Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Краткий справочник R

  • Файл формата pdf
  • размером 501,09 КБ
  • Добавлен пользователем
  • Описание отредактировано
Краткий справочник R
Без автора. — Б.и., 2010. — 29 с.
Начало работы
Способы работы в Windows
Установка пакетов
Рабочая область
Элементарные команды
Основы и помощь
Данные (создание)
Последовательности
Строки
Данные (загрузка, чтение, запись и сохранение)
Данные (выбор и манипуляция)
Манипулирование данными
Массивы и матрицы
Фреймы данных
Индексирование (фрейм данных)
Индексирование (списков)
Индексирование (Матрицы)
Индексирование (vectors)
Переменные
Переменные (преобразование)
Переменные (информация)
Переменные (управление)
Даты и время
Временные ряды
Операторы
Группа "Math"
Группа "Ops"
Группа "Summary"
Группа "Complex"
Другие полезные операторы
Управление последовательностью выполнения
Операторы условия
Операторы цикла
Функции
Обработка ошибок
Статистика
Основные статистики
Распределения
Регрессии
OLS (МНК) подгонка линейной модели
Проверка пригодности OLS
Менее чувствительные к выбросам и гетероскедастичности регрессии
Стойкие (resistant) регресси
  • Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
  • Регистрация

Смотри также

Подробнее

Акберова Н.И. Краткое введение в R и RStudio

  • pdf
Учебно-методическое пособие. — Самиздат, 2014. — 15 с. Целью этих практических занятий является познакомить вас с R и RStudio, которые вы будете использовать на протяжении всего курса и изучить статистические понятия, рассмотренные в лекциях, а также научиться анализировать реальные данные и делать обоснованные выводы. R - это название самого языка программирования, а RStudio...
  • 376,97 КБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Зарядов И.С. Введение в статистический пакет R. Часть 1

  • pdf
М.: Российский университет дружбы народов, 2010. — 207 с. R - это одновременно и свободно распространяемая программная среда с открытым кодом, развиваемая в рамках проекта GNU, и язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой. R можно применять везде, где нужна работа с данными. Это и сама математическая статистика во всех её приложениях, и первичный...
  • 1,40 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Зарядов И.С. Введение в статистический пакет R. Часть 2

  • pdf
М.: Российский университет дружбы народов, 2010. — 141 c. Во второй части пособия описаны: Основы теории вероятностей в R. Основы математической статистики в R. Проверка статистических гипотез в R для одной выборки. Проверка статистических гипотез в R для двух и более выборок.
  • 1,64 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Мюллер А., Гидо С. Введение в машинное обучение с помощью Python

  • pdf
М.: O’Reilly Media, 2017. — 392 с. Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем...
  • 13,28 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Силен Д., Мейсман А., Али М. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных

  • pdf
СПб.: Питер, 2017. — 336 с. — (Библиотека программиста). — ISBN: 9785496025171. Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения,...
  • 108,32 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Подробнее

Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R

  • pdf
Монография. — Тольятти; Лондон: Б.и., 2017. — 351 с. Описана широкая совокупность методов построения статистических моделей классификации и регрессии для отклика, представленного в альтернативной, категориальной и метрической шкалах наблюдений. Подробно рассматириваются деревья решений, машины опорных векторов с различными разделяющими поверхностями, нелинейные формы...
  • 6,14 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Наверх