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Modern Applied Statistics with S (Statistics and Computing)
 
 
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Modern Applied Statistics with S (Statistics and Computing) [Englisch] [Gebundene Ausgabe]

W.N. Venables , B.D. Ripley
5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
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Produktinformation

  • Gebundene Ausgabe: 495 Seiten
  • Verlag: Springer US; Auflage: 4th ed. 2002. Corr. 2nd printing (1. Oktober 2003)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 0387954570
  • ISBN-13: 978-0387954578
  • Größe und/oder Gewicht: 2,4 x 1,6 x 0,3 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 185.356 in Englische Bücher (Siehe Top 100 in Englische Bücher)
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Mehr über den Autor

W. N. Venables
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Produktbeschreibungen

Pressestimmen

"Modern Applied Statistics With S meets its goal of serving as an introduction to S for new users, as well as a reference and resource for those with more S experience." Journal of the American Statistical Association, December 2005

Kurzbeschreibung

A guide to using S environments to perform statistical analyses providing both an introduction to the use of S and a course in modern statistical methods. The emphasis is on presenting practical problems and full analyses of real data sets.

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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
3 von 7 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Very good book. 25. Juli 2003
Von Ein Kunde
Format:Gebundene Ausgabe
The book tells you everything you must know about S or R.It covers most of the statistical methods used.It is very comfortable to read and can be used as reference.I just can recommend this book. It is a complete reference for studies and for practical statistics. I'm sure you find everything an average user needs to know about S or R in this book.
War diese Rezension für Sie hilfreich?
Die hilfreichsten Kundenrezensionen auf Amazon.com (beta)
Amazon.com:  18 Rezensionen
48 von 48 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Excellent 6. März 2003
Von Andrew Robinson - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
A worthy update. The authors are matter-of-fact and straightforward. I appreciate their terse style, the broad coverage, and the many examples. It's also good that they're starting to split programming material off into its own monograph (S Programming), making this book all the more appropriate for learning, although not quite beginning, statisticians. Their considerable contribution in software is also very much appreciated.

I do not agree at all with the reviewer who chided them for including R; I say so much the better for it. I very much hope that they will continue to do so.

32 von 32 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
R deserves the coverage it gets here 2. September 2004
Von Weary Traveller - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe|Von Amazon bestätigter Kauf
Another reviewer wrote "I suspect most practicioners use S+". He should have been at the UserR! 2004 conference in Vienna this past March, with 500 or so enthusiastic R users including many from big industry (financial, pharmaceutical). And Ripley is the number-one contributor to the R Help mailing list by a long way. So it is completely appropriate that R is so prominant. Many of us appreciate open source not only for its cost ($0) but also its transparency. The reviewer should take another look at R.

As for the book, it is my data anlysis bible. It gets me started in a correct direction, with very well-explained and worked out examples, which I then adapt to my own datasets. The writing couldn't be clearer, and the references to primary sources as well as non-computational statistics texts I have found to be excellent. This is the one book to own if you are more than a beginner.
25 von 25 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Book Contents 17. Dezember 2005
Von MAURICIO AGUIAR - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe|Von Amazon bestätigter Kauf
The "search inside this book" feature was not available when this review was posted. Hope it helps.

CONTENTS

Introduction

Data Manipulation

The S Language

Graphics

Univariate Statistics

Linear Statistical Models

Generalized Linear Models

Non-Linear and Smooth Regression

Tree-Based Methods

Random and Mixed Effects

Exploratory Multivariate Analysis

Classification

Survival Analysis

Time Series Analysis

Spatial Statistics

Optimization

Implementation-Specific Details

The S-PLUS GUI

Datasets, Software and Libraries

References

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