Advanced R Statistical Programming and Data Models : Analysis, Machine Learning, and Visualization
Langue : anglais
Edité par Apress, 2019
- Livre broché
- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Carry out a variety of advanced statistical analyses including generalized additive models, mixed effects models, multiple imputation, machine learning, and missing data techniques using R. Each chapter starts with conceptual background information about the techniques, includes multiple examples using R to achieve results, and concludes with a case study.Written by Matt and Joshua F. Wiley, Advanced R Statistical Programming and Data Models shows you how to conduct data analysis using the popular R language. You'll delve into the preconditions or hypothesis for various statistical tests and techniques and work through concrete examples using R for a variety of these next-level analytics. This is a must-have guide and reference on using and programming with the R language. What You'll LearnConduct advanced analyses in R including: generalized linear models, generalized additive models, mixedeffects models, machine learning, and parallel processingCarry out regression modeling using R data visualization, linear and advanced regression, additive models, survival / time to event analysisHandle machine learning using R including parallel processing, dimension reduction, and feature selection and classificationAddress missing data using multiple imputation in RWork on factor analysis, generalized linear mixed models, and modeling intraindividual variabilityWho This Book Is ForWorking professionals, researchers, or students who are familiar with R and basic statistical techniques such as linear regression and who want to learn how to use R to perform more advanced analytics. Particularly, researchers and data analysts in the social sciences may benefit from these techniques. Additionally, analysts who need parallel processing to speed up analytics are givenproven code to reduce time to result(s).…
N° de réf. du vendeur 9781484228715
- Titre
- Advanced R Statistical Programming and Data Models : Analysis, Machine Learning, and Visualization
- Auteur
- Matt Wiley
- Éditeur
- Apress
- Année de publication
- 2019
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1484228715
- ISBN à 13 chiffres
- 9781484228715
- Poids de l'article
- 1 221 grammes
- Dimensions
- 254x178x35 mm
Written by Matt and Joshua F. Wiley, Advanced R Statistical Programming and Data Models shows you how to conduct data analysis using the popular R language. You'll delve into the preconditions or hypothesis for various statistical tests and techniques and work through concrete examples using R for a variety of these next-level analytics. This is a must-have guide and reference on using and programming with the R language.
What You'll Learn
- Conduct advanced analyses in R including: generalized linear models, generalized additive models, mixedeffects models, machine learning, and parallel processing
- Carry out regression modeling using R data visualization, linear and advanced regression, additive models, survival / time to event analysis
- Handle machine learning using R including parallel processing, dimension reduction, and feature selection and classification
- Address missing data using multiple imputation in R
- Work on factor analysis, generalized linear mixed models, and modeling intraindividual variability
Working professionals, researchers, or students who are familiar with R and basic statistical techniques such as linear regression and who want to learn how to use R to perform more advanced analytics. Particularly, researchers and data analysts in the social sciences may benefit from these techniques. Additionally, analysts who need parallel processing to speed up analytics are givenproven code to reduce time to result(s).
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Joshua F. Wiley is a lecturer in the Monash Institute for Cognitive and Clinical Neurosciences and School of Psychological Sciences at Monash University and a senior partner at Elkhart Group Limited, a statistical consultancy. He earned his PhD from the University of California, Los Angeles, and his research focuses on using advanced quantitative methods to understand the complex interplays of psychological, social, and physiological processes in relation to psychological and physical health. In statistics and data science, Joshua focuses on biostatistics and is interested in reproducible research and graphical displays of data and statistical models. Through consulting at Elkhart Group Limited and former work at the UCLA Statistical Consulting Group, he has supported a wide array of clients ranging from graduate students, to experienced researchers, and biotechnology companies. He also develops or co-develops a number of R packages including varian, a package to conduct Bayesian scale-location structural equation models, and MplusAutomation, a popular package that links R to the commercial Mplus software.
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