Advertisement

R语言实战（第二版）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《R语言实战（第二版）》是一本全面介绍统计分析与图形化技术的权威指南，适合希望深入掌握R编程语言的数据科学家和分析师阅读。书中不仅涵盖了基础语法、数据处理，还详细讲解了高级主题如机器学习模型构建和性能评估方法，帮助读者解决实际问题并提升数据分析能力。 如果你正在阅读这本书，那么你可能需要进行数据收集、总结、转换、探索、建模、可视化或呈现等工作。如果是这样的话，R语言完全可以满足你的需求！如今，R已经成为统计学、预测分析和数据可视化的全球通用语言。它提供了从基础到前沿的各种数据分析方法和技术，帮助用户更好地理解和处理数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • R语言实战（第二版）
    优质
    《R语言实战（第二版）》是一本全面介绍统计分析与图形化技术的权威指南，适合希望深入掌握R编程语言的数据科学家和分析师阅读。书中不仅涵盖了基础语法、数据处理，还详细讲解了高级主题如机器学习模型构建和性能评估方法，帮助读者解决实际问题并提升数据分析能力。 如果你正在阅读这本书，那么你可能需要进行数据收集、总结、转换、探索、建模、可视化或呈现等工作。如果是这样的话，R语言完全可以满足你的需求！如今，R已经成为统计学、预测分析和数据可视化的全球通用语言。它提供了从基础到前沿的各种数据分析方法和技术，帮助用户更好地理解和处理数据。
     
  • R语言实战（中文版）
    优质
    《R语言实战》是一本全面介绍统计分析与数据科学中R编程语言应用的书籍。书中通过实例详细讲解了如何使用R进行数据分析、绘图和模型构建，适合初学者及专业人士阅读。 R语言学习的推荐书籍受到了老师和同学的一致好评。这本书特别风趣实用，涵盖了统计学所需的基本模型代码示例。
     
  • R语言数据挖掘与分析实战第二章代码
    优质
    本简介提供《R语言数据挖掘与分析实战》第二章中的代码解析和实例讲解，涵盖数据预处理、模型构建及评估等内容，助力读者掌握实用的数据科学技能。 2.1 R安装 2.2 R使用入门 2.2.1 R操作界面 2.2.2 RStudio窗口介绍 2.2.3 R常用操作 2.3 R数据分析包
     
  • R语言实战技巧_R语言实战技巧_
    优质
    本书聚焦于R语言的应用实践，涵盖数据处理、统计分析及可视化等核心技能，旨在帮助读者掌握解决实际问题的方法和技巧。适合希望提升R编程水平的数据分析师和技术爱好者阅读。 阅读本书后，你将全面掌握使用R语言进行数据分析与数据挖掘的技巧，并能熟练运用各种图形工具来探索和展示数据，从而更高效地分析并传达结果。如果你渴望成为备受高科技企业青睐的数据分析师，或是希望提高自己的科学数据分析能力和决策水平，那么从这本书开始学习吧！挑战大数据的世界，用R语言开启炫酷的数据统计与分析之旅。
     
  • R语言实战指南
    优质
    《R语言实战指南》是一本全面介绍统计分析软件R的应用书籍，旨在帮助读者掌握数据处理、建模及可视化技能，适用于各层次数据分析者。 作者：薛毅，陈立萍编著 页数：384
     
  • R语言实战技巧
    优质
    《R语言实战技巧》一书深入浅出地介绍了如何利用R语言进行数据分析、统计建模及可视化等操作，适合数据科学爱好者和专业人士阅读。 《R语言实战》是一本介绍如何使用R编程语言进行数据分析的书籍或文章。它涵盖了从基础概念到高级技术的各种主题，包括数据处理、统计分析以及图形展示等，旨在帮助读者掌握利用R语言解决实际问题的能力。书中不仅提供了丰富的案例研究和实用技巧，还强调了实践操作的重要性，并鼓励学习者通过动手实验来深化理解。 这本书或文章适合各个层次的用户阅读——无论是初学者想要入门还是经验丰富的数据科学家希望提升技能都十分适用。它详细解释了许多关键概念和技术细节，同时提供了一系列练习题帮助巩固所学知识。此外，《R语言实战》还介绍了一些流行的R包和工具，这些对于提高工作效率非常有帮助。 总之，《R语言实战》是一份全面且实用的学习资源，能够引导读者深入探索这一强大而灵活的数据分析平台——R语言的世界。
     
  • R语言实战源代码
    优质
    《R语言实战源代码》提供了《R语言实战》一书中的所有代码示例和数据集，帮助读者更好地理解和应用书中介绍的数据分析技术与方法。 《R 语言实战》这本书包含了每个章节中的实例源代码，并且可以在图灵社区在线获取相关数据。
     
  • R语言实战中文完整版PDF及配套代码_R语言实战_
    优质
    《R语言实战》是一本深入介绍统计分析与图形展示的R编程书籍，其中文完整版PDF提供了丰富的案例和示例代码，帮助读者快速掌握数据科学领域的关键技术。 本段落从解决实际问题出发，避免过多涉及统计学的理论阐述，重点讨论R语言及其应用，并力求讲解清晰透彻、实用性强。
     
  • 时间序列分析与应用：R语言（第二版）
    优质
    《时间序列分析与应用：R语言（第二版）》详细介绍了利用R语言进行时间序列数据分析的方法和技术，涵盖模型构建、预测及其实用案例。适合统计学和数据科学专业的学生及研究人员参考使用。 译者序前言 第1章 引论 1.1 时间序列举例 1.2 建模策略 1.3 历史上的时间序列图 1.4 本书概述 习题 第2章 基本概念 2.1 时间序列与随机过程 2.2 均值、方差和协方差 2.3 平稳性 2.4 小结 习题 附录A 期望、方差、协方差和相关系数 第3章 趋势 3.1 确定性趋势与随机趋势 3.2 常数均值的估计 3.3 回归方法 3.4 回归估计的可靠性和有效性 3.5 回归结果的解释 3.6 残差分析 3.7 小结 习题 第4章 平稳时间序列模型 4.1 一般线性过程 4.2 滑动平均过程 4.3 自回归过程 4.4 自回归滑动平均混合模型 4.5 可逆性 4.6 小结 习题 附录B AR(2)过程的平稳域 附录C ARMA(p，q)模型的自相关函数 第5章 平稳时间序列模型 5.1 通过差分平稳化 5.2 ARIMA模型 5.3 ARIMA模型中的常数项 5.4 其他变换 5.5 小结 习题 附录D 延迟算子 第6章 模型识别 6.1 样本自相关函数的性质 6.2 偏白相关函数和扩展的自相关函数 6.3 对一些模拟的时间序列数据的识别 6.4 非平稳性 6.5 其他识别方法 6.6 一些真实时间序列的识别 6.7 小结 习题 第7章 参数估计 7.1 矩估计 7.2 最小二乘估计 7.3 极大似然与条件最小二乘 7.4 估计的性质一 7.5 参数估计例证 7.6 自助法估计ARIMA模型 7.7 小结 习题 第8章 模型诊断 8.1 残差分析 8.2 过度拟合和参数冗余 8.3 小结 习题 第9章 预测 9.1 最小均方误差预测 9.2 确定性趋势 9.3 ARIMA预测…… 第10章 季节模型 第11章 时间序列回归模型 第12章 异常差时间序列模型 第13章 谱分析入门 第14章 谱估计 第15章 门限模型参考答案
     
  • 《R语言数据挖掘（第二版）》R代码及案例数据.rar
    优质
    本资源包含《R语言数据挖掘（第二版）》一书中的全部R代码和案例数据，便于读者实践学习与应用。 《R语言数据挖掘(第2版)》包含相关的R代码和案例数据。