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R Cookbook (O'Reilly Cookbooks) (Englisch) Taschenbuch – 4. April 2011


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Produktinformation

  • Taschenbuch: 434 Seiten
  • Verlag: O'Reilly & Associates; Auflage: 1 (4. April 2011)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 0596809158
  • ISBN-13: 978-0596809157
  • Größe und/oder Gewicht: 17,8 x 2,5 x 23,3 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.8 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (4 Kundenrezensionen)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 4.027 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)

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Produktbeschreibungen

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Paul Teetor is a quantitative developer with Masters degrees in statistics and computer science. He specializes in analytics and software engineering for investment management, securities trading, and risk management. He works with hedge funds, market makers, and portfolio managers in the greater Chicago area, where he lives with his wife and sons. In his mind, he is a fabulous musician and one of the world's great futures traders.

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Die hilfreichsten Kundenrezensionen

6 von 6 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von mko am 26. Juli 2011
Format: Kindle Edition
Simply put, one of the best R starters around. What you get here are recipes for most common problems you will face while working with R. This book is an extended version of 25 Recipes for Getting Started with R. However, the coverage of material is different. While 25 Recipes focus on getting started with R, R Cookbook penetrates the subject in greater details and goes beyond simple usage of R. You will find here not only how to load data, manipulate it and plot some graphic. You can find description of various statistical analysis as well.

This book, is not for a reading in bed just before you go to sleep. It is too pragmatic. Simple definition of the problem and just after that, simple solution ' that's what you get when it comes to each issue covered within the book. This is the strength of R Cookbook. On the other hand, it's weakness. If you cant find the question within table of contents it might be hard to get the answer for what you ask about. As I like pragmatic approach, I like the book as well. For me it's just perfect. Well, maybe just too short.
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Format: Taschenbuch
Es handelt sich um eine gut strukturierte Einführung in R - Software, die eine Alternative zu kostenpflichtigen Statistikprogrammen wie SPSS anbietet. Leider ist es nicht so einfach andere (z.B. Studenten) von Gleichwertigkeit oder sogar Überlegenheit von R zu überzeugen. Zum Teil liegt das am Standard-Interface von R, das nicht so bunt und anwenderfreundlich ist. Mittlerweile gibt es jedoch gute Ergänzungsmöglichkeiten für R (RStudio, Deducer), die die Arbeit deutlich erleichtern. Trotzdem können die ersten Erfahrungen demotivierend sein. Die kostenlosen R-Einführungen setzen nicht selten Vorwissen voraus und die Beispiel-Befehle sind manchmal gar nicht ausführbar, weil sie auf vordefinierte Variablen zurückgreifen. Darüber hinaus sind die R-Dokumentationen zu lang und unüberschaubar für absolute Einsteiger. Das Buch von Paul Teetor basiert zum Glück auf einem anderen Prinzip - dem Kochbuchprinzip. Jedes Rezept wird nach dem folgenden Schema formuliert: Problem (z.B. Eine Variable definieren), Lösung, Diskussion, Siehe auch. Die Rezepte sind knapp und präzise, wodurch effizientes Lernen ermöglicht wird.

Die wichtigsten Einsteigerprobleme werden in diesem Buch erschöpfend behandelt (Pakete installieren, Daten importieren und bearbeiten, Diagramme, statistische Tests). Dabei wird die Nützlichkeit der einzelnen statistischen Verfahren in einfachen Worten erklärt, obwohl eigentlich statistische Vorkenntnisse beim Leser vorausgesetzt werden. Manchmal wird sogar auf Vertiefungsmöglichkeiten verwiesen (Links, weiterführende Literatur).

Die meisten Rezepte enthalten Code-Beispiele, die die Lösung von Problemen verdeutlichen und sogar replizierbar machen.
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Format: Taschenbuch
"amerikanisch", mit klarer Didaktik analog "Schaum's Outline Series".
Zu praktischen Einführung sehr gut geeignet.
Weitergehende Literatur je nach Problemstellungen erforderlich.
Das Buch ist keine Einführung in die Statistik.
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Von Mhelena am 14. Januar 2014
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
very good for the ones who have to deal with R, especially for beginners. However, also important for older R users, since you can review things you usually forget.
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen auf Amazon.com (beta)

Amazon.com: 59 Rezensionen
94 von 97 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Very Practical -- Saved me tons of time!!! 30. März 2011
Von Bill y - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
I'd give this book ten stars if I could. I bought one copy for the office and one for my house. This guy has the ability to write simply and with the mind set of people who are busy and want to get results right away. Of course we'd all love to be leisurely scholars and plow through theory and practice but most of us just need to get things done. A good example is the way he treats ARIMA. He warns you about using auto.arima but does not hide it from you because it is "dangerous." The book is full of tips, well organized and is oriented towards beginners, though it gets into depth. So many of the R books I've read absolutely pound you with up front details, some of which relate to obscure concerns, rather than starting with a task. For example, on page 199 he writes "Problem -- you want to count the relative frequency of certain observations in your sample" Next is "Solution" -- and he explains just the minimum needed to do that job. Some of the tips are just simple time savers, such as the function head(dataframe) to show a few of the dataframe rows at the start and tail(dataframe) to show a few at the end. Finally .... I don't know this writer personally, but I hope he keeps on writing because it is a craft he has thoroughly absorbed somewhere along the line. Bill Yarberry, Houston, TX
41 von 42 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
best intro to R I've found 25. Mai 2011
Von Dave Backus @ NYU - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
I'm a long time Matlab user, but have been using R for a couple months now. Still on the fence on their relative merits (they're different, let me say), but it's been interesting. I had the help of friends, but this book got me going. I bought probably 10 books, and this is far and away the best place to start. Nice combination of keeping it simple and still giving you a sense of the logic of the software. What it doesn't have is details about specific things (graphics, for example), but it gets you close enough that you can usually figure the rest out for yourself. Great book, well written, good coverage of topics -- at least for my use (analysis of international macroeconomic data).
33 von 35 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Good, but not necessary. 10. Mai 2012
Von Z. Sheffler - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch
R Cookbook is a good book to have. It covers the bases well, and is organized in a logical method. The "Cookbook" formula works, for the most part.

But if I lost it, would I purchase another copy? Probably not. Here's why:

- Outside of base R (and some MASS), you're pretty much out of luck. Some other libraries are covered, but not extensively.
- R help is very good. ?[function] or ??"[topic]" get the job done 90% as well as this book, and much faster. (In fairness, this book is written in plain English, which can't always be said for R help)
- There's a ridiculous cornucopia of cookbook-esque material on the web, notably Stack Overflow.
- There's very little in the way of scripting, which is the bread and butter of R.

My only strong advice would be that this is a supplement, and not a standalone learning method. But if you have another book on R and the price tag doesn't bother you, you could certainly do much worse.
29 von 31 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Required reference for working in R 6. April 2011
Von John Brady - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch
The R Cookbook should be on your bookshelf if you work with R.

The book is as self-described, a collection of tasks and how to accomplish those tasks in R (recipes). This is not a tutorial on the language, but is definitely recommended for novices. One of the most frustrating aspects of R for the beginner is to know what manipulations you require for a dataset, but to be clueless as to how to perform those steps in R; this book can help close that gap.

For intermediate users, it can serve as a reference. I'll often use this to jog my memory as to how a particular technique is applied, e.g., run a function on each row of a dataframe. Since the book has been available on the O'Reilly Safari system for several months, it's become one of my most-used options for R info.

Technically the book appears to be accurate, with the recipes I've used functioning well. Caveat, I have not tested any of the higher-end statistical recipes, as they aren't required in my work.

In summary, this should be one of the first books purchased when building an R library.

Disclaimer, I received access from O'Reilly Publishing to an electronic copy of this book for purposes of review.
15 von 15 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Great for beginners 31. Juli 2011
Von Dimitri Shvorob - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format: Taschenbuch
You will be disappointed if you are a competent R programmer looking for "hacks". Note that the only negative review so far mentions its author's four-year experience with R. Mine is much shorter, yet I too find the book too "junior" for my needs. (With "R in Nutshell" and Google at my disposal, I can send "R Cookbook" back after making several notes to record what I learnt from it. There are several nuggets that you will not find in "R in Nutshell", or will not think to google). However, the book is not advertised as an "R in Depth", so no complaints.

"R Cookbook" is a friendly and highly informative introduction to "general-purpose" R (one half of the book) and doing basic statistics with R (the other half). A chapter on time series, with a look at "zoo" package, is a bonus; a somewhat light (but does-the-job) take on R graphics may be viewed as a downside, but I see the benefit of getting the basics right, and letting the reader explore other resources - I would recommend "R Graphs Cookbook" and Quick-R Web site - when he/she is ready.

Yes, there are free R tutorials out on the Web - but given that this one is widely praised and inexpensive (even if you are never going to resell it - and at some point you probably should, and move to "R in Nutshell" - $25 is not too much. How much saved time is worth $25 for you?), why not take a look?

PS. "R in Action" by Robert Kabacoff is another option, and one that I actually like better.

PPS. The second edition of Michael Crawley's "R Book" is a large improvement over the first, and is a stronger competitor to both "R Cookbook" and "R in Action".
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