Статистический анализ и визуализация данных с помощью R

Одним из основных инструментов познания мира является обработка данных, получаемых человеком из различных источников. Суть современного статистического анализа состоит в интерактивном процессе, состоящем из исследования, визуализации и интерпретации потоков поступаемой информации.  Сегодня R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа, о чем говорит, например, тот факт, что в 2010 году система R стала победителем ежегодного конкурса открытых программных продуктов Bossie Awards в нескольких номинациях.  В книге приведено описание распространенных процедур обработки данных и построения статистических моделей, которое иллюстрировано несколькими десятками примеров. В издании описаны алгоритмов анализа, основные полученные в примерах результаты и их возможную интерпретацию. Авторы старались, по возможности, обойтись без злоупотребления «ритуальными» словооборотами, характерными для многочисленных руководств по статистике, цитирования общеизвестных теорем и при- ведения многоэтажных расчетных формул . Акцент делался в первую очередь на практическое применение на то, чтобы читатель, руководствуясь прочитанным, мог проанализировать свои данные и изложить результаты коллегам . Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием R.  В этой книге вы найдет:  - подробное описание языка R и базовых графических возможностей системы;  - подробно изложенные описания распространенных процедур обработки данных и построения статистических моделей, иллюстрированные несколькими десятками примеров;  - большое количество фрагментов кода R, которые можно легко модифицировать для личных целей;  - рекомендации по интерпретации и представлению получаемых результатов анализа.  Материал книги построен по мере усложнения. Так, главы 4 и 5 ориентированы на читателя, которого интересует статистика лишь в объеме начального университетского курса. В главах 6 и 7 в рамках единой теории общих линейных моделей рассмотрен дисперсионный и регрессионный анализы а также приведены различные алгоритмы исследования и структурной идентификации моделей.  Так как неизменный интерес у исследователей вызывает пространственный анализ и визуализация данных на географических картах и схемах, в главе 9 приведены некоторые примеры соответствующих приемов .