Каталог книг

Joris Meys R For Dummies

Перейти в магазин

Сравнить цены

Описание

Mastering R has never been easier Picking up R can be tough, even for seasoned statisticians and data analysts. R For Dummies, 2nd Edition provides a quick and painless way to master all the R you'll ever need. Requiring no prior programming experience and packed with tons of practical examples, step-by-step exercises, and sample code, this friendly and accessible guide shows you how to know your way around lists, data frames, and other R data structures, while learning to interact with other programs, such as Microsoft Excel. You'll learn how to reshape and manipulate data, merge data sets, split and combine data, perform calculations on vectors and arrays, and so much more. R is an open source statistical environment and programming language that has become very popular in varied fields for the management and analysis of data. R provides a wide array of statistical and graphical techniques, and has become the standard among statisticians for software development and data analysis. R For Dummies, 2nd Edition takes the intimidation out of working with R and arms you with the knowledge and know-how to master the programming language of choice among statisticians and data analysts worldwide. Covers downloading, installing, and configuring R Includes tips for getting data in and out of R Offers advice on fitting regression models and ANOVA Provides helpful hints for working with graphics R For Dummies, 2nd Edition is an ideal introduction to R for complete beginners, as well as an excellent technical reference for experienced R programmers.

Характеристики

  • Форматы

Сравнить Цены

Предложения интернет-магазинов
Joris Meys R For Dummies Joris Meys R For Dummies 1886.39 р. litres.ru В магазин >>
Joris Meys R For Dummies Joris Meys R For Dummies 1886.39 р. litres.ru В магазин >>
Joris Bremen Joris Bremen 257214.04 р. stubhub.ru В магазин >>
Joris Stuttgart Joris Stuttgart 229569.2 р. stubhub.ru В магазин >>
Joris Dortmund Joris Dortmund 266355.85 р. stubhub.ru В магазин >>
Joris Wiesbaden Joris Wiesbaden 260651.36 р. stubhub.ru В магазин >>
Joris Berlin Joris Berlin 257214.04 р. stubhub.ru В магазин >>

Статьи, обзоры книги, новости

R For Dummies скачать fb2, rtf, epub, pdf, txt книгу Joris Meys

R For Dummies О книге "R For Dummies"

Mastering R has never been easier Picking up R can be tough, even for seasoned statisticians and data analysts. R For Dummies, 2nd Edition provides a quick and painless way to master all the R you'll ever need. Requiring no prior programming experience and packed with tons of practical examples, step-by-step exercises, and sample code, this friendly and accessible guide shows you how to know your way around lists, data frames, and other R data structures, while learning to interact with other programs, such as Microsoft Excel. You'll learn how to reshape and manipulate data, merge data sets, split and combine data, perform calculations on vectors and arrays, and so much more. R is an open source statistical environment and programming language that has become very popular in varied fields for the management and analysis of data. R provides a wide array of statistical and graphical techniques, and has become the standard among statisticians for software development and data analysis. R For Dummies, 2nd Edition takes the intimidation out of working with R and arms you with the knowledge and know-how to master the programming language of choice among statisticians and data analysts worldwide. Covers downloading, installing, and configuring R Includes tips for getting data in and out of R Offers advice on fitting regression models and ANOVA Provides helpful hints for working with graphics R For Dummies, 2nd Edition is an ideal introduction to R for complete beginners, as well as an excellent technical reference for experienced R programmers.

На нашем сайте можно скачать книгу "R For Dummies" в формате fb2, rtf, epub, pdf, txt или читать онлайн. Здесь так же можно перед прочтением обратиться к отзывам читателей, уже знакомых с книгой, и узнать их мнение. В интернет-магазине нашего партнера вы можете купить и прочитать книгу в бумажном варианте.

Источник:

avidreaders.ru

Настольная игра диксит 4 дополнение - Найти лучшую цену на товар!

Joris Meys R For Dummies Похожие товары Что искали на сайте Чаще всего покупают

Storm Storm 47195/BK

настольная игра диксит 4 дополнение купить по лучшей цене

Настольная игра Диксит 4 (дополнение)

Настольная игра Диксит 3 (дополнение)

Настольная игра Диксит 2 (дополнение)

Настольная игра Диксит 6 (дополнение)

Настольная игра Диксит 7 (дополнение)

Настольная игра Диксит 4

Asmodee Настольная Игра «диксит 4» Asmodee

Настольная игра Диксит 5 (дополнение)

Настольная игра Диксит 7 Дополнение (Dixit 7)

Настольная игра Диксит

Настольная игра Диксит 6 (Dixit 6)

Asmodee Настольная Игра «диксит Одиссея» Asmodee

Asmodee Настольная Игра «диксит 2» Asmodee

Asmodee Настольная Игра «диксит Джинкс» Asmodee

Источник:

rpa-kaktus.ru

R - Использование ggplot() в рамках другой функции в R

Использование ggplot() в рамках другой функции в R

Я пытаюсь написать простую функцию графика, используя библиотеку ggplot2. Но вызов ggplot не находит аргумент функции.

Рассмотрим a data.frame , называемый means , который хранит два условия и два средних значения, которые я хочу построить (условие появится на оси X, значит, на Y).

Итак, кажется, что ggplot вызывает eval , который не может найти аргумент meansdf . Кто-нибудь знает, как я могу успешно передать аргумент функции ggplot?

(Примечание. Да, я могу просто вызвать функцию ggplot напрямую, но в конце я надеюсь, что моя функция графика сделает более сложные вещи!:))

10 ответов

Как правильно ответили Joris и Chase, стандартная передовая практика - просто опустить часть meansdf$ и напрямую обращаться к столбцам фрейма данных.

Это работает, потому что переменные, упомянутые в aes , рассматриваются либо в глобальной среде, либо в кадре данных, переданном в ggplot . Это также причина, почему ваш примерный код - с помощью meansdf$condition и т.д. - не работал: meansdf не доступен в глобальной среде и не доступен в кадре данных, переданном в ggplot , который равен meansdf сам.

Тот факт, что переменные ищутся в глобальной среде, а не в вызывающей среде, - это фактически известная ошибка в ggplot2, которую Хэдли не считает фиксированной на момент. Это приводит к проблемам, если вы хотите использовать локальную переменную, скажем, scale , чтобы влиять на данные, используемые для графика:

Очень хороший обходной путь для этого случая предоставляется Уинстоном Чангом в заданной проблеме GitHub: Явно устанавливаю параметр environment для текущей среды во время вызова ggplot . Вот как это выглядело бы для приведенного выше примера:

Я не думаю, что вам нужно включить часть meansdf$ в свой вызов функции. Кажется, это работает на моей машине:

"Правильный" способ использовать ggplot программно - использовать aes_string() вместо aes() и использовать имена столбцов как символы, а не как объекты:

Для более программных применений, например, если вы хотите, чтобы пользователи могли указывать имена столбцов для различных эстетических объектов в качестве аргументов или если эта функция идет в пакете, который должен пройти R CMD CHECK без предупреждений об именах переменных без определений, вы можете использовать aes_string() , с столбцами, необходимыми в качестве символов.

Вот простой трюк, который я использую для определения моих переменных в моей среде функций (вторая строка):

Обратите внимание, что метка оси Y также изменяется, когда используются разные переменные или наборы данных.

Это пример проблемы, обсуждавшейся ранее . В основном, это сводится к тому, что ggplot2 кодируется для использования в глобальной среде в основном. В вызове aes() переменные ищутся либо в глобальной среде, либо в пределах указанного фрейма данных.

update: после просмотра другого ответа и обновления пакета ggplot2, приведенный выше код работает. Разумеется, как поясняется в комментариях, ggplot будет искать переменные в aes в глобальной среде (когда фрейм данных специально добавляется как meandf $. ) или в пределах указанной среды.

Для этого убедитесь, что вы работаете с последней версией ggplot2.

Это разочаровало меня в течение некоторого времени. Я хотел отправить разные кадры данных с разными именами переменных, и мне нужна возможность отображать разные столбцы из фрейма данных. Я, наконец, получил работу, создав некоторые фиктивные (глобальные) переменные, чтобы обрабатывать построение и принудительное назначение внутри функции

то в главном коде я могу просто вызвать функцию

Другим обходным решением является определение aes (. ) как переменной вашей функции:

Это просто сработало для меня по аналогичной теме

Короткий ответ: используйте qplot

Длинный ответ: В сущности, вы хотите что-то вроде этого:

Но у этого нет гибкости, потому что вы должны придерживаться последовательного названия столбцов, чтобы избежать раздражающих особенностей области R. Конечно, следующий логический шаг:

Но тогда это начинает подозрительно выглядеть, как вызов qplot(), правильно?

Конечно, теперь вы хотели бы изменить такие вещи, как названия шкал, но для этого функция удобна. Хорошей новостью является то, что проблемы с охватом часто больше не проходят.

Вам ничего не нужно. Даже не фиктивные переменные. Вам нужно только добавить функцию print() внутри вашей функции, как с помощью cat(), когда вы хотите, чтобы что-то отображалось в консоли.

myplot < - ggplot (. ) + Все, что вы хотите здесь print (myplot)

Он работал у меня более одного раза внутри одной и той же функции

Я просто генерирую новые переменные фрейма данных с нужными именами внутри функции:

Ознакомьтесь с другими вопросами по меткам r ggplot2

Источник:

qaru.site

Введение в язык R для трейдера

Введение в язык R для трейдера Установка R для Microsoft Windows

Обучение для трейдеров:

  • Открываем официальный сайт и щёлкаем мышкой ссылку Download R x.x.x for Windows (здесь x.x.x обозначает номер версии программы).
  • После скачивания запускаем на выполнение файл R-x.x.x-win.exe .
  • В появившемся диалоговом окне выбираем язык Русский .
  • Два раза нажимаем кнопку Далее .
  • Выбираем папку для установки (лучше всего оставить ту, что задана по умолчанию) и снова нажимаем кнопку Далее .
  • Галочками выбираем тип установки (можно оставить по умолчанию) и снова нажимаем кнопку Далее .
  • Указываем, что не хотим изменять настройки запуска, выделив опцию Нет (принять умолчания) и опять нажимаем кнопку Далее .
  • Указываем имя группы в системном меню Пуск (оставляем имя R ) и снова нажимаем кнопку Далее .
  • Галочками указываем дополнительные опции (лучше оставить всё по умолчанию) и последний раз нажимаем кнопку Далее .
  • Появляется индикатор установки. После окончания процесса установки нажимаем кнопку Завершить .
  • Теперь можно запустить систему R щелчком мыши по значку на рабочем столе или выбрав одноимённый пункт в системном меню Пуск .
Установка RStudio для Microsoft Windows

В качестве интерактивной среды разработки на R удобно использовать специальную программу RStudio.

  • Скачиваем дистрибутив с официального сайта.
  • Запускаем на выполнение инсталлятор RStudio-0.98.1083.exe (цифры обозначают номер версии и могут быть другими).
  • Нажимаем кнопку Далее .
  • Выбираем папку для установки (лучше оставить ту, что указана по умолчанию) и нажимаем кнопку Далее .
  • Нажимаем кнопку Установить .
  • Нажимаем кнопку Готово .

После установки для запуска программы надо выполнить пункты главного меню Windows: Пуск ? Программы ? RStudio ? RStudio .

Установка R и RStudio на Debian/Ubuntu Установка специализированных пакетов

Для расширения возможностей R используются дополнительные пакеты-расширения. Чтобы установить пакет, надо в консоли R выполнить команду:

Вторым параметром можно указать, чтобы автоматически были установлены все другие пакеты, которые требуются для установки данного пакета, например:

В оболочке RStudio можно использовать аналогичную команду или пункт главного меню Tools -> Install Packages .

Мы часто будем использовать следующие пакеты:

  • tseries для анализа временных рядов;
  • quantmod для скачивания биржевых данных;
  • TTR для работы с техническими индикаторами;
  • quantstrat для тестирования стратегий;
  • PerformanceAnalytics для анализа эффективности и рисков;
  • FinancialInstrument для хранения сведений о финансовых инструментах (тикер, цена тика, месяцы экспирации. )

Некоторые пакеты отсутствуют в главном репозитории, поэтому для их установки требуется указать адрес, например:

Периодически надо проверять обновления установленных пакетов; для этого предназначен пункт меню RStudio Tools (Инструменты) ? Check for Package Updates (Проверить обновления пакетов) .

Режим калькулятора

В консоли R после приглашения > можно записывать любые арифметические выражения, после нажатия клавиши Enter будет выведен результат, например:

В квадратных скобках показывается номер первого элемента, с которого начинается вывод в данной строке. Если ответ будет содержать много элементов и не поместится в одной строке, то каждая следующая строка будет начинаться с номера элемента, который оказался в этой строке на первом месте. Для примера выведем все числа от 1 до 60:

(место переноса зависит от ширины экрана консоли).

Возведение в степень обозначается знаком ^ ; для извлечение квадратного корня используется функция sqrt() :

Длинные выражения можно разрывать, нажав клавишу Enter после очередного знака операции; тогда приглашение системы изменится с > на + и со следующей строки можно будет вводить продолжение. Аналогично интерпретатор команд поступит, если не найдёт в конце строки закрывающую скобку:

Если знак продолжения появился по ошибке (например, из-за отсутствия скобки), то прервать данный режим можно нажатием клавиши Escape .

Нажатие на клавиатуре клавиши стрелка вверх вызывает предыдущую выполненную команду; многократное нажатие стрелки позволяет перебирать команды из более глубокой истории. Кроме того, вся история выполненных команд доступна для просмотра и повторного выполнения в окне History (в RStudio оно вызывается нажатием Ctrl+4 или выполнением команды меню View -> Show History ); для повторного вызова нужной команды достаточно выполнить двойной щелчок мыши по соответствующей строке в окне истории (или нажать Enter ).

С помощью функции print() можно вывести число с заданной точностью, задав параметр digits (количество значащих цифр):

Присваивание значений

Чтобы присвоить значение переменной, можно использовать как обычный для таких случаев знак = , так и стрелку (два символа <- или -> ), например:

Также имеется функция assign (присвоить), первый параметр которой (переменная) записывается в кавычках, а второй параметр — это присваиваемое значение:

Обычно каждый оператор пишется с новой строки, но при желании разрешается записывать операторы в одной строке, разделяя их точкой с запятой:

В именах заглавные и строчные буквы различаются, т.е. например, Trend и trend — это разные переменные.

Имена должны начинаться с буквы и могут состоять из букв и цифр; специальные знаки в именах не разрешены, но можно использовать точку в любом месте, в том числе в качестве первого символа имени (что может оказаться неожиданным для тех, кто знаком с другими языками программирования).

После набора на клавиатуре первых символов имени переменной (уже использованной ранее) удобно нажать клавишу Tab , в результате оставшиеся символы будут дописаны автоматически. Если вариантов для автодополнения несколько, то будет предложен список для выбора.

В RStudio значения всех переменных показывается в окне Global Environment (по умолчанию оно расположено вверху справа; если его не видно, то надо нажать комбинацию клавиш Ctrl+8 или выполнить пункт меню View -> Show Environment ).

Если какая-то переменная больше не нужна, то для её удаления из памяти используется функция rm() :

Специальные значения

Кроме чисел, символов и строк в R имеются следующие специальные значения:

  • NA — Not Available (не доступно) — пропущенное значение;
  • NULL — пустой объект (пустое множество);
  • Inf — Infinity (бесконечность);
  • NaN — Not a Number (не число).

Комментарии

Символ # означает, что оставшаяся часть строки содержит комментарий (невыполняемый код).

Вектор (упорядоченный набор значений) создаётся с помощью функции c() (от англ. concatenate – сцепить, объединить):

Кроме чисел, элементами могут быть также символы, строки или логические значения:

Элементы нумеруются, начиная с 1. Доступ к отдельному элементу можно получить, записывая его номер в квадратных скобках:

Количество элементов в списке возвращает функция length() :

Все функции в R могут принимать векторные аргументы, например:

Операции сравнения вектора с числом, символом или строкой возвращают вектор логических значений:

Можно сравнивать векторы поэлементно:

Аналогично работают и арифметические операции:

Если длина одного вектора кратна длине другого, то элементы более короткого вектора будут использоваться, как будто они образуют замкнутую цепь: по достижении конца вектора мы снова перейдём в его начало:

При сложении векторов, длины которых не кратны друг другу, используется тот же алгоритм, но будет выдано предупреждение:

Аналогично работают с векторами и другие арифметические операции, а также операции сравнения.

С помощью функции seq() можно создать вектор, задавая начальное значение from , конечное значение to , шаг by или число элементов length . Например:

или (с тем же результатом):

Последние два примера иллюстрируют два способа задания значений параметров функций: по их позиции и по имени. В первом примере все три параметра были переданы функции seq по имени (поэтому их порядок значения не имел). Во втором вызове функции seq первые два параметра ( -2 и 3 ) заданы своей позицией в списке параметров, а третий параметр ( length ) – по имени.

Имеется множество функций для работы с векторами:

Для вызова списка возможных параметров функций удобно использовать клавишу Tab .

В помощью функции rep() можно сгенерировать вектор, в котором несколько раз повторяется заданная последовательность, например:

Второй параметр может быть тоже вектором (той же длины, что и первый параметр), тогда каждый элемент первого вектора будет повторён столько раз, сколько задано в соответствующем элементе второго вектора:

Список отличаются от вектора тем, что элементами списка могут быть не только атомарные значения, но также другие списки, т.е. этот тип данных является рекурсивным.

Список создаётся с помощью функции list() :

Обращение к элементам списка производится с помощью квадратных скобок, но если использовать одиночные скобки, то результатом будет тоже список, а если двойные скобки — то сам элемент:

Работа с датами

Даты хранятся в памяти компьютера в виде числа дней, прошедших с 1 января 1970 года (более ранние даты представляются отрицательными числами).

Для преобразования строки в дату используется функция as.date() :

Можно задать, в каком формате указана дата (на каком месте в строке стоят год, месяц и день и какой используется разделитель):

Функция as.numeric() возвращает внутреннее представление даты, т.е. целое число дней:

Кроме того, имеется два вида представления даты и времени, в которых учитывается часовой пояс (time zone), а время хранится с точностью до секунды. В формате POSIXlt хранится список элементов: число секунд, минут, часов, дней, месяцев и лет, прошедших с начала 1 января 1970 года. А в формате POSIXct хранится число секунд, прошедших с того же самого момента:

Можно использовать произвольный формат представления даты и времени в виде строки, например:

Если часовой пояс не указан, то используются системные настройки (см. ниже).

Можно создать объект, представляющий дату, из отдельных чисел, обозначающих год, номер месяца, день, час, минуту и секунду:

Если часовой пояс не указан, то по умолчанию используется GMT .

Текущую дату и время возвращает функция Sys.time() :

Дату и время можно преобразовать в строку, задав нужный формат:

Можно создать последовательность дат (результат зависит от текущего часового пояса, заданного в операционной системе):

или (результат не зависит от текущего часового пояса):

Текущий часовой пояс, используемый системой, хранится в переменной окружения TZ , его можно изменить с помощью функции Sys.setenv() :

Всем объектам в R могут быть приписаны атрибуты — пары имя, значение . Пример:

Имена и значения всех атрибутов можно узнать с помощью функции attributes() :

При создании вектора можно указать имя каждого его элемента:

Можно задать имена потом (с тем же результатом):

При выборке имена сохраняются:

Матрица (двумерный массив) создаётся с помощью функции matrix . По умолчанию элементы в матрице располагаются по столбцам:

но можно задать порядок по строкам:

Элементы матриц нумеруются, начиная с 1; сначала записывается номер строки, затем номер столбца:

Можно выделять блоки-подматрицы:

Вектор можно превратить в матрицу, задав его новую размерность:

Функция dim() возвращает размерность матрицы (число строк и столбцов):

Матрицу можно создать из нескольких векторов, считая их или колонками, или строками матрицы:

Все функции могут принимать матрицы в качестве параметров:

Поэлементное умножение матрицы на вектор:

(элементы матрицы просматриваются по столбцам и умножаются на соответствующий элемент вектора; когда достигнут конец вектора, мы опять переходим в его начало).

Матричное умножение (размерности должны быть согласованы):

Многомерные массивы

Многомерные массивы создаются с помощью функции array() :

Можно преобразовать вектор в многомерный массив (с тем же результатом):

Фрейм данных (Data Frame) — это двумерный массив (таблица) с именованными столбцами. Фрейм создаётся с помощью функции data.frame() :

C помощью функции names() можно узнать или изменить имена столбцов:

Можно указать заголовки столбцов сразу при создании фрейма из векторов, результат будет тем же самым:

Строковое представление фрейма:

Функция nrow() возвращает число строк, функция ncol() — число столбцов фрейма данных.

Для обращения к элементу фрейма надо в квадратных скобках указать номер строки и номер столбца (напоминаем, что нумерация начинается с 1):

Можно выделить из фрейма заданный столбец по номеру:

Выделение столбца по имени:

или с помощью символа $ :

Выделение нескольких столбцов:

Чтобы выбрать конкретную строку по номеру, надо просто не указывать номер столбца, обязательно оставив запятую:

Выборка строк по условию:

Здесь выражение в квадратных скобках задаёт логический вектор:

элементы которого, равные истине, используются для выборки строк таблицы. Кроме сравнения на равенство == , можно использовать любые другие ( > , < , >= , <= , != ), а также знаки логических операций И, ИЛИ, НЕ ( & , | , ! ).

После ввода символа $ удобно нажимать уже знакомую нам клавишу Tab , чтобы вывести список имён столбцов фрейма.

Текущий каталог

R предназначен для обработки данных, а данные надо где-то хранить. Проще всего хранить данные в отдельных файлах. Эти файлы по умолчанию размещаются в рабочем каталоге. Чтобы установить рабочий каталог, используют функцию setwd() , например, в Microsoft Windows:

Функция getwd() (без параметров) возвращает текущий каталог в виде строки.

Хранение данных в текстовых файлах

Для записи данных в текстовый файл можно использовать функцию write.table() . Например, запишем матрицу b в файл с именем myfile1.csv , в качестве разделителя значений используем символ табуляции:

Для чтения данных из текстового файла служит функция read.table() , например:

Имеется несколько функций (с предопределёнными по умолчанию параметрами) для чтения файлов в формате CSV в случае, если разделителем является запятая:

или точка с запятой:

Можно читать файл CSV из архива ZIP:

Если архив находится в сети Internet:

Получение справки

В RStudio можно выделить любую функцию и нажать клавишу F1 для получения подсказки. Кроме того, имеются функции подсказки для командной строки: help(Имя) или ?Имя . Здесь Имя — это имя функции (можно без кавычек), подсказку по которой мы хотим получить, или строка, обозначающая некоторую операцию, заключённая в одинарные или двойные кавычки, например: help("[[") .

Для поиска дополнительной справки имеется функция help.search("Имя") или ??Имя .

Для вывода в консоль примеров использования служит функция examples(Имя) .

Для входа в справочную систему имеется команда ?help .

Код, содержащий определение функции, выводится командой body(Имя) . Список параметров функции можно узнать, введя команду formals(Имя) .

Определение функций

Можно определить собственные функции с любым количеством аргументов (параметров), например:

Здесь мы определили функцию под именем my.fun с одним аргументом \(x\) (в языках программирования он называется формальным параметром), которая предназначена для вычисления значения выражения

Напоминаем, что точку в R принято использовать как разделитель в составных именах (в большинстве других языков программирования в таких случаях пишут символ подчёркивания).

После того, как функция определена, её можно вызвать с любым значением (фактическим параметром), например, в командной строке:

Другой пример: для вычисления интеграла

надо вызвать специальную функцию integrate , указав в качестве первого параметра имя нашей функции, а также указав пределы интегрирования lower (нижний) и upper (верхний):

Определение функции может включать в себя выполнение нескольких действий, тогда тело функции заключается в фигурные скобки, а в конце используется оператор return , в котором указывается то значение, которое функция должна вернуть в место её вызова.

Пример функции, которая принимает два параметра и возвращает вектор из двух элементов:

Если вызвать эту функцию со значениями 1 и 3, то в результате получим 0 и 9:

Список литературы
  1. Наглядная статистика. Используем R! / А.Б. Шипунов, Е.М. Балдин, П.А. Волкова, А.И. Коробейников, С.А.Назарова, С.В. Петров, В.Г. Суфиянов. – Москва: ДМК Пресс, 2012. – 298 с.
  2. Andrie de Vries, Joris Meys. R for dummies . Wiley, 2012. 406 p.
  3. Paul Teetor. R Cookbook . O’Reilly, 2011. 438 p.
  4. Winston Chang. R Graphics Cookbook . O’Reilly, 2013. 416 p.
  5. Daroczi G. et al. Introduction to R for Quantitative Finance . Packt Publishing, 2013. 164 p.
  • Статья в Википедии: [на русском], [на английском]
  • Викиучебник по R: [на русском], [на английском]
  • Домашняя страница проекта R
  • Portable R (работает без установки)
  • Список пакетов для R
  • Cookbook for R
  • IDE для R
  • Список литературы по языку R
  • Файловые хранилища различных материалов по языку R: mediafire.com; psylab.info
  • Википедия о RStudio
  • R for Traders
Комментарии Оглавление

Яндекс-поиск по сайту:

Предыдущая страница Следующая страница Быстрый поиск

Введите слова для поиска или имя модуля, класса или функции.

Источник:

profitraders.com

Joris Meys R For Dummies в городе Астрахань

В данном каталоге вы всегда сможете найти Joris Meys R For Dummies по разумной цене, сравнить цены, а также изучить похожие предложения в группе товаров Компьютеры и интернет. Ознакомиться с характеристиками, ценами и рецензиями товара. Доставка товара осуществляется в любой населённый пункт РФ, например: Астрахань, Магнитогорск, Чебоксары.