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R-ticulate

Wiley

2024년 07월 08일 출간

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ISBN 9781119718024
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작품소개

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An accessible learning resource that develops data analysis skills for natural science students in an efficient style using the R programming language R-ticulate: A Beginner’s Guide to Data Analysis for Natural Scientists is a compact, example-based, and user-friendly statistics textbook without unnecessary frills, but instead filled with engaging, relatable examples, practical tips, online exercises, resources, and references to extensions, all on a level that follows contemporary curricula taught in large parts of the world. The content structure is unique in the sense that statistical skills are introduced at the same time as software (programming) skills in R. This is by far the best way of teaching from the authors’ experience. Readers of this introductory text will find: Explanations of statistical concepts in simple, easy-to-understand language A variety of approaches to problem solving using both base R and tidyverse Boxes dedicated to specific topics and margin text that summarizes key points A clearly outlined schedule organized into 12 chapters corresponding to the 12 semester weeks of most universities While at its core a traditional printed book, R-ticulate: A Beginner’s Guide to Data Analysis for Natural Scientists comes with a wealth of online teaching material, making it an ideal and efficient reference for students who wish to gain a thorough understanding of the subject, as well as for instructors teaching related courses.
Foreword ix Preface xi About the Companion Website xiii 1 Hypotheses, Variables, Data 1 1.1 Occam’s Razor 2 1.2 Scientific Hypotheses 2 1.3 The Choice of a Software 3 1.3.1 First Steps in R 3 1.4 Variables 5 1.4.1 Variable Names and Values 5 1.4.2 Types of Variables 10 1.4.3 Predictor and Response Variables 11 1.5 Data Processing and Data Formats 12 1.5.1 The Long vs. the Wide Format 12 1.5.2 Choice of Variable, Dataset, and File Names 12 1.5.3 Adding, Removing, and Subsetting Variables and Data Frames 14 1.5.4 Aggregating Data 17 1.5.5 Working with Time and Strings 19 2 Measuring Variation 23 2.1 What Is Variation? 23 2.2 Treatment vs. Control 23 2.3 Systematic and Unsystematic Variation 24 2.4 The Signal-to-Noise Ratio 25 2.5 Measuring Variation Graphically 26 2.6 Measuring Variation Using Metrics 27 2.7 The Standard Error 29 2.8 Population vs. Sample 31 3 Distributions and Probabilities 35 3.1 Probability Distributions 35 3.2 Finding the Best Fitting Distribution for Sample Data 37 3.2.1 Graphical Tools 37 3.2.2 Goodness-of-Fit Tests 39 3.3 Quantiles 42 3.4 Probabilities 44 3.4.1 Density Functions (dnorm, dbinom, .) 44 3.4.2 Probability Distribution Functions (pnorm, pbinom, .) 46 3.4.3 Quantile Functions (qnorm, qbinom, .) 48 3.4.4 Random Sampling Functions (rnorm, rbinom, .) 49 3.5 The Normal Distribution 50 3.6 Central Limit Theorem 50 3.7 Test Statistics 52 3.7.1 Null and Alternative Hypotheses 53 3.7.2 The Alpha Threshold and Significance Levels 54 3.7.3 Type I and Type II Errors 54 References 56 4 Replication and Randomisation 57 4.1 Replication 57 4.2 Statistical Independence 60 4.3 Randomisation

작가정보

저자(글) Martin Bader

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