Статистический Анализ и Визуализация Данных С помощью R

Учебное пособие содержит изложение методов и алгоритмов математической статистики, решения задач фильтрации, аппроксимации, спектрального и гармонического анализа, возникающих при обработке и анализе экспериментальных данных • Приводятся необходимые теоретические положения и соответствующие расчетные соотношения. Отдельное внимание уделяется реализации этих соотношений в математическом пакете MathCAD и табличном процессоре Excel. В пособии приведено большое количество примеров и копий фрагментов документов, которые позволят студентам не только лучше понять и усвоить учебный материал, но и эффективно использовать эти приложения при выполнении курсовых и выпускных квалификационных работ • Пособие предназначено для бакалавров и магистрантов, обучающихся по направлению подготовки «Строительство», и аспирантов направления «Техника и технологии строительства», а также будет весьма полезным магистрантам, аспирантам и преподавателям при изучении дисциплин, связанных с обработкой экспериментальных данных

Рассматриваются концепции и подходы к визуализации результатов численных расчетов высокоскоростных течений, приведены данные визуализации сверхзвуковых струйных и отрывных течений, полученные при экспериментальных исследованиях. Представлены результаты визуализации полей течения, полученные с использованием измерительных высокоточных координатных устройств, работающих под управлением автоматизированных систем сбора данных. Наряду с широко распространенным шлирен-методом визуализации, приведены данные визуализации, полученные методом лазерного ножа, а также результаты панорамного бесконтактного количественного метода измерения скорости, основанного на рассеянии лазерного излучения на частицах. Представлены методы выделения и классификации особенностей газодинамических полей (вихри, критические точки и линии, предельные линии тока, газодинамические разрывы), полученные при помощи оптических методов наблюдения, а также вихреразрешающих подходов к моделированию турбулентности и методов сквозного счета

Монография американских ученых, рассчитанная на читателей, знакомых с основами математической статистики, но не имеющих опыта работы с ЭВМ и не знающих программирования. Изложение ориентировано на применение пакетов прикладных программ, приведены примеры из биологии, медицины, гуманитарных наук

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа - от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R - интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения (т.н. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R

Визуализация данных - один из самых эффективных инструментов анализа информации. Она позволяет не только быстрее обрабатывать данные, но и выявлять тенденции, которые могли остаться незамеченными в нескончаемом потоке информации • Ни один крупный бизнес не обходится без дизайнеров-визуализаторов, работающих с данными. Они помогают компании лучше ориентироваться в ключевых показателях и видеть цельную картину, скрывающуюся за безликими цифрами • С помощью этой книги вы не только освоите основные навыки визуализации данных, но и узнаете • - Зачем нужна визуальная презентация информации? • - Какие средства визуализации бывают и как их грамотно подбирать? • - Как выбрать подходящий инструмент для решения конкретных задач? • - Почему интерактивный дизайн лучше классического? • - Как оценить эффективность дизайна? • "Визуализация данных" предназначена прежде всего для студентов и начинающих визуализаторов

Анализ панельных данных представляет собой всеобъемлющий, последовательный и интуитивно понятный обзор методологии панельных данных, полезных для эмпирического анализа. Учебник существенно пересмотрен по сравнению со вторым изданием и включает две новые главы по моделированию зависимых перекрестных данных и динамических систем уравнений. Дополнительно были оптимизированы некоторые более сложные концепции. Новый материал включает модели коррелированных случайных коэффициентов, псевдопанели, модели времени жизни и модели счетных данных, квантильный анализ и альтернативные подходы к контролю влияния ненаблюдаемой гетерогенности в нелинейных моделях панельных данных

R - это мощный язык для статистических вычислений и графики, который может справиться поистине с любой задачей в области обработки данных. Он работает во всех важных операционных системах и поддерживает тысячи специализированных модулей и утилит. Все это делает R замечательным средством для извлечения полезной информации из гор сырых данных. «R в действии» - это руководство по обучению этому языку с особым вниманием к практическим задачам. В данной книге представлены полезные примеры статистической обработки данных и описаны изящные методы работы с запутанными и неполными данными, а также с данными, распределение которых отлично от нормального и с которыми трудно справиться обычными методами. Статистический анализ - это только одна сторона дела

Сегодня язык R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как: в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов

Сегодня язык R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как: в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов