Шипунов А.Б. и др. Наглядная статистика. Используем R!

А.Б. Шипунов, Е.М. Балдин, П.А. Волкова, А.И. Коробейников, С.А. Назарова, С.В. Петров, В.Г. Суфиянов.
26 июля 2020 г. (исправленная версия).Если вам необходима статистическая обработка данных для курсовой, диплома, статьи или диссертации; вы хотите лучше понимать результаты тех статистических методов, которые применяете; вы устали от того, что программы анализа данных не способны выполнить нестандартные задачи; вам необходимо перегруппировать ваши данные, но жаль тратить на это часы ручного труда; вам нужно освоить самые современные методы, еще не нашедшие отражения в большинстве статистических пакетов, то эта книга - для вас! Изложение построено на базе самого современного программного обеспечения - статистической среды R, которая принадлежит к числу наиболее динамически развивающихся программ в своем классе.Освоив R, вы сможете: полностью автоматизировать свою работу; запускать статистическую обработку прямо из текста документа; получать графики высокого качества и сохранить их в переносимых графических форматах; в любой момент повторить ваш анализ (например, если поменялись требования к иллюстрациям или исходные данные); использовать сотни "библиотек"-плагинов, разработанных для R; применять самые современные методы; разрабатывать собственные программа анализа данных: от коротких "макросов" до полноценных пакетов, реализующих новейшие алгоритмы; и, естественно, проводить любой стандартный анализ данных, получая при этом графики любой степени сложности.Оглавление
Предисловие
Что такое данные и зачем их обрабатывать?
Откуда берутся данные
Генеральная совокупность и выборка
Как получать данные
Что ищут в данных
Как обрабатывать данные
Неспециализированные программы
Специализированные статистические программы
Оконно-кнопочные системы
Статистические среды
Из истории S и R
Применение, преимущества и недостатки R
Как скачать и установить R
Как начать работать в R
Запуск
Первые шаги
R и работа с данными: вид снаружи
Как загружать данные
Как сохранять результаты
R как калькулятор
Графики
Графические устройства
Графические опции
Интерактивная графика
Типы данных
Градусы, часы и километры: интервальные данные
«Садись, двойка»: шкальные данные
Красный, желтый, зеленый: номинальные данные.
Доли, счет и ранги: вторичные данные
Пропущенные данные
Выбросы и как их найти
Меняем данные: основные принципы преобразования
Матрицы, списки и таблицы данных
Матрицы
Списки
Таблицы данных
Великое в малом: одномерные данные
Как оценивать общую тенденцию
Ошибочные данные
Одномерные статистические тесты
Как создавать свои функции
Всегда ли точны проценты
Анализ связей: двумерные данные
Что такое статистический тест
Статистические гипотезы
Статистические ошибки
Есть ли различие, или Тестирование двух выборок
Есть ли соответствие, или Анализ таблиц
Есть ли взаимосвязь, или Анализ корреляций
Какая связь, или Регрессионный анализ
Вероятность успеха, или Логистическая регрессия
Если выборок больше двух
Анализ структуры: data mining
Рисуем многомерные данные
Диаграммы рассеяния
Пиктограммы
Тени многомерных облаков: анализ главных компонент
Классификация без обучения, или Кластерный анализ
Классификация с обучением, или Дискриминантный анализ
Узнаем будущее: анализ временных рядов
Что такое временные ряды
Тренд и период колебаний
Построение временного ряда
Прогноз
Статистическая разведка
Первичная обработка данных
Окончательная обработка данных
Отчет
Приложение А. Пример работы в R
Приложение Б. Графический интерфейс (GUI) для R
Приложение В. Основы программирования в R
Приложение Г. Выдержки из документации R
Приложение Д. Краткий словарь языка R
Приложение Е. Краткий словарь терминов
Литература
Об авторах