|
||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||
 Gutschein erhalten
Tauschen Sie jetzt R in Action: Data Analysis and Graphics with R gegen einen Amazon-Gutschein in Höhe von EUR 14,85 ein - einlösbar für Tausende von Artikeln bei Amazon.de. Entdecken Sie mehr eintauschbare Bücher im Bücher Trade-In Shop. Bitte beachten Sie die Teilnahmebedingungen.
 Jetzt für Amazon Student anmelden und um 20% erhöhten Eintauschwert sichern. |
Wird oft zusammen gekauft
Produktinformation
|
Mehr über den Autor
Entdecken Sie Bücher, lesen Sie über Autoren und mehr
› Besuchen Sie die Seite von Robert Kabacoff auf Amazon
› Besuchen Sie die Seite von Robert Kabacoff auf Amazon
Welche anderen Artikel kaufen Kunden, nachdem sie diesen Artikel angesehen haben?
In diesem Buch
(Mehr dazu)
Ausgewählte Seiten ansehen
Buchdeckel | Copyright | Inhaltsverzeichnis | Auszug | Stichwortverzeichnis | Rückseite
Buchdeckel | Copyright | Inhaltsverzeichnis | Auszug | Stichwortverzeichnis | Rückseite
Tags, die Kunden mit diesem Produkt verbinden(Was ist das?)Klicken Sie zum Suchen verwandter Artikel, Diskussionen oder Personen auf ein Tag.
|
Eine digitale Version dieses Buchs im Kindle-Shop verkaufen
Wenn Sie ein Verleger oder Autor sind und die digitalen Rechte an einem Buch haben, können Sie die digitale Version des Buchs in unserem Kindle-Shop verkaufen.
Weitere Informationen
Kundenrezensionen
Die hilfreichsten Kundenrezensionen
2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch|Von Amazon bestätigter Kauf
Wer ein Buch mit statistischer Theorie und länglichen Erklärungen sucht kann sich den Kauf sparen. Für alle anderen ist es das beste R-Buch schlechthin, man merkt deutlich die Erfahrung mit der Website des Autors. Inhaltlich deckt das Buch wirklich alle praktischen Fragen ab, die am Anfang auftauchen und den Anfängern das Leben schwer machen. Wo andere zum tausendsten Mal die theoretischen Verteilungen erklären, zeigt Kabacoff wie man Daten einliest, umorganisiert und darstellt, und zwar von der einfachen Grafik bis zur publikationsreifen Darstellung mit allen Schikanen. Besonders wertvoll war für mich, dass er auch die neueren Entwicklungen und Konventionen abdeckt, z.B. zum Arbeiten mit Datenbank-Strukturen, die apply Funktionen etc. Inhaltlich geht das Buch bis zu einfachen multivariaten Methoden (PCA)und Bootstrapping. Besonders nett ist auch ein eigenes Kapitel zum Thema "Missing Data". Zeitreihenanalyse (autoregressive Methoden etc.) fehlt.
Von Aufbau her kann man das Buch gut für Statistik-Kurse nutzen - wir kriegen in 4SWS den Stoff aus dem Buch nicht ganz durch.
Alles in Allem ein super Buch, das auf den Schreibtisch jedes R-Nutzers gehört.
Von Aufbau her kann man das Buch gut für Statistik-Kurse nutzen - wir kriegen in 4SWS den Stoff aus dem Buch nicht ganz durch.
Alles in Allem ein super Buch, das auf den Schreibtisch jedes R-Nutzers gehört.
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Es gibt viele gute englischsprachige Einführungen in das Statistikpaket R, aber Kabacoffs Einführung ist gerade für Sozialwissenschaftler die beste. Ursprünglich teilte Kabacoff sein Wissen auf einer Internetsite mit den Anfängern in R. Aber ein gebundenes Buch ist letztlich einfach bequemer und leserfreundlicher als eine Internetsite oder ein e-book (Ich habe sämtlich preprint-Ausgaben als e-book vom Verlag erhalten).
R kann (fast) alles, ist aber extrem spröde und schreckt vor allem Anfänger sehr schnell ab. Vor allem das Datenmodell von R erfordert eine sehr lange Einarbeitungszeit, bietet dann aber auch sehr elegante und effiziente Möglichkeiten der Datenmanipulation. Daher nimmt dieser Teil bei Kabacoff einen relativ breiten Raum ein. Hier zeigt sich aber auch der Praktiker Kabacoff, der viele Hinweise gibt, wie man R zähmen kann. Da R ein Importmodul für SPSS-Dateien besitzt, empfiehlt es sich R neben SPSS einzusetzen. Das hat nicht nur den Vorteil, dass man sich viel Arbeit mit dem Datenmodell erspart, sondern hat auch noch den Vorteil, dass man nicht die neueste SPSS-Version benötigt, um auch fortgeschrittene statistische Verfahren und vor allem exzellente grafischen Darstellungsmöglichkeiten zu nutzen.
Es gibt sicher umfangreichere Bücher über R, aber "R in Action" ist derzeit die aktuellste und leserfreundlichste Einführung von der gerade Sozialwissenschaftler profitieren werden. Pädagogisch besonders wertvoll!
R kann (fast) alles, ist aber extrem spröde und schreckt vor allem Anfänger sehr schnell ab. Vor allem das Datenmodell von R erfordert eine sehr lange Einarbeitungszeit, bietet dann aber auch sehr elegante und effiziente Möglichkeiten der Datenmanipulation. Daher nimmt dieser Teil bei Kabacoff einen relativ breiten Raum ein. Hier zeigt sich aber auch der Praktiker Kabacoff, der viele Hinweise gibt, wie man R zähmen kann. Da R ein Importmodul für SPSS-Dateien besitzt, empfiehlt es sich R neben SPSS einzusetzen. Das hat nicht nur den Vorteil, dass man sich viel Arbeit mit dem Datenmodell erspart, sondern hat auch noch den Vorteil, dass man nicht die neueste SPSS-Version benötigt, um auch fortgeschrittene statistische Verfahren und vor allem exzellente grafischen Darstellungsmöglichkeiten zu nutzen.
Es gibt sicher umfangreichere Bücher über R, aber "R in Action" ist derzeit die aktuellste und leserfreundlichste Einführung von der gerade Sozialwissenschaftler profitieren werden. Pädagogisch besonders wertvoll!
Die hilfreichsten Kundenrezensionen auf Amazon.com (beta)
Amazon.com:
5 Rezensionen
28 von 29 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
The new standard
10. September 2011
Format:Taschenbuch
I think that "R in Action" is the best "general-purpose" R book on the market. Previously, I would have recommended Joe Adler's "R in Nutshell" as the closest thing to an "R Bible", and Paul Teetor's "R Cookbook" as the beginner-friendly introduction. Now, "R in Action" comes close to giving one the best of both worlds, combining the accessibility of Teetor's book with the wide scope and thoroughness of Adler's. In adversarial terms, "R Cookbook", competing in the introduction-to-R pageant, charms the audience, but loses to "R in Action" on points - while "R in Nutshell", defending its hold on the "intermediate" sector, retains 100% support of multiple special-interest groups (including Machine Learning Alliance, Bioinformatics Computing League and Association for Advancement of Trellis Plots), but loses the median voter. It's a good idea to get two books, anyway, and this one deserves a spot on the list.
PS. Each of the three books splits the material into (a) "R fundamentals", including syntax, data structures and I/O, basic statistics and graphics, and (b) "Specialized statistics", starting from the linear regression. On (b), "R in Action" wins over "R in Nutshell" on depth, and distinguishes itself on (a), by offering valuable advice absent in "R in Nutshell". (Examples include importing data from Excel, SAS or SPSS, reading XML, parsing date strings, using string functions (!), reshaping data frames with "reshape" package, and - #1 on my list - SQL-querying data frames with "sqldf").
PPS. The one-star reviewer has quite a track record of drive-by poop-flinging - and if he did buy the "utterly useless" book (to burn it, I guess) directly from Manning, he paid $15-25 over Amazon's price.
PPPS. When I say "general-purpose", I primarily mean "not statistical". The latter group is itself split into generalist and specialized books; the main contenders in the first category seem to be (a) Crawley and (b) Maindonald and Brown, and out of these two, I would go for Maindonald and Brown.
PPPPS. Competition is catching up... "The R Primer" by Ekstrom (published in August 2011) looks quite nice, and beats "R in Action" on graphics coverage.
PS. Each of the three books splits the material into (a) "R fundamentals", including syntax, data structures and I/O, basic statistics and graphics, and (b) "Specialized statistics", starting from the linear regression. On (b), "R in Action" wins over "R in Nutshell" on depth, and distinguishes itself on (a), by offering valuable advice absent in "R in Nutshell". (Examples include importing data from Excel, SAS or SPSS, reading XML, parsing date strings, using string functions (!), reshaping data frames with "reshape" package, and - #1 on my list - SQL-querying data frames with "sqldf").
PPS. The one-star reviewer has quite a track record of drive-by poop-flinging - and if he did buy the "utterly useless" book (to burn it, I guess) directly from Manning, he paid $15-25 over Amazon's price.
PPPS. When I say "general-purpose", I primarily mean "not statistical". The latter group is itself split into generalist and specialized books; the main contenders in the first category seem to be (a) Crawley and (b) Maindonald and Brown, and out of these two, I would go for Maindonald and Brown.
PPPPS. Competition is catching up... "The R Primer" by Ekstrom (published in August 2011) looks quite nice, and beats "R in Action" on graphics coverage.
3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Includes Topics That Others Skip
22. Oktober 2011
Format:Taschenbuch
I thoroughly enjoyed reading this book. Kabacoff's writing is clear and concise. He covers a wide range of statistics and graphics, including topics that many books skip, such as missing values analysis and interactive graphics. One of the best things about R is the huge number of packages available for it. But which ones are worth investigating? This book covers quite a few packages I have never used before, so even experienced R users will make many useful discoveries reading it. I have no doubt this book will become as popular as his web site, Quick-R (statmethods.net).
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
If only I had this book when I was trying to do ANOVA back then...
18. Februar 2012
Format:Taschenbuch
This book fills an important gap by introducing the basics of R and statistical data analysis from a very practical and pragmatic point of view. It has a broad coverage and after introducing basic data set manipulation techniques and commands, it goes on to describe many important statistical data analysis techniques from simple linear regression to more advanced methods such as ANOVA, power analysis, resampling, bootstrapping, generalized linear models, PCA, factor analysis, and handling missing values.
One of the nice features of the book is the description and discussion of many different visualization methods. The author, using many interesting and real world examples, shows how basic and more advanced visualization methods in R can be very helpful in exploring and understanding many different types of data sets.
The reader should be careful, though. This book does not dive into the gory details of all the topics it covers. Luckily the author is also aware of that, and he always mentions the good and detailed references for the readers who want to master the mathematical details. But make no mistake, some of the discussions about the pitfalls of some modeling techniques such as regression are quite adequate.
You should also bear in mind that this book is not a guide to programming in R in general, even though you'll be able to do many different types of data analysis after having finished this book, you'd definitely need a book like The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design in order to develop your own sophisticated functions, modules and packages. Nevertheless I still consider R in Action is the perfect book for people who are curious about R and want to discover how they can utilize R to analyze real world data and come up with predictions.
I would easily give the book 5 stars if it also included the list of references. This is a huge omission and I want to believe that this was just an accident which will be corrected in the next edition. For example on page 111 it reads: "... recommend two excellent books that you'll find in the References section at the end of this book: Venables & Ripley (2000) and Chambers (2008).". But there is no References section at the end of the book! Thus you cannot learn more about Venables, Ripley and Chambers (you are left to your own Google skills).
One of the nice features of the book is the description and discussion of many different visualization methods. The author, using many interesting and real world examples, shows how basic and more advanced visualization methods in R can be very helpful in exploring and understanding many different types of data sets.
The reader should be careful, though. This book does not dive into the gory details of all the topics it covers. Luckily the author is also aware of that, and he always mentions the good and detailed references for the readers who want to master the mathematical details. But make no mistake, some of the discussions about the pitfalls of some modeling techniques such as regression are quite adequate.
You should also bear in mind that this book is not a guide to programming in R in general, even though you'll be able to do many different types of data analysis after having finished this book, you'd definitely need a book like The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design in order to develop your own sophisticated functions, modules and packages. Nevertheless I still consider R in Action is the perfect book for people who are curious about R and want to discover how they can utilize R to analyze real world data and come up with predictions.
I would easily give the book 5 stars if it also included the list of references. This is a huge omission and I want to believe that this was just an accident which will be corrected in the next edition. For example on page 111 it reads: "... recommend two excellent books that you'll find in the References section at the end of this book: Venables & Ripley (2000) and Chambers (2008).". But there is no References section at the end of the book! Thus you cannot learn more about Venables, Ripley and Chambers (you are left to your own Google skills).
Waren diese Rezensionen hilfreich?
Wir wollen von Ihnen hören.
Kunden diskutieren
|
Das Forum zu diesem Produkt
Fragen stellen, Meinungen austauschen, Einblicke gewinnen Aktive Diskussionen in ähnlichen Foren
Kundendiskussionen durchsuchen
|
Ähnliche Foren
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lieblingslisten
|
|
Ähnliche Artikel finden
Anhand des Sachgebietes nach ähnlichen Produkten suchen:
Ihr Kommentar
Möchten Sie die Produktinformationen aktualisieren oder Feedback zu den Produktabbildungen geben?
|
