आर के साथ आंकड़ों के लिए संदर्भ पुस्तक - क्या इसका अस्तित्व है और इसमें क्या होना चाहिए?


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पृष्ठभूमि

इसके चारों ओर बहुत अधिक चर्चा है, इसलिए मैंने सोचा कि मैं अपने उत्तर को स्टैकएक्सचेंज पर पहले के टीबों से और गुगली से गुस्से में पा सकता हूं। आर के साथ (जैव) आंकड़ों के लिए केवल एक संदर्भ पुस्तक को खोजने की कोशिश करने के लिए आधे दिन का उपयोग करने के बाद, मैं पूरी तरह से भ्रमित हो गया और हार माननी पड़ी। हो सकता है कि मुफ्त की गई सामग्री वास्तव में उन किताबों से बेहतर हो, जिन्हें आप इस समय खरीद सकते हैं। चलिए इसका पता लगाते हैं।

इंटरनेट आर भाषा के लिए अच्छे मुफ्त साहित्य से भरा है , इसलिए वास्तव में औसत दर्जे की किताब के लिए भुगतान करने का कोई मतलब नहीं है, जो कि ज्यादातर समय कार्यालय की सजावट के रूप में उपयोग किया जाता है। आर होम साइट आर से संबंधित पुस्तकों को सूचीबद्ध करती है और उनमें से बहुत से हैं। अधिक सटीक होने के लिए: 115. उनमें से केवल एक शब्द " स्टैंडअलोन सांख्यिकी संदर्भ पुस्तक " के साथ विज्ञापित है । यह अभी 8 साल का है और पुराना हो सकता है। एस के साथ मॉडर्न एप्लाइड स्टैटिस्टिक्स का चौथा संस्करण और भी पुराना है। आर बुक को अक्सर बहुत बुनियादी के रूप में चबाया जाता है और संदर्भों की कमी, खराब स्वरूपित कोड और मैला खत्म होने के कारण अनुशंसित नहीं किया जाता है ।

हालाँकि, मैं एक पुस्तक की तलाश में हूँ , जिसे मैं R (द्वितीयक) के साथ व्यावहारिक आँकड़ों (पहले और सबसे महत्वपूर्ण) के स्टैंडअलोन संदर्भ के रूप में उपयोग कर सकता हूँ । पुस्तक को शेल्फ पर धूल के स्थान पर एनोटेशन, कॉफी के दाग और चिकना उंगली के निशान को इकट्ठा करने वाले मेरे कार्यालय डेस्क पर रहना चाहिए। यह मुफ्त पीडीएफ़ के संग्रह को बदलना चाहिए जो मैं अब तक उपयोग कर रहा हूं, यह नहीं भूलना चाहिए कि आर एक उत्कृष्ट संदर्भ पुस्तकालय के साथ आता है। “ सही तरीका क्या है? ”,“ क्यों? "और" तकनीकी रूप से, यह कैसे काम करता है? "अक्सर" आर के साथ कैसे करें? "की तुलना में अधिक ज्वलंत प्रश्न हैं।

चूंकि मैं एक इकोलॉजिस्ट हूं, इसलिए मैं ज्यादातर बायोस्टैटिस्टिक्स के अनुप्रयोगों के बारे में दिलचस्पी रखता हूं। हालाँकि, ये चीजें अक्सर जुड़ी होती हैं, मेरे लिए एक अंतःविषय सामान्य संदर्भ सबसे मूल्यवान होगा।

काम

यदि ऐसी कोई पुस्तक मौजूद है (मुझे इसमें संदेह है), तो कृपया पुस्तक का नाम (प्रति उत्तर केवल एक) प्रदान करें और पुस्तक की एक छोटी समीक्षा बताएं कि इसे विषय के लिए संदर्भ पुस्तक के रूप में क्यों नामित किया जाना चाहिए। चूंकि यह प्रश्न मौजूदा वाले से बहुत अलग नहीं है, इसलिए कृपया अपने उत्तर के लिए इस ट्रेड का उपयोग करें । आप पुस्तक के दोषों को भी सूचीबद्ध कर सकते हैं ताकि हम उन लोगों को आदर्श संदर्भ पुस्तक की विशेषताओं के रूप में सूचीबद्ध कर सकें।

मेरा प्रश्न यह है कि R युक्त आंकड़ों (सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले प्रकारों) के लिए संदर्भ पुस्तक क्या होनी चाहिए?

कुछ प्रारंभिक विचार सामान्य सुविधाओं का अनुसरण कर रहे हैं (कृपया, अपडेट करें):

  • ईंट जैसा मोटा
  • संक्षिप्त, लेकिन समझने योग्य
  • आंकड़ों के साथ भरा (आर कोड प्रदान के साथ)
  • पाठ से सबसे महत्वपूर्ण विवरणों का वर्णन करने वाले तालिकाओं और आरेखों को समझना आसान है
  • सबसे महत्वपूर्ण समीकरणों वाले आंकड़ों / विधियों के बारे में समझने में आसान, वर्णनात्मक पाठ।
  • प्रत्येक दृष्टिकोण के लिए अच्छे उदाहरण (आर कोड के साथ)
  • संदर्भों की विस्तृत और अद्यतित सूची
  • टाइपो की न्यूनतम संख्या

विषय - सूची

चूँकि मैं एक सांख्यिकीविद् नहीं हूँ और मुझे इस विषय की आवश्यकता के लिए इस (मौजूदा नहीं?) पुस्तक की आवश्यकता होगी, जो सामग्री के बारे में लिखना मेरे लिए कठिन है। क्योंकि द आर बुक स्पष्ट रूप से आर के साथ आंकड़ों के लिए संदर्भ पुस्तक होने का इरादा रखती है, लेकिन अक्सर आलोचना की जाती है, मैंने स्टैंडअलोन आर सांख्यिकी संदर्भ पुस्तक के लिए सामग्री की तालिका के लिए प्रारंभिक बिंदु के रूप में पुस्तक की सामग्री की प्रतिलिपि बनाई। अतिरिक्त कार्य: कृपया, सामग्री तालिका के लिए अतिरिक्त, सुझाव, विलोपन आदि प्रदान करें।

  1. शुरू करना
  2. आर भाषा की अनिवार्यता
  3. डेटा इनपुट
  4. Dataframes
  5. ग्राफिक्स
  6. टेबल्स
  7. अंक शास्त्र
  8. शास्त्रीय परीक्षण
  9. सांख्यिकीय मॉडलिंग
  10. वापसी
  11. भिन्नता का विश्लेषण
  12. कोवरियन का विश्लेषण
  13. सामान्यीकृत रैखिक मॉडल
  14. गणना डेटा
  15. तालिका में डेटा की गणना करें
  16. आनुपातिक डेटा
  17. द्विआधारी प्रतिक्रिया चर
  18. सामान्यीकृत योज्य मॉडल
  19. मिश्रित-प्रभाव मॉडल
  20. गैर-रेखीय प्रतिगमन
  21. ट्री मॉडल
  22. समय श्रृंखला विश्लेषण
  23. बहुभिन्नरूपी सांख्यिकी
  24. स्थानिक सांख्यिकी
  25. उत्तरजीविता विश्लेषण
  26. सिमुलेशन मॉडल
  27. ग्राफिक्स के रूप को बदलना
  28. संदर्भ और आगे पढ़ना
  29. सूची

पहले क्या कहा गया है?

StackExhange में आँकड़े और R पुस्तक सुझाव पूछने वाले कई treads शामिल हैं। R भाषा सीखने के लिए पुस्तकें, आँकड़े पहलू के बिना R भाषा सीखने वाली संदर्भ पुस्तक के बारे में पूछती हैं। आर्ट ऑफ़ आर प्रोग्रामिंग को सर्वश्रेष्ठ एकल सुझाव के रूप में स्थान दिया गया है। बुक टू लर्न स्टैटिस्टिक्स आर का उपयोग करके आँकड़ों के लिए एक आदर्श परिचयात्मक पुस्तक के लिए पूछता है, जो वास्तव में एक संदर्भ पुस्तक की तुलना में एक ही बात नहीं है। ओपन सोर्स स्टैटिस्टिकल टेक्स्ट बुक्स आर के साथ मल्टीवेरेट आँकड़े को सर्वश्रेष्ठ विकल्प के रूप में रैंक करता है। गैर-सांख्यिकीविदों वैज्ञानिकों के लिए आप किस पुस्तक की सिफारिश करेंगे? पसंद के कार्यक्रम को निर्दिष्ट किए बिना सर्वश्रेष्ठ सांख्यिकी संदर्भ पुस्तक के बारे में पूछता है।आर स्कोर में प्रयोगात्मक डिजाइन डेटा के सिमुलेशन पर संदर्भ या पुस्तक शायद मेरे सवाल के सबसे करीब। आर का उपयोग करके वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग और सिमुलेशन का परिचय यहां सबसे अधिक अनुशंसित पुस्तक है और जो मैं देख रहा हूं उसके करीब हो सकता है। हालाँकि, यह पुस्तक या तो R के साथ आँकड़ों के लिए एकल संदर्भ पुस्तक के रूप में पर्याप्त नहीं होगी।

संदर्भ पुस्तक और उनकी खामियों के लिए कुछ सुझाव

आर इन एक्शन को द आर बुक की तुलना में बेहतर समीक्षा मिली है, फिर भी यह स्पष्ट रूप से परिचयात्मक है

आर का उपयोग करके बायोस्टैटेक्निकल डिज़ाइन और विश्लेषण: एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका शायद वही है जो मैं देख रहा हूं। इसे अच्छी समीक्षा मिली है , लेकिन जाहिर तौर पर इसमें भी कई टाइपोस शामिल हैं। इसके अलावा, यह पुस्तक आंकड़ों की व्याख्या करने पर ध्यान केंद्रित नहीं करती है, बल्कि शोधकर्ताओं के उपयोग के लिए रेडीमेड व्यंजनों के रूप में सांख्यिकीय विश्लेषण देती है।

पारिस्थितिक मॉडल और डेटा आर में परिचयात्मक स्तर को छोड़ देता है। यह एक बहुत ही उपयोगी विशेषता है जो उस शब्द "परिचय" को देखते हुए, आर किताब की सूची में 43 घटनाओं को स्कोर करती है , लेकिन शायद पूरी तरह से संतोषजनक नहीं है, अगर हम आंकड़ों के लिए संदर्भ पुस्तक के बाद हैं ...?

आर का उपयोग करके वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग और सिमुलेशन का परिचय बहुत सकारात्मक समीक्षा प्राप्त हुआ , लेकिन डेटा सिमुलेशन तक सीमित है।

Richiemorrisroe का सुझाव है कि S के साथ आधुनिक एप्लाइड सांख्यिकी R के साथ एक स्टैंडअलोन सांख्यिकी संदर्भ पुस्तक के लिए पर्याप्त है। इस पुस्तक को उत्कृष्ट समीक्षा ( 1 , 2 ) प्राप्त हुई है और शायद इस समय शीर्षक के लिए सबसे अच्छा उम्मीदवार है? सबसे हालिया संस्करण 10 साल पहले सामने आया था, जो कार्यक्रम के विकास पर विचार करने में काफी लंबा है।

दिमित्री वी। मास्टरोव प्रतिगमन और बहुस्तरीय / श्रेणीबद्ध मॉडल का उपयोग करके डेटा विश्लेषण का सुझाव देते हैं । अभी तक इस पुस्तक की जाँच नहीं की गई है।


बहुत सारे पुस्तक समीक्षा पढ़ने के बाद, यह स्पष्ट प्रतीत होता है कि यहाँ पूछी गई सही पुस्तक अभी तक मौजूद नहीं है। हालाँकि, संभवतः ऐसा चुनना संभव है जो बहुत करीब हो। यह ट्रेंड सांख्यिकी उपयोगकर्ताओं के लिए एक समुदाय विकी के रूप में सबसे अच्छा मौजूदा संदर्भ पुस्तक खोजने के लिए और नए और पुराने पुस्तक लेखकों के लिए एक प्रेरणा के रूप में अपने काम को बेहतर बनाने के उद्देश्य से है।


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(+1) अच्छी समीक्षा के लिए! हालाँकि, ऐसा लगता है कि आपने अपने प्रश्न का उत्तर अपने स्वयं के प्रश्न में दिया है ...
समुद्रम

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यदि आप अपना समय निकालने में इतना समय लगाते हैं, तो अपनी खुद की एक लंबी सूची और यहां तक ​​कि इस तरह की किताब की एक रूपरेखा के साथ, आपको एक लिखना चाहिए। यह एक सिफारिश है जो मैं अक्सर सांख्यिकी और अर्थमिति की सूचियों पर देता हूं जब कोई व्यक्ति [BLAH] पर एक अच्छा समीक्षा पत्र मांगता है और चर्चा करता है कि उन्हें पाँच या दस मौजूदा समीक्षा पत्रों के बारे में क्या पसंद नहीं है - इस पर अपना पेपर लिखें।
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जवाबों:


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मैंने व्यक्तिगत रूप से सोचा था कि एस-प्लस के साथ मॉडर्न एप्लाइड सांख्यिकी आपके द्वारा उल्लिखित सभी बॉक्सों पर टिक करती है। हर उदाहरण में आर कोड है, वे अन्य स्रोतों को अच्छे संदर्भ देते हैं, और वेनबेल और रिप्ले में एक शानदार ढंग से व्याख्यात्मक और व्याख्यात्मक लेखन शैली है जिसकी मैंने वास्तव में सराहना की है। मैं हर बार पुस्तक को फिर से पढ़ने के लिए जाता हूं, और हर बार मुझे इससे अधिक मिलता है। बेशक, आपका माइलेज भिन्न हो सकता हैं।


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मैं सहमत हूँ। मेरे पास कई आँकड़े पुस्तकें हैं जो आर आधारित हैं, और MASS4 संभवतः वह है जो आप देख रहे हैं, लेकिन सबसे नज़दीकी जगहों में "terse" अन-रीड्रीटेड ट्रिक बन जाता है और मुझे इससे अधिक सांख्यिकीय पृष्ठभूमि ज्ञान की आवश्यकता होती है। उस ने कहा, मेरे पास लगभग 10 साल की किताब है और मैं इसे वापस ले रहा हूं और नया सामान सीख रहा हूं। मैं इसकी उम्र तुम दूर नहीं होने देंगे। ओह, और मैं अब एक आँकड़े पीएचडी कर रहा हूं :-)
शॉन

मैं एमएएस पर वापस भी जाता हूं, जो एक संदर्भ पुस्तक के रूप में इसके लिए प्रकट वरीयता की तरह लगता है।
पीटर एलिस

क्या 1998 का ​​MASS संस्करण 2003 से बहुत अलग है? आश्चर्य है कि अगर सामग्री अंतर इसके लिए £ 50 के बारे में अधिक जानने के लिए पर्याप्त है।
conjectures

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इस तरह के एक अच्छे सवाल के लिए धन्यवाद, और विशेष रूप से उस जानकारी के सभी संकलन। दुर्भाग्य से, आप जिस पुस्तक का वर्णन कर रहे हैं वह मौजूद नहीं है, और ईमानदार होने के लिए, यह संभवतः मौजूद नहीं हो सकता है। यदि आप मुख्य रूप से चाहते हैं तो आंकड़ों के लिए एक संदर्भ पुस्तक है, मैं रैखिक मॉडल पर एक बहुत अच्छी पुस्तक के साथ शुरू करूंगा। मेरी सिफारिश कुटनेर एट अल है, यह मात्रा और द्रव्यमान दोनों में एक ईंट से अधिक होने के मानदंडों को पूरा करता है, बहुत व्यापक, स्पष्ट और बहुत सारे उदाहरणों के साथ है। वास्तव में, यदि आप R आवश्यकता को समाप्त करते हैं, तो यह आपकी पूरी सूची से बहुत अधिक टिक जाता है। मैं इसे अक्सर संदर्भित करता हूं। हालाँकि, ~ 1500 पृष्ठों में, यह बहुत ही रैखिक मॉडल - यानी प्रतिगमन, और एनोवा को शामिल करता है - कुछ अन्य विषयों पर कुछ संक्षिप्त अध्याय हैं, लेकिन आप वास्तव में उसके लिए अन्य पुस्तकें चाहते हैं। इसके बाद, मुझे आपके लिए उपयुक्त स्तर पर एक शीर्ष-सांख्यिकीय सांख्यिकीय संदर्भ पुस्तक मिलेगी, जो भी अन्य तकनीकों के साथ आपको काम करने की आवश्यकता हो सकती है (जैसे, उत्तरजीविता विश्लेषण, स्थानिक विश्लेषण, आदि)। यदि वे पुस्तकें अपने उदाहरणों के लिए R का उपयोग नहीं करती हैं, तो आप R-विशिष्ट पुस्तक प्राप्त कर सकते हैं, जैसे उपयोग-आर में से एक! किताबें, लेकिन प्रलेखन, विगनेट्स, आर-हेल्प मेलिंग सूचियों के बीच, StackOverflow, और CV, आपको आवश्यकता नहीं हो सकती है। यदि आप सही तरीके से आर में प्रोग्राम करना सीखना चाहते हैं, तो आपको उन पुस्तकों में से एक भी प्राप्त करना चाहिए। इस बिंदु पर, आपके पास कम से कम 4 पुस्तकें हैं। मुझे क्षमा करें, लेकिन यह ऐसा ही है। कोई भी व्यक्ति जो आँकड़ों के साथ बड़े पैमाने पर काम करता है उसके पास सिर्फ एक पुस्तक है जो सब कुछ कवर करती है।


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मुझे नहीं लगता कि इस तरह की कोई किताब मौजूद है। मुझे लगता है कि पुस्तक जो सबसे करीब आती है, वह है गेलमैन और हिल्स डेटा एनालिसिस का उपयोग करके प्रतिगमन और मल्टीलेवल / पदानुक्रमित मॉडल

विपक्ष:

  • यह ~ 5 पुराना और सामाजिक वैज्ञानिकों के उद्देश्य से है।

  • यह आपकी टीओसी सूची में सब कुछ नहीं है (कुछ भी स्थानिक नहीं है, मूल रूप से समय श्रृंखला पर कुछ भी नहीं है, आदि)

पेशेवरों:

  • अच्छा लिखा

  • इसे इरेटा की सूची और लिंक पर टीओसी मिली है

  • इसमें गायब डेटा जैसी प्रमुख चीजें शामिल हैं, जो आपकी क्रमांकित सूची में नहीं है।

  • यह आपकी बुलेट सूची में अधिकांश आइटम हिट करता है।

  • बहुत सारे रेखांकन और R कोड (बहु-स्तरीय के लिए कुछ कीड़े कोड)।

  • डाउनलोड करने के लिए सभी डेटा / कोड उपलब्ध है।


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मैं एलिमेंट्स ऑफ़ स्टैटिस्टिकल लर्निंग के माध्यम से अपना काम कर रहा हूँ । यह पुस्तक तकनीकों की एक अविश्वसनीय श्रेणी को कवर करती है (इसलिए 700+ पृष्ठ है) लेकिन प्रत्येक दृष्टिकोण को अत्यधिक सैद्धांतिक तरीके के बजाय बहुत व्यावहारिक रूप से स्पष्ट रूप से समझाया गया है। इसमें स्पष्ट रूप से R के बारे में कुछ भी शामिल नहीं है, हालांकि प्लॉट और ग्राफ सभी स्पष्ट रूप से R के साथ बने हैं और चर्चा किए गए सभी विषयों के लिए CRAN पर पैकेज हैं। लेखक सभी आर के विकास (साथ ही आधुनिक मशीन सीखने की तकनीक का एक अच्छा हिस्सा) के साथ जुड़े हुए हैं।


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उस पुस्तक के लिए एक R पैकेज भी है: ElemStatLearn :-)
chl

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मैं वर्तमान में शीर्ष मतदान के जवाब से सहमत था कि MASS4 अनुरोध के लिए बहुत अच्छा था और सांख्यिकीय परिष्कार के काफी उच्च स्तर की आवश्यकता को पूरा करने में कठिनाई के साथ एक और प्रतिवादी के रूप में एक ही अनुभव है। MASS3 वास्तव में मेरी पहली "Rbook" थी और इसने मुझे उस क्षमता में काफी अच्छी तरह से परोसा। मैंने क्रॉली की "द आर बुक" खरीदी और इसे आर भाषा के गलत विवरण के लिए असंतोषजनक पाया और काम करने वाले उदाहरणों के एक सेट से थोड़ा अधिक होने के लिए जो सांख्यिकीय सिद्धांत की गहराई की कमी प्रतीत होती थी।

हालांकि, समय बीतने के साथ, मैंने इस सवाल के "बायोस्टैटिशियल" फ़ोकस के साथ-साथ अच्छी गहराई होने के लिए हार्लेल की "रिग्रेशन मॉडलिंग स्ट्रेटजीज़" (आरएमएस) को बेहतर पाया है। यह R पर एक परिचयात्मक पाठ नहीं है। इसके लिए किसी को कहीं और देखने की आवश्यकता है और इसके लिए मैं R [ http://www.crcpress.com/product/isbn/9781420068726] का उपयोग करते हुए (या इसके बावजूद ) का परिचय देने की सलाह देता हूं। इसका नाम) "आर फॉर डमीज़" लिखा गया है, जो स्टैकऑवरफ्लो के आर पोस्टिंग टैग्स के लिए लंबे समय के योगदानकर्ताओं द्वारा लिखा गया है। मेरे पास इसके पहले संस्करण में केवल RMS है, जब यह S पर अधिक केंद्रित था, लेकिन उस समय से हरेल ने R पर स्विच किया और पूरी तरह से समर्थन करता हैrms/Hmiscआर पैकेज जोड़ी। मेरा मानना ​​है कि यह कई सूचीबद्ध डोमेन में विशेषता कवरेज के लिए @ गंग के सुझाव को संतुष्ट करता है, हालांकि स्थानिक विश्लेषण या मिश्रित मॉडल के लिए नहीं।


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मैं आरएमएस और एमएएस दोनों की अत्यधिक अनुशंसा करता हूं। मैं बायोस्टैटिस्टिक्स में नहीं हूं, लेकिन हरेल में ज्यादातर सलाह आम तौर पर उपयोगी होती है। मैं अक्सर संभावित शोध छात्रों से हारेल, या बहुत कम अध्याय 4 को पढ़ने के लिए कहता हूं, और फिर यह सुनिश्चित करने के लिए अक्सर एमएएस को एक अच्छी सामान्य पुस्तक के रूप में सुझाता हूं कि उनके पास परिचित है।
Glen_b -Reinstate मोनिका

सामान्य स्व-अध्ययन के लिए मैं कॉक्स और हिंकल्स के "थ्योरिटिकल स्टैटिस्टिक्स" और फेलर के 2 वॉल्यूम "प्रोबेबिलिटी थ्योरी का परिचय" को नामांकित करता हूं। लेकिन यह स्पष्ट रूप से इस प्रश्न के आर-भाग को संबोधित नहीं कर रहा है।
डीडिन

[जिन छात्रों की मैं देखरेख करता हूं वे आँकड़ों के बाहर के क्षेत्रों में होते हैं, भले ही उनके काम में इसका बहुत कुछ शामिल होता है ... MASS और RMS अधिक बार कॉक्स और हिंकले और फेलर वॉल्यूम 2 ​​की तुलना में उनके लिए सहायक होते हैं, हालांकि उन दोनों के साथ - साथ केंडल और स्टुअर्ट - मेरी अपनी पृष्ठभूमि के लिए बहुत मूल्यवान थे]
Glen_b -Reate Monica

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यदि आप अनुवाद करना चाहते हैं ... (यह 4,900 पृष्ठ की सैद्धांतिक पुस्तक की एक साथी पुस्तक है):

बिग आर बुक

यह पुस्तक (जिसमें मैं सह-लेखक हूं) स्नातक और स्नातक स्तर पर 15 वर्षों के परामर्श अनुभव और शिक्षण का संकलन है और केवल आर सामानों के उदाहरण दिखाता हूं जिनके लिए गणित (प्रमाण) का विवरण मेरे 4,900 पृष्ठों में दिया गया है साथी किताबें, जहां संख्यात्मक मानों के साथ गणना भी की जाती है (अगले संस्करण में उपलब्ध होने वाले +500 पृष्ठ)। यह पुस्तक यह भी जांचने की संभावना देती है कि सॉफ्टवेयर सही मान देता है और यह यूरोपीय स्कूलों में सामान्य रूप से स्नातक पाठ्यक्रमों में पढ़ाए जाने वाले विषयों के बारे में हाथ से या एमएस एक्सेल में गणना करने से कहीं अधिक मजेदार है। इस पुस्तक का उद्देश्य यह भी है कि आप बिना लागत के समान परिणामों के लिए कई के बजाय 1 सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर सकते हैं (बजाय JMP + Minitab + SPSS + SAS + MATLAB का एक साथ उपयोग)। यह पुस्तक आर की कमजोरियों (पैकेज रखरखाव की गारंटी नहीं) को भी दिखाती है। यह विभिन्न आर मंचों और ब्लॉगों पर अत्यधिक मूल्यवान प्रश्नों का एक संग्रह भी है। यह मुफ़्त है और रंग में है!


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क्या आप अनुरोधित "संक्षिप्त समीक्षा" भी प्रदान कर सकते हैं? आप इस पुस्तक की सिफारिश क्यों कर रहे हैं? इसके बारे में अच्छी (और बुरी) बातें क्या हैं?
whuber

मैं सह-औटोर में से एक हूं ... छोटी समीक्षा के लिए बहुत तटस्थ नहीं ...
विंसेंट ISOZ

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यह ठीक है - हम आपसे यह सुनने के लिए आभारी होंगे कि आपको क्या लगता है कि आपकी पुस्तक की ताकत क्या है या इससे किसको फायदा होगा। पुस्तक के लिए अपने कनेक्शन का खुलासा करके (जो कि आवश्यक है ), आप पाठकों को इस बात के लिए सक्षम बनाते हैं कि आप जो कहते हैं उसका मूल्यांकन करने में। मुझे संदेह है कि कई पाठकों को यह समझ में आ जाएगा कि इस पुस्तक के बारे में आपके जानकार सहज हैं और आप जो कहेंगे, उसकी सराहना करेंगे। किसी प्रकार की समीक्षा प्रदान किए बिना, आपके उत्तर को केवल एक टिप्पणी पर फिर से लागू करना होगा, जिस पर अपेक्षाकृत कम ध्यान दिया जाएगा।
whuber
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