Статистичний аналіз і візуалізація даних за допомогою R

Одним з основних інструментів пізнання світу є обробка даних, які отримуються людиною з різних джерел. Суть сучасного статистичного аналізу полягає в інтерактивному процесі, що складається з дослідження, візуалізації та інтерпретації потоків, що надходить інформації.  Сьогодні R є безумовним лідером серед вільно розповсюджуваних систем статистичного аналізу, про що говорить, наприклад, той факт, що 2010 року система R стала переможцем щорічного конкурсу відкритих програмних продуктів Bossie Awards у декількох номінаціях.  У книзі наведено опис поширених процедур оброблення даних і побудови статистичних моделей, яке ілюстровано декількома десятками прикладів. У виданні описані алгоритми аналізу, основні здобуті в прикладах результати та їх можливу інтерпретацію. Автори намагалися, за можливістю, обійтися без зловживання «ритуальними» словооборотами, характерними для численних руководств зі статистикою, цитування загальновідомих теореєм і під час ведення багатоповерхових розрахункових формул. Акцент робив насамперед на практичне застосування на те, щоб читач, керуючись прочитанням, міг проаналізувати свої дані та викласти результати колегам. Книга адресована студентам, аспірантам, а також молодим вченим, які бажають освоїти класичні та сучасні методи аналізу даних із використанням R.  У цій книзі ви знайдете:  - докладний опис мови R і базових графічних можливостей системи;  - докладно викладені описи поширених процедур оброблення даних і побудови статистичних моделей, ілюстровані декількома десятками прикладів;  - велика кількість фрагментів коду R, які можна легко модифікувати для особистих цілей;  — рекомендації з інтерпретації та представленню отриманих результатів аналізу.  Матеріал книги побудований у міру ускладнення. Так, глави 4 і 5 орієнтовані на читача, якого цікавить статистика лише в об'ємі початкового премічного курсу. У розділах 6 і 7 у рамках єдиної теорії загальних лінійних моделей розглянути дисперсійний і регресивний аналізи, а також наведені різні алгоритми дослідження та структурної ідентифікації моделей.  Оскільки незмінний інтерес у дослідників викликає просторовий аналіз і візуалізація даних на географічних мапах і схемах, у розділі 9 наведені деякі приклади відповідних приймань.