![[समीक्षा] R Cookbook (Paul Teetor) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2555628/c1a-085k3-7znxd0x0f2o0-9ocdvr.jpg)
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R Cookbook (Paul Teetor)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/0596809158?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/R-Cookbook-Paul-Teetor.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/keto-chaffles-cookbook-150-everyday-easy-delicious/id1532590873?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=R+Cookbook+Paul+Teetor+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/0596809158/
#वेक्टर,मैट्रिक्सऔरडेटाफ्रेम #फैक्टरऔरडेटारूपांतरण #विश्वासअंतरालऔरसांख्यिकीयपरीक्षण #आरग्राफिक्स #रेखीयप्रतिगमन,एनोवाऔरक्लस्टरिंग #RCookbook
आर कुकबुक, पॉल टीटर की आर प्रोग्रामिंग भाषा पर आधारित व्यावहारिक संदर्भ पुस्तक है. इसका स्वरूप पारंपरिक पाठ्यपुस्तक का नहीं, बल्कि समस्या और समाधान पर केंद्रित कुकबुक का है. पुस्तक का उद्देश्य उन सामान्य कामों के लिए सीधे, काम करने योग्य तरीके देना है जिनसे डेटा विश्लेषक, सांख्यिकी विद्यार्थी, वैज्ञानिक और प्रोग्रामर आर में काम करते समय बार बार जूझते हैं. इसमें आर की बुनियादी अभिव्यक्तियों और वेरिएबलों से शुरुआत करके डेटा इनपुट आउटपुट, वेक्टर, मैट्रिक्स, लिस्ट, फैक्टर और डेटा फ्रेम जैसी संरचनाओं तक पहुंचा जाता है. आगे के हिस्से वर्णनात्मक सांख्यिकी, संभाव्यता, सांख्यिकीय परीक्षण, ग्राफिक्स, रेखीय प्रतिगमन, एनोवा, टाइम सीरीज़ और क्लस्टरिंग जैसे विषयों को लेते हैं. हर रेसिपी किसी स्पष्ट कार्य को सामने रखती है, फिर समाधान और उसके काम करने के तर्क पर चर्चा करती है. इसलिए यह पुस्तक आर के सिद्धांत का पूर्ण अकादमिक परिचय देने के बजाय, वास्तविक विश्लेषणात्मक काम में आने वाली बाधाओं को जल्दी दूर करने के लिए बनाई गई है.
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आर कुकबुक, पॉल टीटर की आर प्रोग्रामिंग भाषा पर आधारित व्यावहारिक संदर्भ पुस्तक है. इसका स्वरूप पारंपरिक पाठ्यपुस्तक का नहीं, बल्कि समस्या और समाधान पर केंद्रित कुकबुक का है. पुस्तक का उद्देश्य उन सामान्य कामों के लिए सीधे, काम करने योग्य तरीके देना है जिनसे डेटा विश्लेषक, सांख्यिकी विद्यार्थी, वैज्ञानिक और प्रोग्रामर आर में काम करते समय बार बार जूझते हैं. इसमें आर की बुनियादी अभिव्यक्तियों और वेरिएबलों से शुरुआत करके डेटा इनपुट आउटपुट, वेक्टर, मैट्रिक्स, लिस्ट, फैक्टर और डेटा फ्रेम जैसी संरचनाओं तक पहुंचा जाता है. आगे के हिस्से वर्णनात्मक सांख्यिकी, संभाव्यता, सांख्यिकीय परीक्षण, ग्राफिक्स, रेखीय प्रतिगमन, एनोवा, टाइम सीरीज़ और क्लस्टरिंग जैसे विषयों को लेते हैं. हर रेसिपी किसी स्पष्ट कार्य को सामने रखती है, फिर समाधान और उसके काम करने के तर्क पर चर्चा करती है. इसलिए यह पुस्तक आर के सिद्धांत का पूर्ण अकादमिक परिचय देने के बजाय, वास्तविक विश्लेषणात्मक काम में आने वाली बाधाओं को जल्दी दूर करने के लिए बनाई गई है.
