X

  Wstęp 9
  1. Wprowadzenie do programu R 13
    1.1. Uwagi wst˛epne 13
    1.2. Tryby pracy w środowisku R 14
    1.3. Funkcja print 16
    1.4. Pakiety 17
    1.5. System pomocy 21
    1.6. Podstawy języka R 25
    1.7. Praca w trybie wsadowym 56
    1.8. Rcmdr 59
    1.9. Zadania 61
    1.10. Literatura 61
  2. Podstawowe zagadnienia statystycznej analizy wielowymiarowej 62
    2.1. Pojęcia wstępne 62
    2.2. Typy skal pomiarowych i ich charakterystyka 64
    2.3. Transformacja normalizacyjna 66
    2.4. Miary odległości 70
    2.5. Charakterystyki rozkładu wielu zmiennych 73
    2.6. Generowanie danych 75
    2.7. Zadania 78
    2.8. Literatura 79
  3. Graficzna prezentacja danych 81
    3.1. Wprowadzenie 81
    3.2. Parametry graficzne 82
    3.3. Wybrane funkcje narzędziowe trybu graficznego środowiska R 85
    3.4. Graficzna prezentacja rozkładów zmiennych 88
      3.4.1. Wykresy związane z gęstością rozkładu 88
      3.4.2. Wykres pudełkowy (boxplot) 91
    3.5. Graficzna prezentacja danych w przestrzeni dwuwymiarowej 92
      3.5.1. Wykresy rozrzutu danych metrycznych (scatterplot) 92
      3.5.2. Wykresy rozrzutu trzech zmiennych metrycznych (bubbleplot) 95
      3.5.3. Wykresy rozrzutu dwóch zmiennych metrycznych dla każdego poziomu trzeciej zmiennej niemetrycznej (trellis graphics) 96
      3.5.4. Wykresy funkcji matematycznych 97
      3.5.5. Wykres rozrzutu dla danych niemetrycznych 98
      3.5.6. Wykres rozrzutu dla danych symbolicznych interwałowych 100
    3.6. Graficzna prezentacja danych w przestrzeni trójwymiarowej 101
      3.6.1. Wykres dla danych metrycznych w przestrzeni trójwymiarowej 101
      3.6.2. Wykres dla danych niemetrycznych w przestrzeni trójwymiarowej 102
    3.7. Zadania 102
    3.8. Literatura 103
  4. Analiza wariancji 104
    4.1. Podstawy teoretyczne 104
    4.2. Pakiety i funkcje programu R 115
    4.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 116
    4.4. Zadania 126
    4.5. Literatura 127
  5. Analiza regresji wielorakiej 128
    5.1. Podstawy teoretyczne 128
    5.2. Pakiety i funkcje programu R 142
    5.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 146
    5.4. Zadania 153
    5.5. Literatura 155
  6. Nieparametryczne metody regresji 156
    6.1. Podstawy teoretyczne 156
    6.2. Pakiety i funkcje programu R 171
    6.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 176
    6.4. Zadania 190
    6.5. Literatura 191
  7. Analiza dyskryminacyjna 193
    7.1. Podstawy teoretyczne 193
    7.2. Pakiety i funkcje programu R 211
    7.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 220
    7.4. Zadania 235
    7.5. Literatura 236
  8. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne 238
    8.1. Podstawy teoretyczne 238
    8.2. Pakiety i funkcje programu R 244
    8.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 248
    8.4. Zadania 259
    8.5. Literatura 259
  9. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne — podejście wielomodelowe 261
    9.1. Podstawy teoretyczne 261
    9.2. Pakiety i funkcje programu R 268
    9.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 272
    9.4. Zadania 281
    9.5. Literatura 281
  10. Analiza conjoint 283
    10.1. Podstawy teoretyczne 283
    10.2. Pakiety i funkcje programu R 298
    10.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 305
    10.4. Zadania 315
    10.5. Literatura 316
  11. Analiza czynnikowa 318
    11.1. Podstawy teoretyczne 318
    11.2. Pakiety i funkcje programu R 339
    11.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 344
    11.4. Zadania 351
    11.5. Literatura 352
  12. Skalowanie wielowymiarowe 354
    12.1. Podstawy teoretyczne 354
    12.2. Pakiety i funkcje programu R 369
    12.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 371
    12.4. Zadania 379
    12.5. Literatura 380
  13. Analiza korespondencji 382
    13.1. Podstawy teoretyczne 382
    13.2. Pakiety i funkcje programu R 394
    13.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 397
    13.4. Zadania 405
    13.5. Literatura 406
  14. Analiza skupień 407
    14.1. Podstawy teoretyczne 407
    14.2. Pakiety i funkcje programu R 421
    14.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 426
    14.4. Zadania 430
    14.5. Literatura 431
  15. Analiza skupień —podejście modelowe 434
    15.1. Podstawy teoretyczne 434
    15.2. Pakiety i funkcje programu R 444
    15.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R 448
    15.4. Zadania 459
    15.5. Literatura 461
  Indeks 463
Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R

SZCZEGÓŁY WYDANIA

Spis treści

Liczba stron  

468

Kategoria

Metody ilościowe

ISBN-13

978-83-01-15661-9

Numer wydania

1

Język publikacji

polski

Słowa kluczowe

Dane, Program R, Statystyka, Ekonomia

Akceptowalne sposoby płatności

Karta kredytowa, przelew elektroniczny, płatny SMS

Informacja o sprzedawcy

Ravelo Sp. z o.o.

Redakcja: Eugeniusz Gatnar, Marek Walesiak
0.0 / 5 (0 głosów)
Wypożyczenie

Dostęp online przez aplikację myIBUK. Formaty plików: ibuk

X Format IBUK - ebook dostępny do wypożyczenia

- format książki elektronicznej
- bez instalowania oprogramowania, wystarczy przeglądarka internetowa oraz dostęp do Internetu,
- książka dostępna na Twojej półce w koncie myIBUK,
- dodatkowe funkcje: dodawanie notatek, tagów, zaznaczania fragmentów i cytatów,
- po pobraniu książka dostępna również bez dostępu do internetu.

Więcej informacji o formacie i wymaganiach technicznych IBUK »


od 4,92

Wypożycz teraz

Opis

Pierwszy polski podręcznik akademicki dotyczący statystycznej analizy wielowymiarowej z wykorzystaniem programu R!

Program R, dostępny bezpłatnie na zasadach powszechnej licencji publicznej GNU, jest wykorzystywany w badaniach naukowych i dydaktyce przez najlepsze uczelnie na świecie. Używają go przedstawiciele różnych dyscyplin naukowych, np. biologii, medycyny, psychologii, socjologii i ekonomii, jest bowiem znakomitym narzędziem do analizy danych. W dydaktyce wykorzystuje się go na kursach zarówno podstaw statystyki, jak i statystyki zaawansowanej oraz statystyki wielowymiarowej.

W książce szczegółowo omówiono:

- środowisko R jako środowisko obliczeń statystycznych oraz działający w nim język programowania,
- podstawowe zagadnienia statystycznej analizy wielowymiarowej,
- graficzne możliwości programu R wykorzystywane do wizualizacji danych w przestrzeni dwu- i trójwymiarowej,
- różne metody statystycznej analizy wielowymiarowej (takie jak analiza wariancji, analiza regresji wielorakiej, nieparametryczne metody regresji, analiza dyskryminacyjna, podejście wielomodelowe, analiza conjoint, analiza czynnikowa, metody skalowania wielowymiarowego, analiza korespondencji i analiza skupień) oraz związane z nimi pakiety i funkcje programu R.

Książka jest napisana klarownie i jasno, językiem zrozumiałym nie tylko dla statystyków. Zawiera liczne przykłady i zadania do samodzielnego rozwiązywania. Zainteresuje nie tylko studentów i pracowników naukowych, ale także praktyków, np. lekarzy , psychologów i socjologów, zajmujących się analizą danych.

Wersję instalacyjną programu R oraz dodatkowe pakiety można pobrać ze strony: http://www.r-project.org/.

Autorzy są pracownikami naukowo-dydaktycznymi Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu oraz Akademii Ekonomicznej w Katowicach. Zespołem wrocławskim kierował prof. Marek Walesiak, szef Katedry Ekonometrii i Informatyki Wydziału Gospodarki Regionalnej i Turystyki, zespołem katowickim – prof. Eugeniusz Gatnar z Zakładu Danych Statystycznych Katedry Statystyki Wydziału Zarządzania.


Sprawd? nowy abonament - to si? op?aca!
Ebook dost?pny w abonamencie
Inne ebooki wydawcy Bestsellery w kategorii

Oceny użytkowników

Średnia ocena: ( 0 )
0
0
0
0
0
Oceń:  
Opinie użytkowników
Bądź pierwszy!