POLECAMY
Redakcja:
Wydawca:
Format:
ibuk
Pierwszy polski podręcznik akademicki dotyczący statystycznej analizy wielowymiarowej z wykorzystaniem programu R!
Program R, dostępny bezpłatnie na zasadach powszechnej licencji publicznej GNU, jest wykorzystywany w badaniach naukowych i dydaktyce przez najlepsze uczelnie na świecie. Używają go przedstawiciele różnych dyscyplin naukowych, np. biologii, medycyny, psychologii, socjologii i ekonomii, jest bowiem znakomitym narzędziem do analizy danych. W dydaktyce wykorzystuje się go na kursach zarówno podstaw statystyki, jak i statystyki zaawansowanej oraz statystyki wielowymiarowej.
W książce szczegółowo omówiono:
- środowisko R jako środowisko obliczeń statystycznych oraz działający w nim język programowania,
- podstawowe zagadnienia statystycznej analizy wielowymiarowej,
- graficzne możliwości programu R wykorzystywane do wizualizacji danych w przestrzeni dwu- i trójwymiarowej,
- różne metody statystycznej analizy wielowymiarowej (takie jak analiza wariancji, analiza regresji wielorakiej, nieparametryczne metody regresji, analiza dyskryminacyjna, podejście wielomodelowe, analiza conjoint, analiza czynnikowa, metody skalowania wielowymiarowego, analiza korespondencji i analiza skupień) oraz związane z nimi pakiety i funkcje programu R.
Książka jest napisana klarownie i jasno, językiem zrozumiałym nie tylko dla statystyków. Zawiera liczne przykłady i zadania do samodzielnego rozwiązywania. Zainteresuje nie tylko studentów i pracowników naukowych, ale także praktyków, np. lekarzy , psychologów i socjologów, zajmujących się analizą danych.
Wersję instalacyjną programu R oraz dodatkowe pakiety można pobrać ze strony: http://www.r-project.org/.
Autorzy są pracownikami naukowo-dydaktycznymi Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu oraz Akademii Ekonomicznej w Katowicach. Zespołem wrocławskim kierował prof. Marek Walesiak, szef Katedry Ekonometrii i Informatyki Wydziału Gospodarki Regionalnej i Turystyki, zespołem katowickim – prof. Eugeniusz Gatnar z Zakładu Danych Statystycznych Katedry Statystyki Wydziału Zarządzania.
Rok wydania | 2009 |
---|---|
Liczba stron | 468 |
Kategoria | Metody ilościowe |
Wydawca | Wydawnictwo Naukowe PWN |
ISBN-13 | 978-83-01-15661-9 |
Numer wydania | 1 |
Język publikacji | polski |
Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Statystyczna analiza przestrzennego...
do koszyka
Statystyczna i ekonometryczna analiza...
do koszyka
Podręczniki do muzyki i plastyki dla...
do koszyka
Spis treści
Wstęp | 9 |
1. Wprowadzenie do programu R | 13 |
1.1. Uwagi wst˛epne | 13 |
1.2. Tryby pracy w środowisku R | 14 |
1.3. Funkcja print | 16 |
1.4. Pakiety | 17 |
1.5. System pomocy | 21 |
1.6. Podstawy języka R | 25 |
1.7. Praca w trybie wsadowym | 56 |
1.8. Rcmdr | 59 |
1.9. Zadania | 61 |
1.10. Literatura | 61 |
2. Podstawowe zagadnienia statystycznej analizy wielowymiarowej | 62 |
2.1. Pojęcia wstępne | 62 |
2.2. Typy skal pomiarowych i ich charakterystyka | 64 |
2.3. Transformacja normalizacyjna | 66 |
2.4. Miary odległości | 70 |
2.5. Charakterystyki rozkładu wielu zmiennych | 73 |
2.6. Generowanie danych | 75 |
2.7. Zadania | 78 |
2.8. Literatura | 79 |
3. Graficzna prezentacja danych | 81 |
3.1. Wprowadzenie | 81 |
3.2. Parametry graficzne | 82 |
3.3. Wybrane funkcje narzędziowe trybu graficznego środowiska R | 85 |
3.4. Graficzna prezentacja rozkładów zmiennych | 88 |
3.4.1. Wykresy związane z gęstością rozkładu | 88 |
3.4.2. Wykres pudełkowy (boxplot) | 91 |
3.5. Graficzna prezentacja danych w przestrzeni dwuwymiarowej | 92 |
3.5.1. Wykresy rozrzutu danych metrycznych (scatterplot) | 92 |
3.5.2. Wykresy rozrzutu trzech zmiennych metrycznych (bubbleplot) | 95 |
3.5.3. Wykresy rozrzutu dwóch zmiennych metrycznych dla każdego poziomu trzeciej zmiennej niemetrycznej (trellis graphics) | 96 |
3.5.4. Wykresy funkcji matematycznych | 97 |
3.5.5. Wykres rozrzutu dla danych niemetrycznych | 98 |
3.5.6. Wykres rozrzutu dla danych symbolicznych interwałowych | 100 |
3.6. Graficzna prezentacja danych w przestrzeni trójwymiarowej | 101 |
3.6.1. Wykres dla danych metrycznych w przestrzeni trójwymiarowej | 101 |
3.6.2. Wykres dla danych niemetrycznych w przestrzeni trójwymiarowej | 102 |
3.7. Zadania | 102 |
3.8. Literatura | 103 |
4. Analiza wariancji | 104 |
4.1. Podstawy teoretyczne | 104 |
4.2. Pakiety i funkcje programu R | 115 |
4.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 116 |
4.4. Zadania | 126 |
4.5. Literatura | 127 |
5. Analiza regresji wielorakiej | 128 |
5.1. Podstawy teoretyczne | 128 |
5.2. Pakiety i funkcje programu R | 142 |
5.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 146 |
5.4. Zadania | 153 |
5.5. Literatura | 155 |
6. Nieparametryczne metody regresji | 156 |
6.1. Podstawy teoretyczne | 156 |
6.2. Pakiety i funkcje programu R | 171 |
6.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 176 |
6.4. Zadania | 190 |
6.5. Literatura | 191 |
7. Analiza dyskryminacyjna | 193 |
7.1. Podstawy teoretyczne | 193 |
7.2. Pakiety i funkcje programu R | 211 |
7.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 220 |
7.4. Zadania | 235 |
7.5. Literatura | 236 |
8. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne | 238 |
8.1. Podstawy teoretyczne | 238 |
8.2. Pakiety i funkcje programu R | 244 |
8.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 248 |
8.4. Zadania | 259 |
8.5. Literatura | 259 |
9. Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne — podejście wielomodelowe | 261 |
9.1. Podstawy teoretyczne | 261 |
9.2. Pakiety i funkcje programu R | 268 |
9.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 272 |
9.4. Zadania | 281 |
9.5. Literatura | 281 |
10. Analiza conjoint | 283 |
10.1. Podstawy teoretyczne | 283 |
10.2. Pakiety i funkcje programu R | 298 |
10.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 305 |
10.4. Zadania | 315 |
10.5. Literatura | 316 |
11. Analiza czynnikowa | 318 |
11.1. Podstawy teoretyczne | 318 |
11.2. Pakiety i funkcje programu R | 339 |
11.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 344 |
11.4. Zadania | 351 |
11.5. Literatura | 352 |
12. Skalowanie wielowymiarowe | 354 |
12.1. Podstawy teoretyczne | 354 |
12.2. Pakiety i funkcje programu R | 369 |
12.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 371 |
12.4. Zadania | 379 |
12.5. Literatura | 380 |
13. Analiza korespondencji | 382 |
13.1. Podstawy teoretyczne | 382 |
13.2. Pakiety i funkcje programu R | 394 |
13.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 397 |
13.4. Zadania | 405 |
13.5. Literatura | 406 |
14. Analiza skupień | 407 |
14.1. Podstawy teoretyczne | 407 |
14.2. Pakiety i funkcje programu R | 421 |
14.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 426 |
14.4. Zadania | 430 |
14.5. Literatura | 431 |
15. Analiza skupień —podejście modelowe | 434 |
15.1. Podstawy teoretyczne | 434 |
15.2. Pakiety i funkcje programu R | 444 |
15.3. Przykłady z wykorzystaniem programu R | 448 |
15.4. Zadania | 459 |
15.5. Literatura | 461 |
Indeks | 463 |