर में प्रोग्राम करना नहीं सिखाएगा - केवल इसके साथ आधुनिक सांख्यिकीय विश्लेषण कैसे करें, मजबूत तकनीकों पर जोर देने के साथ, शास्त्रीय विश्लेषण के साथ ज्ञात समस्याओं को संबोधित करते हैं जो शिक्षण आँकड़ों के अधिकांश अन्य तरीकों से दरकिनार कर दिए जाते हैं।

शास्त्रीय तरीकों के साथ तीन समस्याएं जिन्हें यह पुस्तक विशेष रूप से शुरुआत से ही संबोधित करती है, वे भारी पूंछ वाले वितरण से नमूना ले रही हैं; तिरछापन; और विषमलैंगिकता।

विल्कोक्स आर का उपयोग करता है क्योंकि "आधुनिक सांख्यिकीय तकनीकों का लाभ लेने के संदर्भ में, आर स्पष्ट रूप से हावी है। डेटा का विश्लेषण करते हुए, यह निस्संदेह एक सदी की अंतिम तिमाही के दौरान सबसे महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर विकास है। और यह मुफ़्त है। हालांकि क्लासिक तरीके मूलभूत दोष हैं। , यह सुझाव नहीं दिया जाता है कि उन्हें पूरी तरह से छोड़ दिया जाए ... परिणामस्वरूप, आर के साथ मानक तरीकों को लागू करने के तरीके पर चित्र प्रदान किए जाते हैं, यहां विशेष महत्व का है, इसके अलावा, 900 आर का उपयोग करके आधुनिक तरीकों को लागू करने के तरीके के बारे में चित्र प्रदान किए जाते हैं। इस पुस्तक के लिए लिखे गए कार्य। "

यह पुस्तक इतनी उत्कृष्ट है कि हमने काम के लिए एक कॉपी खरीदने के बाद मैंने घर पर अपनी खुद की कॉपी खरीदी।

अध्याय शीर्षक हैं:

  1. आंकड़ों के संख्यात्मक और चित्रमय सारांश;
  2. संभाव्यता और संबंधित अवधारणाएँ;
  3. नमूना वितरण और विश्वास अंतराल;
  4. परिकल्पना परीक्षण;
  5. प्रतिगमन और सहसंबंध;
  6. बूटस्ट्रैप के तरीके;
  7. दो स्वतंत्र समूहों की तुलना;
  8. दो आश्रित समूहों की तुलना;
  9. एक तरफ़ा एनोवा;
  10. दो-तरफ़ा और तीन-तरफ़ा डिज़ाइन;
  11. दो से अधिक निर्भर समूहों की तुलना करना;
  12. कई तुलना;
  13. कुछ बहुभिन्नरूपी विधियाँ;
  14. मजबूत प्रतिगमन और एसोसिएशन के उपाय;
  15. श्रेणीबद्ध डेटा के विश्लेषण के लिए बुनियादी तरीके;

आगे संपादित करें - डेविड मूर उदाहरण की जाँच करें कि आप क्या देख रहे हैं, मुझे वास्तव में लगता है कि विलकॉक्स की पुस्तक की आवश्यकता है।


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बहुत बहुत धन्यवाद मैं एक और संदर्भ पाने के लिए खुश हूं जो एक मुद्रण योग्य ठुमके के रूप में भी उपलब्ध है। मैं बाद में मुख्य पोस्ट को संपादित करूंगा ताकि आपके संदर्भ को शामिल किया जा सके यदि कोई इस समय तक ऐसा नहीं करता है! वास्तव में वास्तव में सराहना की। बस पुष्टि करने के लिए, आपका मतलब यह है कि यह आपको उस सिद्धांत की साजिश करना सिखाता है जिसका उल्लेख किया गया है? यह मेरे लिए ठीक से अधिक है! कृपया पुष्टि करें।
Oeufcoque Penteano

मुझे पूरा यकीन नहीं है कि आपके द्वारा "सिद्धांत की साजिश" का क्या मतलब है - लेकिन निश्चित रूप से यह भूखंडों का व्यापक उपयोग करता है, और इसमें सभी सिद्धांतों को शामिल करने के लिए आर कोड है (सांख्यिकीय अनुमान और साजिश दोनों)। विल्कोक्स पिछले कुछ दशकों में विकसित अत्याधुनिक मजबूत दृष्टिकोणों के लिए अपने स्वयं के कार्यों या दूसरों के संदर्भों का पैकेज भी प्रदान करता है। प्रत्येक तकनीक कोड सहित उदाहरणों के साथ आती है। मैंने अध्याय शीर्षकों को शामिल करने के लिए उत्तर संपादित किया है।
पीटर एलिस

हाँ, आप पूरी तरह से सही हैं! कोड के टुकड़े जो मुझे आर पर सभी सिद्धांत करने में मदद करते हैं, जो मैं देख रहा हूं, उसमें बहुत स्वागत और आवश्यक होगा। सूची प्रदान करने के लिए धन्यवाद! मुझे एक किताब की भी ज़रूरत थी जो बूटस्ट्रैप के बारे में बात करे। पहले से ही इस पुस्तक को ऑर्डर कर रहा है। जल्द ही मुख्य पोस्ट को संपादित करेंगे।
Oeufcoque Penteano

मैं पहले से ही इस पुस्तक को ब्राउज़ कर रहा हूं। इस सुझाव पर +500, वास्तव में मैं क्या देख रहा था: आंकड़ों के बारे में जानकारी से भरा एक मोटा पैर की अंगुली और आर पर इसका उपयोग करने के लिए उपयुक्त फ़ंक्शन (जो कि स्वतंत्र और खुला स्रोत है!)। इस पुस्तक के आकार और इसकी विशिष्टता के लिए यह बहुत सस्ती है। व्यवहार विज्ञान के लिए डर नहीं लगता। मैं एक सीएस छात्र होने के बावजूद इसका उपयोग कर रहा हूं। मैंने पाया कि जो चल रहा है, उसे समझने के लिए आंकड़ों की तुलना में व्यवहार संबंधी सांख्यिकी की किताबें मेरे लिए और भी अधिक उपयोगी हैं । मैं नहीं कह रहा हूं कि शुद्ध आँकड़े एक बेकार हैं, आपको एक की आवश्यकता है। मैंने पॉल मेयर (1965) का इस्तेमाल किया।
Oeufcoque Penteano

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महान सुझाव, मैं इस पर एक वैध उत्तर पर विचार करूंगा यदि इस बारे में अधिक उत्तर नहीं है, क्योंकि यह अभी भी अधिक उन्नत अवधारणाओं जैसे एनोवा (या कम से कम यह खोज नहीं करता है कि यह क्या सुझाता है) को कवर नहीं करता है। साथ ही मुक्त होने के लिए महान ..
Oeufcoque Penteano

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@ जूली की वेरज़ानी की पुस्तक का पोस्ट किसी ऐसे व्यक्ति के लिए एक वास्तविक अच्छा विकल्प है जिसे न तो आर या आँकड़े का अनुभव है। यह आर और डेविस में राजनीतिक विज्ञान विभाग द्वारा उपयोग किए जाने वाले आर और सांख्यिकी दोनों पर पर्याप्त नरम है, और उन छात्रों के पास न तो प्रोग्रामिंग कक्षाएं हैं और न ही उच्च-स्तरीय गणित। उनका काम उनके सीआरएएन पैकेज, सरल आरआर के माध्यम से उपलब्ध है ।
जब से आप एक कंप्यूटर साइंस बैकग्राउंड से आते हैं, मुझे नहीं लगता कि आपको R के लिए एक बहुत ही सौम्य परिचय की आवश्यकता है। मुझे लगता है कि आपके पास डेटा संरचनाओं, स्कूपिंग और आपको डिबगर की आवश्यकता का एक अच्छा ज्ञान है। आर पर एक बहुत कंप्यूटिंग-केंद्रित परिप्रेक्ष्य के लिए (आप एक अंडरग्राउंड स्टेटमेंट विभाग में एक सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग वर्ग में देख सकते हैं की तुलना में moreso), नॉर्म मैटलॉफ की कला की प्रोग्रामिंग देखें।। यह देखने के लिए कि क्या यह आपकी रुचि रखता है, मैटलॉफ़ का अपनी वेबसाइट पर उपलब्ध बहुत ही मोटा ड्राफ्ट प्री-प्रिंट संस्करण उपलब्ध है । यदि आप उनकी शैली पसंद करते हैं, तो मैं तैयार प्रतिलिपि को हथियाने की सलाह दूंगा। वह एक सीएस प्रोफेसर है, और वह एक सांख्यिकी दर्शकों की तुलना में सीएस दर्शकों के लिए अधिक पुस्तक लिखता है।
जी। जे। केर्न (यहाँ एक लगातार पोस्टर) की एक पुस्तक भी उपलब्ध है जिसका नाम आर टू प्रोबेबिलिटी एंड स्टैटिस्टिक्स आर का उपयोग है । मैं व्यक्तिगत रूप से महसूस करता
हूं कि आर की हिम्मत को पेश करने के लिए यह एक अद्भुत सेवा है। मुझे पता है कि आपके सवाल को एक सीएस प्रमुख के उद्देश्य से प्रतिक्रियाएं प्राप्त करने के लिए लक्षित किया गया है, लेकिन कृपया इस विषय पर भी विचार करें: आप गैर-सांख्यिकीविदों वैज्ञानिकों के लिए कौन सी पुस्तक सुझाएंगे?


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मेरा मानना ​​है कि आर का उपयोग करने की संभावना और सांख्यिकी का परिचय निकटतम है, लेकिन फिर भी वह नहीं है जिसकी मुझे तलाश है। Im प्रश्न का संपादन एक सेकंड में करता हूं कि मैं वास्तव में क्या देख रहा हूं, का संदर्भ देने के लिए, लेकिन दुर्भाग्य से आर के बजाय मिनीटैब का उपयोग करता है। आर प्रोग्रामिंग की कला आंकड़ों के सीखने के तथ्य की तुलना में आर के साथ अधिक चिंतित लगती है (मुझे सही करें तो मैं गलत), और फिर से पिछली पुस्तक मुझे सांख्यिकी पृष्ठभूमि की मान्यताओं के लिए आंकड़ों पर पर्याप्त रूप से कठोर होने के बारे में चिंतित करती है, जिसकी मुझे दुर्भाग्य से कमी है। मैं मुख्य बिंदुओं को भी संक्षेप में बताऊंगा।
Oeufcoque Penteano

आप TAoRP के बारे में सही हैं - यह सीखने के आंकड़ों की तुलना में प्रोग्रामिंग पर अधिक जोर देता है। मैं हालांकि आपके प्रश्न से थोड़ा भ्रमित हूं। जब तक आप गणितीय आँकड़ों को सीखना शुरू नहीं करना चाहते, आपको कुछ धारणाएँ बनानी होंगी और उन्हें विश्वास में लेना होगा - कम से कम संक्षेप में। आप ऐसी पुस्तक चाहते हैं जो आँकड़ों का परिचय दे, R में उदाहरण प्रस्तुत करती है, और मान्यताओं पर गौर नहीं करती है? अधिकांश इंट्रो पुस्तकें मॉडलिंग की धारणाओं के पीछे कुछ अंतर्ज्ञान प्रदान करेंगी, लेकिन तर्क को औपचारिक रूप नहीं दे सकती हैं। आपको इसके लिए एक गणित सांख्यिकी पुस्तक पढ़ने की आवश्यकता होगी, शायद।
क्रिस्टोफर एडेन

कृपया प्रश्न पर मेरे नवीनतम संपादन पर मेरे द्वारा उल्लिखित पुस्तक देखें। यह वही करता है जो मैं चाहता था। वास्तव में यह प्रश्न इस पुस्तक के टुकड़ों को पढ़ने से निकला है। मैं भी यही चाहता हूं, लेकिन आर के साथ मैंने गोलियों में भी उजागर किया कि पुस्तक में क्या इतना महत्वपूर्ण है जो उन लोगों के लिए प्रेरणा का हिस्सा है जो किताब में कभी नहीं आए। मुझे उम्मीद है कि अब यह स्पष्ट है। पुस्तक की सामग्री की तालिका यहाँ भी देखी जा सकती है जैसे कि whfreeman.com/Catalog/product/…
Oeufcoque Penteano

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मुझे यह पुस्तक बहुत काम की लगी, लेकिन यह मूल सांख्यिकीय शब्दों के कुछ ज्ञान को मानती है, जैसे कि पी-मूल्य, एनोवा, एट वगैरह।

यह पुस्तक खुद सांख्यिकीय अवधारणाओं के लिए एक बहुत अच्छा परिचय प्रस्तुत करती है ...


+1। वेरज़ानी की पुस्तक बहुत ही सौम्य परिचय है, और यह उनके सीआरएएन पैकेज से भी उपलब्ध है। Dalgaard की पुस्तक भी एक अच्छी है, और वह निश्चित रूप से एक विशेषज्ञ के रूप में बोलता है, जो आर दुनिया में कोई अजनबी नहीं है!
क्रिस्टोफर एडेन

@ChristopherAden - कौन-सी पुस्तक आपके आँकड़ों के बारे में सोचने के लिए एक ठोस आधार बनाने की सिफारिश करेगी , बिना गणित के (वास्तव में) , बिना किसी भ्रम के?
जूली

@ जूली, तुम्हारी प्रमुख क्या है? उन दिनों में से एक मुझे 1979 में सामाजिक प्रोफेसर से समाजशास्त्र के छात्रों के आंकड़ों के बारे में एक पुस्तक मिली। कभी-कभी वे अधिक सहायक होते हैं, हालांकि एक प्रोफेसर ने अमेज़ॅन टिप्पणियों पर उल्लेख किया है कि वे विशेष रूप से सूत्रों पर अधिक गलतियां करते हैं जो प्रोफेसरों के लिए खतरनाक है जो आंकड़ों में बहुत अधिक नहीं हैं :(
ओउफकोक पेन्टेनो

जूली: यह निश्चित रूप से एक सवाल है जिसे मैं बेहतर सिफारिशें देने के लिए देख रहा हूं। मैंने एग्रेस्टी और फ्रैंकलिन द्वारा सांख्यिकी: द आर्ट एंड साइंस ऑफ़ लर्निंग फ्रॉम डेटा, सीखा। मैंने पाया कि यह शानदार होने के लिए एप्लिकेशन-आधारित दृष्टिकोण है। यह 50-50 के आंकड़े और आर को विभाजित करने की पेशकश नहीं करता है, जो ओपी चाहता था, इसलिए मैंने इसका उल्लेख करने की जहमत नहीं उठाई। मैं अभी भी आँकड़ों के लिए एक धोखेबाज़ हूँ, हालांकि, मेरे नमक के एक दाने के साथ मेरी recs ले लो।
क्रिस्टोफर एडेन

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हाय जूली। यह अच्छा होगा यदि आप अपने उत्तर में प्रत्येक पुस्तक के लिए पूर्ण उद्धरण प्रदान कर सकते हैं। :)
कार्डिनल

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एडिलेड विश्वविद्यालय के माध्यम से एक अच्छी पुस्तक का उत्पादन किया जाता है यह ऑनलाइन मुफ्त में उपलब्ध है और हार्डकॉपी के लिए खरीद के रूप में।

आर के साथ सीखना सांख्यिकी

यह बहुत अच्छी तरह से इसकी संरचना में टूट गया है और आर को एक परिचय के साथ-साथ अधिक गहन विषयों में जाने से पहले सांख्यिकी के लिए बुनियादी परिचय को कवर करता है।

आर वेबसाइट पर पुस्तकों की एक बहुत गहरी सूची है जो इसे एक संदर्भ के रूप में प्रदान करती है, हालांकि वर्तमान में शीर्षक नहीं पढ़ा है, मैं आगे बढ़ने पर अपडेट करूंगा।

https://www.r-project.org/doc/bib/R-books.html


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रान्डेल ई। शूमाकर द्वारा आर का उपयोग करते हुए लर्निंग स्टैटिस्टिक्स जनवरी 2014 से SAGE पब्लिकेशंस से आ रहा है। इसमें पोस्टिंग की सभी सामग्री शामिल है।


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लोगों के लिए यह ठीक है कि हम उन्हें अपने काम के बारे में बताएं। हम उस तरह के पहले ज्ञान के बारे में गहराई से जानते हैं। यह एक अच्छा विचार से अधिक है, हालांकि, किसी भी सिफारिश के साथ किसी के संबंध को स्वीकार करने के लिए: यह अनुशंसा को अधिक विश्वसनीयता देता है और आपको क्रेडिट भी प्रदान करता है जिसके आप हकदार हैं, :-)। शायद आप इस अवसर को ले सकते थे, रैंडी, अपने जवाब को बढ़ाने के लिए, अपने लेखकत्व को स्वीकार करते हैं, और इस बारे में अधिक कहते हैं कि आपकी पुस्तक प्रश्न में बताए गए उद्देश्यों के लिए एक बढ़िया विकल्प क्यों होगी। और हमारी साइट पर आपका स्वागत है!
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