R in Action

Data Analysis and Graphics with R

Author: Robert Kabacoff

Publisher: Manning Publications

ISBN: 9781617291388

Category: Computers

Page: 475

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R is a powerful language for statistical computing and graphics that can handle virtually any data-crunching task. It runs on all important platforms and provides thousands of useful specialized modules and utilities. This makes R a great way to get meaningful information from mountains of raw data. R in Action, Second Edition is a language tutorial focused on practical problems. Written by a research methodologist, it takes a direct and modular approach to quickly give readers the information they need to produce useful results. Focusing on realistic data analyses and a comprehensive integration of graphics, it follows the steps that real data analysts use to acquire their data, get it into shape, analyze it, and produce meaningful results that they can provide to clients. Purchase of the print book comes with an offer of a free PDF eBook from Manning. Also available is all code from the book.
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R für Dummies

Author: Andrie de Vries,Joris Meys

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527812520

Category: Computers

Page: 414

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Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.
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R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.
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Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.
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Datenanalyse mit Python

Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython

Author: Wes McKinney

Publisher: O'Reilly

ISBN: 3960102143

Category: Computers

Page: 542

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Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.
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Factfulness

Wie wir lernen, die Welt so zu sehen, wie sie wirklich ist

Author: Hans Rosling,Anna Rosling Rönnlund,Ola Rosling

Publisher: Ullstein Buchverlage

ISBN: 3843717451

Category: Science

Page: 350

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Es wird alles immer schlimmer, eine schreckliche Nachricht jagt die andere: Die Reichen werden reicher, die Armen ärmer. Es gibt immer mehr Kriege, Gewaltverbrechen, Naturkatastrophen. Viele Menschen tragen solche beängstigenden Bilder im Kopf. Doch sie liegen damit grundfalsch. Unser Gehirn verführt uns zu einer dramatisierenden Weltsicht, die mitnichten der Realität entspricht, wie der geniale Statistiker und Wissenschaftler Hans Rosling erklärt. Wer das Buch gelesen hat, wird • ein sicheres, auf Fakten basierendes Gerüst besitzen, um die Welt so zu sehen, wie sie wirklich ist • die zehn gängigsten Arten von aufgebauschten Geschichten erkennen • bessere Entscheidungen treffen können • wahre Factfulness erreichen – jene offene, neugierige und entspannte Geisteshaltung, in der Sie nur noch Ansichten teilen und Urteile fällen, die auf soliden Fakten basieren
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Hello World!

Programmieren für Kids und andere Anfänger

Author: Warren Sande,Carter Sande

Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG

ISBN: 3446438149

Category: Computers

Page: 501

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HELLO WORLD// - Alle Erklärungen der Konzepte in einfacher Sprache - Sehr viele Bilder, Cartoons und lustige Beispiele - Umfassende Fragen und Aufgaben zum Üben und Lernen - Farbig illustriert In diesem Buch lernst Du, mit dem Computer in seiner Sprache zu sprechen. Willst du ein Spiel erfinden? Eine Firma gründen? Ein wichtiges Problem lösen? Als ersten Schritt lernst Du, eigene Programme zu schreiben. Programmieren ist eine tolle Herausforderung, und dieses Buch macht Dir den Einstieg leicht. Diese neue Ausgabe von Hello World! zeigt Dir in einfacher und ansprechender Weise die Welt der Computerprogrammierung. Warren Sande hat es gemeinsam mit seinem Sohn Carter geschrieben, und sie haben sich auch viele lustige Beispiele ausgedacht, mit denen Du prima lernen kannst. Das Buch wurde von Pädagogen überarbeitet und eignet sich für Kinder genauso wie für ihre Eltern. Du brauchst keine Programmierkenntnisse mitzubringen, sondern nur zu wissen, wie man einen Computer bedient. Wenn Du ein Programm starten und eine Datei speichern kannst, reicht das schon! Hello World! arbeitet mit Python. Diese Programmiersprache ist besonders leicht zu erlernen. Mit den humorvollen Beispielen lernst Du die Grundlagen des Programmierens kennen, wie z.B. Schleifen, Entscheidungen, Eingaben und Ausgaben, Datenstrukturen, Grafiken und vieles mehr. AUS DEM INHALT // Speicher und Variablen // Datentypen // GUIs – Grafische Benutzeroberflächen // Immer diese Entscheidungen // Schleifen // Nur für dich – Kommentare // Geschachtelte und variable Schleifen // Listen und Wörterbücher // Funktionen // Objekte // Module // Sprites und Kollisionserkennung // Ereignisse // Sound // Ausgabeformatierung und Strings // Das Zufallsprinzip // Computersimulationen
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Aufklärung jetzt

Für Vernunft, Wissenschaft, Humanismus und Fortschritt. Eine Verteidigung

Author: Steven Pinker

Publisher: S. Fischer Verlag

ISBN: 3104030685

Category: Philosophy

Page: 736

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Eine leidenschaftliche Antithese zum üblichen Kulturpessimismus und ein engagierter Widerspruch zu dem weitverbreiteten Gefühl, dass die Moderne dem Untergang geweiht ist. Hass, Populismus und Unvernunft regieren die Welt, Wissenschaftsfeindlichkeit macht sich breit, Wahrheit gibt es nicht mehr: Wer die Schlagzeilen von heute liest, könnte so denken. Doch Bestseller-Autor Steven Pinker zeigt, dass das grundfalsch ist. Er hat die Entwicklung der vergangenen Jahrhunderte gründlich untersucht und beweist in seiner fulminanten Studie, dass unser Leben stetig viel besser geworden ist. Heute leben wir länger, gesünder, sicherer, glücklicher, friedlicher und wohlhabender denn je, und nicht nur in der westlichen Welt. Der Grund: die Aufklärung und ihr Wertesystem. Denn Aufklärung und Wissenschaft bieten nach wie vor die Basis, um mit Vernunft und im Konsens alle Probleme anzugehen. Anstelle von Gerüchten zählen Fakten, anstatt überlieferten Mythen zu glauben baut man auf Diskussion und Argumente. Anschaulich und brillant macht Pinker eines klar: Vernunft, Wissenschaft, Humanismus und Fortschritt sind weiterhin unverzichtbar für unser Wohlergehen. Ohne sie wird die Welt auf keinen Fall zu einem besseren Ort für uns alle. »Mein absolutes Lieblingsbuch aller Zeiten.« Bill Gates
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Using R for Data Analysis in Social Sciences

A Research Project-Oriented Approach

Author: Quan Li

Publisher: Oxford University Press

ISBN: 0190656239

Category: Political Science

Page: 224

View: 6960

Statistical analysis is common in the social sciences, and among the more popular programs is R. This book provides a foundation for undergraduate and graduate students in the social sciences on how to use R to manage, visualize, and analyze data. The focus is on how to address substantive questions with data analysis and replicate published findings. Using R for Data Analysis in Social Sciences adopts a minimalist approach and covers only the most important functions and skills in R to conduct reproducible research. It emphasizes the practical needs of students using R by showing how to import, inspect, and manage data, understand the logic of statistical inference, visualize data and findings via histograms, boxplots, scatterplots, and diagnostic plots, and analyze data using one-sample t-test, difference-of-means test, covariance, correlation, ordinary least squares (OLS) regression, and model assumption diagnostics. It also demonstrates how to replicate the findings in published journal articles and diagnose model assumption violations. Because the book integrates R programming, the logic and steps of statistical inference, and the process of empirical social scientific research in a highly accessible and structured fashion, it is appropriate for any introductory course on R, data analysis, and empirical social-scientific research.
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Forschungsmethoden in Psychologie und Sozialwissenschaften für Bachelor

Author: Walter Hussy,Margrit Schreier,Gerald Echterhoff

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642343627

Category: Psychology

Page: 318

View: 9551

Quantitative und qualitative Methoden sind das Fundament aller Sozialwissenschaften und deshalb allgegenwärtig im Studium. Vielen fällt die »Methodik« nicht leicht, insbesondere wenn unter Zeit- und Erfolgsdruck gelernt werden muss. Aber halt: Jeder kann die Forschungsmethoden verstehen! Dieses Buch bietet einen leichten Einstieg und einen verständlichen Gesamtüberblick über alle wichtigen Verfahren, ihre Einsatzgebiete, Stärken und Schwachpunkte. Das Buch ist gleichzeitig kompakt und doch vollständig: Neben grundlegenden Informationen zu wissenschaftlichem Arbeiten, Hypothesen, Variablen u.v.m. werden ausführlich die wichtigsten quantitativen und qualitativen Methoden beschrieben und - dem aktuellen Trend folgend – Kombinationen aus beiden, die sog. Mixed Methods. Die zweite Auflage wurde aktualisiert und um einige neue Aspekte ergänzt, z.B. Datenerhebung im Internet oder neurowissenschaftliche Methoden. Alles ist lernfreundlich aufbereitet: Mit Fallbeispielen, Definitionen, Tipps für die Praxis, Lernzielen, Kontrollfragen und vertiefender Literatur. Auf der begleitenden Website auf www.lehrbuch-psychologie.de finden sich kostenlose Lern-Tools für Studierende sowie Abbildungen und Foliensätze zum Download für Dozenten. Für Studierende der Psychologie und Sozialwissenschaften sowie für alle, die einen verständlichen Einstieg in die Forschungsmethoden suchen.
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Ökonometrie für Dummies

Author: Roberto Pedace

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527801529

Category: Business & Economics

Page: 388

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Theorien verstehen und Techniken anwenden Was haben die Gehälter von Spitzensportlern und der Mindestlohn gemeinsam? Richtig, man kann sie mit Ökonometrie erforschen. Im Buch steht, wie es geht. Und nicht nur dafür, sondern für viele weitere Gebiete lohnt es sich, der zunächst etwas trocken und sperrig anmutenden Materie eine Chance zu geben. Lernen Sie von den Autoren, wie Sie spannende Fragen formulieren, passende Variablen festlegen, treffsichere Modelle entwerfen und Ihre Aussagen auf Herz und Nieren prüfen. Werden Sie sicher im Umgang mit Hypothesentests, Regressionsmodellen, Logit- & Probit-Modellen und allen weiteren gängigen Methoden der Ökonometrie. So begleitet Ökonometrie für Dummies Sie Schritt für Schritt und mit vielen Beispielen samt R Output durch dieses spannende Thema.
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SAS and R

Data Management, Statistical Analysis, and Graphics, Second Edition

Author: Ken Kleinman,Nicholas J. Horton

Publisher: CRC Press

ISBN: 1466584505

Category: Mathematics

Page: 468

View: 8097

An Up-to-Date, All-in-One Resource for Using SAS and R to Perform Frequent Tasks The first edition of this popular guide provided a path between SAS and R using an easy-to-understand, dictionary-like approach. Retaining the same accessible format, SAS and R: Data Management, Statistical Analysis, and Graphics, Second Edition explains how to easily perform an analytical task in both SAS and R, without having to navigate through the extensive, idiosyncratic, and sometimes unwieldy software documentation. The book covers many common tasks, such as data management, descriptive summaries, inferential procedures, regression analysis, and graphics, along with more complex applications. New to the Second Edition This edition now covers RStudio, a powerful and easy-to-use interface for R. It incorporates a number of additional topics, including using application program interfaces (APIs), accessing data through database management systems, using reproducible analysis tools, and statistical analysis with Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods and finite mixture models. It also includes extended examples of simulations and many new examples. Enables Easy Mobility between the Two Systems Through the extensive indexing and cross-referencing, users can directly find and implement the material they need. SAS users can look up tasks in the SAS index and then find the associated R code while R users can benefit from the R index in a similar manner. Numerous example analyses demonstrate the code in action and facilitate further exploration. The datasets and code are available for download on the book’s website.
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Circular Statistics in R

Author: Arthur Pewsey,Markus Neuhäuser,Graeme D Ruxton

Publisher: OUP Oxford

ISBN: 0191650773

Category: Mathematics

Page: 192

View: 7905

Circular Statistics in R provides the most comprehensive guide to the analysis of circular data in over a decade. Circular data arise in many scientific contexts whether it be angular directions such as: observed compass directions of departure of radio-collared migratory birds from a release point; bond angles measured in different molecules; wind directions at different times of year at a wind farm; direction of stress-fractures in concrete bridge supports; longitudes of earthquake epicentres or seasonal and daily activity patterns, for example: data on the times of day at which animals are caught in a camera trap, or in 911 calls in New York, or in internet traffic; variation throughout the year in measles incidence, global energy requirements, TV viewing figures or injuries to athletes. The natural way of representing such data graphically is as points located around the circumference of a circle, hence their name. Importantly, circular variables are periodic in nature and the origin, or zero point, such as the beginning of a new year, is defined arbitrarily rather than necessarily emerging naturally from the system. This book will be of value both to those new to circular data analysis as well as those more familiar with the field. For beginners, the authors start by considering the fundamental graphical and numerical summaries used to represent circular data before introducing distributions that might be used to model them. They go on to discuss basic forms of inference such as point and interval estimation, as well as formal significance tests for hypotheses that will often be of scientific interest. When discussing model fitting, the authors advocate reduced reliance on the classical von Mises distribution; showcasing distributions that are capable of modelling features such as asymmetry and varying levels of kurtosis that are often exhibited by circular data. The use of likelihood-based and computer-intensive approaches to inference and modelling are stressed throughout the book. The R programming language is used to implement the methodology, particularly its "circular" package. Also provided are over 150 new functions for techniques not already covered within R. This concise but authoritative guide is accessible to the diverse range of scientists who have circular data to analyse and want to do so as easily and as effectively as possible.
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The Art of Unit Testing

Author: Roy Osherove

Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 3826687221

Category: Electronic books

Page: 312

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Lesbare, wartbare und zuverlässige Tests entwickelnStubs, Mock-Objekte und automatisierte FrameworksEinsatz von .NET-Tools inkl. NUnit, Rhino Mocks und Typemock Isolator Unit Testing, richtig durchgeführt, kann den Unterschied ausmachen zwischen einem fehlgeschlagenen Projekt und einem erfolgreichen, zwischen einer wartbaren Code-Basis und einer, die niemand freiwillig anpackt, zwischen dem Nach-Hause-Kommen um 2 Uhr nachts oder zum Abendessen, selbst noch kurz vor dem Release-Termin. Roy Osherove führt Sie Schritt für Schritt von einfachen Tests zu Tests, die wartbar, lesbar und zuverlässig sind. Er geht danach auf die Grundlagen des Interaction Testings ein und stellt schließlich bewährte Vorgehensweisen für das Schreiben, das Verwalten und das Warten der Unit Tests in echten Projekten vor. Darüber hinaus werden auch fortgeschrittene Themen behandelt wie Mocks, Stubs und Frameworks wie etwa Typemock Isolator und Rhino Mocks. Sie werden eine Menge zu fortgeschrittenen Testmustern und zur Testorganisation, zum Arbeiten mit Legacy Code und auch zu untestbarem Code erfahren. Und Sie lernen Werkzeuge kennen, die Sie beim Testen von Datenbanken und anderen Technologien brauchen werden. Alle Beispiele sind mit Visual Studio in C# geschrieben, so dass die Beispiele insbesondere für .NET-Entwickler nützlich sind. Aber auch für Programmierer anderer Sprachen wird das Buch von großem Nutzen sein, da die Prinzipien des Unit Testings für andere Sprachen dieselben sind. Roys Blog finden Sie auf ISerializable.com. Aus dem Inhalt: Verwenden eines Test-Frameworks (NUnit)Grundlegende TestattributeStubs zum Auflösen von AbhängigkeitenInteraction Testing mit Mock-ObjektenTesthierarchie und OrganisationDie Säulen guter TestsIntegration von Unit Testing in das UnternehmenUmgang mit Legacy Code
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Ecological Statistics

Contemporary theory and application

Author: Gordon A. Fox,Simoneta Negrete-Yankelevich,Vinicio J. Sosa

Publisher: OUP Oxford

ISBN: 0191652881

Category: Science

Page: 400

View: 6536

The application and interpretation of statistics are central to ecological study and practice. Ecologists are now asking more sophisticated questions than in the past. These new questions, together with the continued growth of computing power and the availability of new software, have created a new generation of statistical techniques. These have resulted in major recent developments in both our understanding and practice of ecological statistics. This novel book synthesizes a number of these changes, addressing key approaches and issues that tend to be overlooked in other books such as missing/censored data, correlation structure of data, heterogeneous data, and complex causal relationships. These issues characterize a large proportion of ecological data, but most ecologists' training in traditional statistics simply does not provide them with adequate preparation to handle the associated challenges. Uniquely, Ecological Statistics highlights the underlying links among many statistical approaches that attempt to tackle these issues. In particular, it gives readers an introduction to approaches to inference, likelihoods, generalized linear (mixed) models, spatially or phylogenetically-structured data, and data synthesis, with a strong emphasis on conceptual understanding and subsequent application to data analysis. Written by a team of practicing ecologists, mathematical explanations have been kept to the minimum necessary. This user-friendly textbook will be suitable for graduate students, researchers, and practitioners in the fields of ecology, evolution, environmental studies, and computational biology who are interested in updating their statistical tool kits. A companion web site provides example data sets and commented code in the R language.
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Spring im Einsatz

Author: Craig Walls

Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG

ISBN: 3446429468

Category: Computers

Page: 428

View: 549

SPRING IM EINSATZ // - Spring 3.0 auf den Punkt gebracht: Die zentralen Konzepte anschaulich und unterhaltsam erklärt. - Praxis-Know-how für den Projekteinsatz: Lernen Sie Spring mit Hilfe der zahlreichen Codebeispiele aktiv kennen. - Im Internet: Der vollständige Quellcode für die Applikationen dieses Buches Das Spring-Framework gehört zum obligatorischen Grundwissen eines Java-Entwicklers. Spring 3 führt leistungsfähige neue Features wie die Spring Expression Language (SpEL), neue Annotationen für IoC-Container und den lang ersehnten Support für REST ein. Es gibt keinen besseren Weg, um sich Spring anzueignen, als dieses Buch - egal ob Sie Spring gerade erst entdecken oder sich mit den neuen 3.0-Features vertraut machen wollen. Craig Walls setzt in dieser gründlich überarbeiteten 2. Auflage den anschaulichen und praxisorientierten Stil der Vorauflage fort. Er bringt als Autor sein Geschick für treffende und unterhaltsame Beispiele ein, die das Augenmerk direkt auf die Features und Techniken richten, die Sie wirklich brauchen. Diese Auflage hebt die wichtigsten Aspekte von Spring 3.0 hervor: REST, Remote-Services, Messaging, Security, MVC, Web Flow und vieles mehr. Das finden Sie in diesem Buch: - Die Arbeit mit Annotationen, um die Konfiguration zu reduzieren - Die Arbeit mit REST-konformen Ressourcen - Spring Expression Language (SpEL) - Security, Web Flow usw. AUS DEM INHALT: Spring ins kalte Wasser, Verschalten von Beans, Die XML-Konfiguration in Spring minimalisieren, Aspektorientierung, Zugriff auf die Datenbank, Transaktionen verwalten, Webapplikationen mit Spring MVC erstellen, Die Arbeit mit Spring Web Flow, Spring absichern, Die Arbeit mit Remote-Diensten, Spring und REST, Messaging in Spring, Verwalten von Spring-Beans mit JMX
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A Stata® Companion to Political Analysis

Author: Philip H. Pollock III

Publisher: CQ Press

ISBN: 1483370631

Category: Political Science

Page: 216

View: 4899

With Philip Pollock's Third Edition of A Stata Companion to Political Analysis, students quickly learn Stata via step-by-step instruction, more than 50 exercises, customized datasets, annotated screen shots, boxes that highlight Stata's special capabilities, and guidance on using Stata to read raw data. This attractive and value-priced workbook, an ideal complement to Pollock’s Essentials of Political Analysis, is a must-have for any political science student working with Stata.
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Ajax in action

das Entwicklerbuch für das Web 2.0

Author: Dave Crane,Eric Pascarello,Darren James

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827324146

Category:

Page: 687

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Business Analytics Using R - A Practical Approach

Author: Umesh R Hodeghatta,Umesha Nayak

Publisher: Apress

ISBN: 1484225147

Category: Computers

Page: 280

View: 1527

Learn the fundamental aspects of the business statistics, data mining, and machine learning techniques required to understand the huge amount of data generated by your organization. This book explains practical business analytics through examples, covers the steps involved in using it correctly, and shows you the context in which a particular technique does not make sense. Further, Practical Business Analytics using R helps you understand specific issues faced by organizations and how the solutions to these issues can be facilitated by business analytics. This book will discuss and explore the following through examples and case studies: An introduction to R: data management and R functions The architecture, framework, and life cycle of a business analytics project Descriptive analytics using R: descriptive statistics and data cleaning Data mining: classification, association rules, and clustering Predictive analytics: simple regression, multiple regression, and logistic regression This book includes case studies on important business analytic techniques, such as classification, association, clustering, and regression. The R language is the statistical tool used to demonstrate the concepts throughout the book. What You Will Learn • Write R programs to handle data • Build analytical models and draw useful inferences from them • Discover the basic concepts of data mining and machine learning • Carry out predictive modeling • Define a business issue as an analytical problem Who This Book Is For Beginners who want to understand and learn the fundamentals of analytics using R. Students, managers, executives, strategy and planning professionals, software professionals, and BI/DW professionals.
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Algorithmen - Eine Einführung

Author: Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson,Ronald Rivest,Clifford Stein

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110522012

Category: Computers

Page: 1339

View: 6619

Der "Cormen" bietet eine umfassende und vielseitige Einführung in das moderne Studium von Algorithmen. Es stellt viele Algorithmen Schritt für Schritt vor, behandelt sie detailliert und macht deren Entwurf und deren Analyse allen Leserschichten zugänglich. Sorgfältige Erklärungen zur notwendigen Mathematik helfen, die Analyse der Algorithmen zu verstehen. Den Autoren ist es dabei geglückt, Erklärungen elementar zu halten, ohne auf Tiefe oder mathematische Exaktheit zu verzichten. Jedes der weitgehend eigenständig gestalteten Kapitel stellt einen Algorithmus, eine Entwurfstechnik, ein Anwendungsgebiet oder ein verwandtes Thema vor. Algorithmen werden beschrieben und in Pseudocode entworfen, der für jeden lesbar sein sollte, der schon selbst ein wenig programmiert hat. Zahlreiche Abbildungen verdeutlichen, wie die Algorithmen arbeiten. Ebenfalls angesprochen werden Belange der Implementierung und andere technische Fragen, wobei, da Effizienz als Entwurfskriterium betont wird, die Ausführungen eine sorgfältige Analyse der Laufzeiten der Programme mit ein schließen. Über 1000 Übungen und Problemstellungen und ein umfangreiches Quellen- und Literaturverzeichnis komplettieren das Lehrbuch, dass durch das ganze Studium, aber auch noch danach als mathematisches Nachschlagewerk oder als technisches Handbuch nützlich ist. Für die dritte Auflage wurde das gesamte Buch aktualisiert. Die Änderungen sind vielfältig und umfassen insbesondere neue Kapitel, überarbeiteten Pseudocode, didaktische Verbesserungen und einen lebhafteren Schreibstil. So wurden etwa - neue Kapitel zu van-Emde-Boas-Bäume und mehrfädigen (engl.: multithreaded) Algorithmen aufgenommen, - das Kapitel zu Rekursionsgleichungen überarbeitet, sodass es nunmehr die Teile-und-Beherrsche-Methode besser abdeckt, - die Betrachtungen zu dynamischer Programmierung und Greedy-Algorithmen überarbeitet; Memoisation und der Begriff des Teilproblem-Graphen als eine Möglichkeit, die Laufzeit eines auf dynamischer Programmierung beruhender Algorithmus zu verstehen, werden eingeführt. - 100 neue Übungsaufgaben und 28 neue Problemstellungen ergänzt. Umfangreiches Dozentenmaterial (auf englisch) ist über die Website des US-Verlags verfügbar.
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