R Graphics Cookbook

Author: Winston Chang
Publisher: "O'Reilly Media, Inc."
ISBN: 9781449316952
Release Date: 2013
Genre: Computers

"Practical recipes for visualizing data"--Cover.

R Graphs Cookbook

Author: Hrishi V. Mittal
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 9781849513074
Release Date: 2011-01-14
Genre: Computers

With more than two million users worldwide, R is one of the most popular open source projects. It is a free and robust statistical programming environment with very powerful graphical capabilities. Analyzing and visualizing data with R is a necessary skill for anyone doing any kind of statistical analysis, and this book will help you do just that in the easiest and most efficient way possible. Unlike other books on R, this book takes a practical, hands-on approach and you dive straight into creating graphs in R right from the very first page. You want to harness the power of this open source programming language to visually present and analyze your data in the best way possible – and this book will show you how. The R Graph Cookbook takes a practical approach to teaching how to create effective and useful graphs using R. This practical guide begins by teaching you how to make basic graphs in R and progresses through subsequent dedicated chapters about each graph type in depth. It will demystify a lot of difficult and confusing R functions and parameters and enable you to construct and modify data graphics to suit your analysis, presentation, and publication needs. You will learn all about making graphics such as scatter plots, line graphs, bar charts, pie charts, dot plots, heat maps, histograms and box plots. In addition, there are detailed recipes on making various combinations and advanced versions of these graphs. Dedicated chapters on polishing and finalizing graphs will enable you to produce professional-quality graphs for presentation and publication. With R Graph Cookbook in hand, making graphs in R has never been easier.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 9783897216501
Release Date: 2010-12-31
Genre: Computers

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.

R Data Visualization Cookbook

Author: Atmajitsinh Gohil
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 9781783989515
Release Date: 2015-01-29
Genre: Computers

If you are a data journalist, academician, student or freelance designer who wants to learn about data visualization, this book is for you. Basic knowledge of R programming is expected.

An R Companion to Political Analysis

Author: Philip H. Pollock III
Publisher: CQ Press
ISBN: 9781483324661
Release Date: 2013-10-22
Genre: Political Science

Data Analysis with R Teach your students to conduct political research with R, the open source programming language and software environment for statistical computing and graphics. An R Companion to Political Analysis offers the same easy-to-use and effective style as the best-selling SPSS and Stata Companions. This new, comprehensive workbook covers descriptive statistics, data transformations, bivariate approaches (cross-tabulations and mean comparisons), controlled comparisons, statistical inference, linear correlation and regression, dummy variables and interaction effects, and logistic regression. The clear explanation and instruction is aided by the use of annotated and labeled screen shots as well as a wealth of exercises and datasets so students can apply their new skills.

Grundlagen der Datenanalyse mit R

Author: Daniel Wollschläger
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783662536704
Release Date: 2017-03-27
Genre: Computers

Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert. Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen. In die vierte Auflage sind sowohl die Neuerungen von R 3.3.2 als auch jüngere Entwicklungen bei den Zusatzpaketen eingeflossen. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und um ein eigenes Kapitel zu Diagrammen mit ggplot2 erweitert. Der Text behandelt nun auch allgemeine numerische Methoden wie Nullstellensuche, numerische Integration und Ableitung sowie numerische Optimierung.

RStudio for R Statistical Computing Cookbook

Author: Andrea Cirillo
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 9781784396947
Release Date: 2016-04-29
Genre: Computers

Over 50 practical and useful recipes to help you perform data analysis with R by unleashing every native RStudio feature About This Book 54 useful and practical tasks to improve working systems Includes optimizing performance and reliability or uptime, reporting, system management tools, interfacing to standard data ports, and so on Offers 10-15 real-life, practical improvements for each user type Who This Book Is For This book is targeted at R statisticians, data scientists, and R programmers. Readers with R experience who are looking to take the plunge into statistical computing will find this Cookbook particularly indispensable. What You Will Learn Familiarize yourself with the latest advanced R console features Create advanced and interactive graphics Manage your R project and project files effectively Perform reproducible statistical analyses in your R projects Use RStudio to design predictive models for a specific domain-based application Use RStudio to effectively communicate your analyses results and even publish them to a blog Put yourself on the frontiers of data science and data monetization in R with all the tools that are needed to effectively communicate your results and even transform your work into a data product In Detail The requirement of handling complex datasets, performing unprecedented statistical analysis, and providing real-time visualizations to businesses has concerned statisticians and analysts across the globe. RStudio is a useful and powerful tool for statistical analysis that harnesses the power of R for computational statistics, visualization, and data science, in an integrated development environment. This book is a collection of recipes that will help you learn and understand RStudio features so that you can effectively perform statistical analysis and reporting, code editing, and R development. The first few chapters will teach you how to set up your own data analysis project in RStudio, acquire data from different data sources, and manipulate and clean data for analysis and visualization purposes. You'll get hands-on with various data visualization methods using ggplot2, and you will create interactive and multidimensional visualizations with D3.js. Additional recipes will help you optimize your code; implement various statistical models to manage large datasets; perform text analysis and predictive analysis; and master time series analysis, machine learning, forecasting; and so on. In the final few chapters, you'll learn how to create reports from your analytical application with the full range of static and dynamic reporting tools that are available in RStudio so that you can effectively communicate results and even transform them into interactive web applications. Style and approach RStudio is an open source Integrated Development Environment (IDE) for the R platform. The R programming language is used for statistical computing and graphics, which RStudio facilitates and enhances through its integrated environment. This Cookbook will help you learn to write better R code using the advanced features of the R programming language using RStudio. Readers will learn advanced R techniques to compute the language and control object evaluation within R functions. Some of the contents are: Accessing an API with R Substituting missing values by interpolation Performing data filtering activities R Statistical implementation for Geospatial data Developing shiny add-ins to expand RStudio functionalities Using GitHub with RStudio Modelling a recommendation engine with R Using R Markdown for static and dynamic reporting Curating a blog through RStudio Advanced statistical modelling with R and RStudio

Serverless Computing in der AWS Cloud

Author: Niko Köbler
Publisher: entwickler.Press
ISBN: 9783868027808
Release Date: 2017-09-29
Genre: Architecture

Serverless heißt das neue Trendthema im Bereich des Cloud Computing. Dabei meint Serverless nicht, dass man keine Server mehr benötigt. Es geht vielmehr darum, sich auf die Ausführung seines Codes auf der Ebene von einzelnen Funktionen zu konzentrieren und das Management von Serverinstanzen, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit der Cloud zu überlassen. Zudem bezahlt man bei Serverless nur das, was man wirklich nutzt, nicht die bloße Bereitstellung oder Verfügbarkeit. Verwende Ressourcen, nicht Server oder Systeme. Infrastruktur ist implizit vorhanden. Das Buch führt in die Konzepte von Serverless Computing am Beispiel der AWS (Amazon Web Services) Cloud ein und beschreibt, wann der Einsatz von Serverless ein sinnvoller Lösungsansatz ist. AWS Lambda hat den Begriff Serverless geprägt, doch Serverless ist mehr als nur die Ausführung von Funktionen als Service (Function-as-a-Service, kurz FaaS). Auch in Richtung von API Gateways, Datenspeichern, Amazon DynamoDB und weitern Komponenten lässt sich Serverless denken. Praxisnahe Beispiele helfen beim Einstieg in die Serverless-Welt.

R in 10 Schritten

Author: Rainer Alexandrowicz
Publisher: UTB
ISBN: 9783825284848
Release Date: 2013-02-20
Genre: Social Science

Programmierung mit R zum Selbststudium und als Begleitlektüre: Die freie Programmierumgebung R spielt eine zunehmend wichtige Rolle in den sozialwissenschaftlichen Studienrichtungen, allen voran der Psychologie. Das Buch führt in die Bedienung und Programmlogik von R ein. Neben dem nach didaktischen Gesichtspunkten gegliederten Aufbau erlaubt ein umfangreicher Index auch die Verwendung als Nachschlagewerk. Viele Querverweise ermöglichen zudem den Direkteinstieg bei einem bestimmten Thema. Das Buch ist für das Selbststudium geeignet und bietet sich als Begleitlektüre zu einer einführenden Statistikvorlesung an. Es werden keine besonderen PC-Kenntnisse vorausgesetzt. Statistikkenntnisse auf Bachelorniveau sind von Vorteil, können aber auch parallel zur Lektüre erworben werden. Vertiefende Textabschnitte, die beim ersten Lesen auch übersprungen werden können, sind gesondert gekennzeichnet.

Programmieren mit R

Author: Uwe Ligges
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783540799986
Release Date: 2008-08-17
Genre: Computers

R ist eine objektorientierte und interpretierte Sprache und Programmierumgebung für Datenanalyse und Grafik. Ausführlich führt der Autor in die Grundlagen ein und vermittelt eingängig die Struktur der Sprache. So ermöglicht er Lesern den leichten Einstieg: eigene Methoden umsetzen, Objektklassen definieren und Pakete aus Funktionen und zugehöriger Dokumentation zusammenstellen. Detailliert beschreibt er die enormen Grafikfähigkeiten von R. Für alle, die R als flexibles Werkzeug zur Datenanalyse und -visualisierung einsetzen. In 2. Auflage mit vielen Verbesserungen und Neuerungen von R-2.3.x und weiteren von Lesern gewünschten Ergänzungen.

Statistik f r Dummies

Author: Deborah J. Rumsey
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 9783527692767
Release Date: 2016-12-16
Genre: Education

Statistik ist ganz sicher kein beliebtes, aber ein notwendiges und auch n?tzliches Thema. Deborah Rumsey erkl?rt Ihnen in diesem Buch die notwendigen Grundbegriffe, erl?utert die wichtigsten statistischen Konzepte und schafft einen Bezug zwischen Theorie und Praxis. Dabei kommt Sie fast ohne Formeln aus. Sie lernen die verschiedenen grafischen Darstellungsm?glichkeiten von statistischem Material kennen und erfahren, wie Sie Ihre Ergebnisse richtig auswerten. Egal ob Mittelwert, Bias, Standardabweichung oder Konfidenzintervall, schon bald kann Ihnen keiner mehr etwas vormachen.

R Recipes for Analysis Visualization and Machine Learning

Author: Viswa Viswanathan
Publisher: Packt Publishing Ltd
ISBN: 9781787288799
Release Date: 2016-11-24
Genre: Computers

Get savvy with R language and actualize projects aimed at analysis, visualization and machine learning About This Book Proficiently analyze data and apply machine learning techniques Generate visualizations, develop interactive visualizations and applications to understand various data exploratory functions in R Construct a predictive model by using a variety of machine learning packages Who This Book Is For This Learning Path is ideal for those who have been exposed to R, but have not used it extensively yet. It covers the basics of using R and is written for new and intermediate R users interested in learning. This Learning Path also provides in-depth insights into professional techniques for analysis, visualization, and machine learning with R – it will help you increase your R expertise, regardless of your level of experience. What You Will Learn Get data into your R environment and prepare it for analysis Perform exploratory data analyses and generate meaningful visualizations of the data Generate various plots in R using the basic R plotting techniques Create presentations and learn the basics of creating apps in R for your audience Create and inspect the transaction dataset, performing association analysis with the Apriori algorithm Visualize associations in various graph formats and find frequent itemset using the ECLAT algorithm Build, tune, and evaluate predictive models with different machine learning packages Incorporate R and Hadoop to solve machine learning problems on big data In Detail The R language is a powerful, open source, functional programming language. At its core, R is a statistical programming language that provides impressive tools to analyze data and create high-level graphics. This Learning Path is chock-full of recipes. Literally! It aims to excite you with awesome projects focused on analysis, visualization, and machine learning. We'll start off with data analysis – this will show you ways to use R to generate professional analysis reports. We'll then move on to visualizing our data – this provides you with all the guidance needed to get comfortable with data visualization with R. Finally, we'll move into the world of machine learning – this introduces you to data classification, regression, clustering, association rule mining, and dimension reduction. This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products: R Data Analysis Cookbook by Viswa Viswanathan and Shanthi Viswanathan R Data Visualization Cookbook by Atmajitsinh Gohil Machine Learning with R Cookbook by Yu-Wei, Chiu (David Chiu) Style and approach This course creates a smooth learning path that will teach you how to analyze data and create stunning visualizations. The step-by-step instructions provided for each recipe in this comprehensive Learning Path will show you how to create machine learning projects with R.

The Second Machine Age

Author: Andrew Mcafee
Publisher: Plassen Verlag
ISBN: 9783864702228
Release Date: 2014-10-01
Genre: Business & Economics

Computer sind mittlerweile so intelligent geworden, dass die nächste industrielle Revolution unmittelbar bevorsteht. Wer profitiert, wer verliert? Antworten auf diese Fragen bietet das neue Buch der Technologie-Profis Erik Brynjolfsson und Andrew McAfee. Seit Jahren arbeiten wir mit Computern - und Computer für uns. Mittlerweile sind die Maschinen so intelligent geworden, dass sie zu Leistungen fähig sind, die vor Kurzem noch undenkbar waren: Sie fahren Auto, sie schreiben eigene Texte - und sie besiegen Großmeister im Schach. Dieser Entwicklungssprung ist nur der Anfang. In ihrem neuen Buch zeigen zwei renommierte Professoren, welch atemberaubende Entwicklungen uns noch bevorstehen: Die zweite industrielle Revolution kommt! Welche Auswirkungen wird das haben? Welche Chancen winken, welche Risiken drohen? Was geschieht dabei mit den Menschen, was mit der Umwelt? Und was werden Gesellschaft und Politik tun, um die Auswirkungen dieser "neuen digitalen Intelligenz" für alle bestmöglich zu gestalten? Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine Reise in eine Zukunft, die schon längst begonnen hat.