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Pressestimmen
Zur englischen Originalausgabe: "[Joseph] Adler (and O'Reilly) have succeeded with this first R title which can serve simultaneously as a reference manual kept near one's workstation, an occasional refresher on some topics or even a first introduction for some readers. The range in examples is excellent, and the support via the corresponding package is to be commended. R in a Nutshell is a very useful resource for new and experienced R users alike." - www.jstatsoft.org, April 2011
Kurzbeschreibung
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind -- so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik.
R kann viel. Und Sie können viel mit R machen -- wenn Sie wissen, wie es geht.
Willkommen in der R-Welt Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen -- und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen.
Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen -- wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver.
Datenanalyse und Statistik in der Praxis Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
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Kundenrezensionen
Die hilfreichsten Kundenrezensionen
6 von 6 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Ein absolutes "Muss". Klar gegliedert und anhand verständlicher Beispiele wird R und seine Funktionalität erklärt.
Geeignet sowohl als Nachschlagwerk, als auch als Lernunterlage um sich R anzueignen.
Dieses Buch sollte gemeinsam mit Chapmans Software for Data Analysis: Programming with R (Statistics and Computing) den Grundstein jeder R Anwender (Anfänger und Fortgeschrittene) Bibliothek bilden.
Geeignet sowohl als Nachschlagwerk, als auch als Lernunterlage um sich R anzueignen.
Dieses Buch sollte gemeinsam mit Chapmans Software for Data Analysis: Programming with R (Statistics and Computing) den Grundstein jeder R Anwender (Anfänger und Fortgeschrittene) Bibliothek bilden.
4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Gutes Buch. Klar und übersichtlich gegliedert. Tatsächliche eine "desktop reference".
Nach einer kurzen Einführung folgt in Kapitel zwei gleich ein Tutorial. Das kann man in einer Stunde durcharbeiten. Solide, aber nix besonderes. Zusätzlich daszu sollte man noch eines (oder zwei) der online frei erhältlichen R tutorials durcharbeiten.
Das Buch hat seine Stärken in den Erklärungen wie R funktioniert, was die besonderheiten der Sprache sind, welche Objekte unterschieden werden und wie man Daten in R holt (tolles Kapitel, echter Mehrwert zur Online help). Ein bisschen zu kurz gekommen ist aber das schreiben und debuggen von Funktionen.
Deckt nicht alles ab, trotzdem eines der besten Bücher, die ich als Einführung in eine Sprache gelesen habe. Ab hier gehts sehr schnell weiter. Mir hats geholfen. Kaufempfehlung.
Nach einer kurzen Einführung folgt in Kapitel zwei gleich ein Tutorial. Das kann man in einer Stunde durcharbeiten. Solide, aber nix besonderes. Zusätzlich daszu sollte man noch eines (oder zwei) der online frei erhältlichen R tutorials durcharbeiten.
Das Buch hat seine Stärken in den Erklärungen wie R funktioniert, was die besonderheiten der Sprache sind, welche Objekte unterschieden werden und wie man Daten in R holt (tolles Kapitel, echter Mehrwert zur Online help). Ein bisschen zu kurz gekommen ist aber das schreiben und debuggen von Funktionen.
Deckt nicht alles ab, trotzdem eines der besten Bücher, die ich als Einführung in eine Sprache gelesen habe. Ab hier gehts sehr schnell weiter. Mir hats geholfen. Kaufempfehlung.
2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Es ist nicht schlecht das Buch von O'Reilly aber eigentlich hinausgeworfenes Geld. Der Größte Teil des Buches besteht aus den Dokumentations-Files die mit R sowieso ausgeliefert werden und über die Funktion help(), help.search() oder example(ls) aufgerufen werden. Also meine Empfehlung kaufen wenn man genug Geld hat wenn nicht ist man besser bedient mit Büchern wie "A Handbook of Statistical Analyses using R".
Die neuesten Kundenrezensionen
All you need is..."R in a nutshell"
Covers rly (almost) everything for R, though there is no XML reference. Still a very good book for looking up some R features and so. Lesen Sie weiter...
Vor 9 Monaten von A Reader veröffentlicht
Ein gutes Buch für Einsteiger und fortgeschrittene Benutzer.
Ich finde das Buch sehr gelungen. Es ist meiner Meinung nach sowohl für Einsteiger, als auch für fortgeschrittenen Benutzer des statistischen Rechnens und der... Lesen Sie weiter...
Vor 14 Monaten von danman veröffentlicht
a must have!
Ganz klar eines der besten Referenzbuecher zu R. Es deckt ein breites Spektrum ab und bietet Antworten zu den meisten Fragen. Lesen Sie weiter...
Vor 16 Monaten von Solipsist in a Cloud veröffentlicht
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