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The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design [Kindle Edition]

Norman Matloff
5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (5 Kundenrezensionen)

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Produktbeschreibungen

Kurzbeschreibung

R is the world's most popular language for developing statistical software: Archaeologists use it to track the spread of ancient civilizations, drug companies use it to discover which medications are safe and effective, and actuaries use it to assess financial risks and keep economies running smoothly.


The Art of R Programming takes you on a guided tour of software development with R, from basic types and data structures to advanced topics like closures, recursion, and anonymous functions. No statistical knowledge is required, and your programming skills can range from hobbyist to pro.


Along the way, you'll learn about functional and object-oriented programming, running mathematical simulations, and rearranging complex data into simpler, more useful formats. You'll also learn to:


  • Create artful graphs to visualize complex data sets and functions
  • Write more efficient code using parallel R and vectorization
  • Interface R with C/C++ and Python for increased speed or functionality
  • Find new R packages for text analysis, image manipulation, and more
  • Squash annoying bugs with advanced debugging techniques

Whether you're designing aircraft, forecasting the weather, or you just need to tame your data, The Art of R Programming is your guide to harnessing the power of statistical computing.

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Norman Matloff, Ph.D., is a Professor of Computer Science at the University of California, Davis. He is the creator of several popular software packages, as well as a number of widely-used Web tutorials on computer topics. He has written articles for the "New York Times," the "Washington Post," "Forbes Magazine," the "San Francisco Chronicle," and the "Los Angeles Times," among others, and is also the author, with Peter Jay Salzman, of "The Art of Debugging" (No Starch Press).

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5.0 von 5 Sternen great reference and manual! 22. September 2013
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Wonderful book for those who want to improve their R codes, wrap it in nice functions and packages, optimize the time of execution of the code. The book is well written, so it can be read either from cover to cover or in parts. Easy to navigate and find relevant functions. Lots of examples make it easy to incorporate into your code.
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2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Gut geschrieben 23. August 2013
Von zom
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Ich hab (noch) kein anderes Buch über R gelesen, also ist meine Meinung vermutlich nur eingeschränkt hilfreich.
Das Buch ist definitiv gut. Es ist sehr verständlich und klar geschrieben und man kann es relativ flüssig lesen (so flüssig wie man technsiche Bücher eben lessen kann)
Es wird viel Zeit, i.e. Seiten, für die Grundlagen eingeräumt. Das kann man mögen, wie ich, oder auch nicht.
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1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Highly recommendable 13. Mai 2013
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
I appreciated this book for its nice examples and reference structure. I learned the concepts and use it regularly to look up specifics.
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5.0 von 5 Sternen Sehr Gut! 30. März 2014
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Empfehlenswert für Einsteiger wie auf für werdende Profis. Einfache Erklärungen mit aber genügend Tiefe! Habe auch schon andere Literatur R betreffend gelesen und finde dieses Buch als eines von den besten, wenn nicht sogar das beste Buch für R.
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5.0 von 5 Sternen Easy-to-read textbook 13. Dezember 2013
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Without any prior programming knowledge I think this book would be difficult. With my limited prior knowledge of R, it is an easy-to-read, helpful textbook. Especially, I like the numerous small examples.
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