![[Đánh giá] R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics (JD Long) Tóm tắt.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2574019/c1a-085k3-z3o38qz5b7gm-1f6h2c.jpg)
Show Notes
R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics (JD Long)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492040681?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/R-Cookbook%3A-Proven-Recipes-for-Data-Analysis%2C-Statistics%2C-and-Graphics-JD-Long.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/sous-vide-cookbook-a-concise-guide-and-proven/id1518981940?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=R+Cookbook+Proven+Recipes+for+Data+Analysis+Statistics+and+Graphics+JD+Long+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_R-Cookbook-JD-Long.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_R-Cookbook-JD-Long.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_R-Cookbook-JD-Long.html
- Đọc thêm: https://vietnam.9natree.com/read/1492040681/
#Vector,factorvàdataframe #Nhậpxuấtvàbiếnđổidữliệu #Khoảngtincậyvàkiểmđịnhthốngkê #HồiquytuyếntínhvàANOVA #Phâncụmvàtrựcquanhóadữliệu #RCookbook
R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics là sách hướng dẫn thực hành về ngôn ngữ R, do JD Long và Paul Teetor biên soạn, trong ấn bản thứ hai được mở rộng và cập nhật. Thay vì trình bày R như một giáo trình lập trình tuần tự, sách tổ chức hơn 275 công thức theo các vấn đề cụ thể mà người làm dữ liệu thường gặp. Mỗi công thức thường bắt đầu từ một nhu cầu rõ ràng, đưa ra cách làm bằng mã R, rồi giải thích cơ chế và những điểm cần lưu ý. Phạm vi nội dung đi từ vector, kiểu dữ liệu, nhập xuất dữ liệu và cấu trúc như data frame, đến xác suất, kiểm định, đồ họa, hồi quy tuyến tính, ANOVA và phân cụm. Sách chủ yếu dựa trên R cơ bản cùng những công cụ quan trọng trong hệ tidyverse, nên không cố bao quát toàn bộ hệ sinh thái gói mở rộng. Mục tiêu của cuốn sách là giúp người đọc giải quyết công việc phân tích nhanh hơn, đồng thời hiểu đủ nền tảng để điều chỉnh lời giải cho dữ liệu và bối cảnh của mình.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492040681?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/R-Cookbook%3A-Proven-Recipes-for-Data-Analysis%2C-Statistics%2C-and-Graphics-JD-Long.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/sous-vide-cookbook-a-concise-guide-and-proven/id1518981940?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=R+Cookbook+Proven+Recipes+for+Data+Analysis+Statistics+and+Graphics+JD+Long+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_R-Cookbook-JD-Long.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_R-Cookbook-JD-Long.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_R-Cookbook-JD-Long.html
- Đọc thêm: https://vietnam.9natree.com/read/1492040681/
#Vector,factorvàdataframe #Nhậpxuấtvàbiếnđổidữliệu #Khoảngtincậyvàkiểmđịnhthốngkê #HồiquytuyếntínhvàANOVA #Phâncụmvàtrựcquanhóadữliệu #RCookbook
R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics là sách hướng dẫn thực hành về ngôn ngữ R, do JD Long và Paul Teetor biên soạn, trong ấn bản thứ hai được mở rộng và cập nhật. Thay vì trình bày R như một giáo trình lập trình tuần tự, sách tổ chức hơn 275 công thức theo các vấn đề cụ thể mà người làm dữ liệu thường gặp. Mỗi công thức thường bắt đầu từ một nhu cầu rõ ràng, đưa ra cách làm bằng mã R, rồi giải thích cơ chế và những điểm cần lưu ý. Phạm vi nội dung đi từ vector, kiểu dữ liệu, nhập xuất dữ liệu và cấu trúc như data frame, đến xác suất, kiểm định, đồ họa, hồi quy tuyến tính, ANOVA và phân cụm. Sách chủ yếu dựa trên R cơ bản cùng những công cụ quan trọng trong hệ tidyverse, nên không cố bao quát toàn bộ hệ sinh thái gói mở rộng. Mục tiêu của cuốn sách là giúp người đọc giải quyết công việc phân tích nhanh hơn, đồng thời hiểu đủ nền tảng để điều chỉnh lời giải cho dữ liệu và bối cảnh của mình.
