![[समीक्षा] R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics (JD Long) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2553404/c1a-085k3-479m495vs7xp-hkfu3m.jpg)
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R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics (JD Long)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/1492040681?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/R-Cookbook%3A-Proven-Recipes-for-Data-Analysis%2C-Statistics%2C-and-Graphics-JD-Long.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/sous-vide-cookbook-a-concise-guide-and-proven/id1518981940?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=R+Cookbook+Proven+Recipes+for+Data+Analysis+Statistics+and+Graphics+JD+Long+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/1492040681/
#डेटाफ्रेम #टाइडिवर्सकार्यप्रवाह #विश्वासअंतराल #रैखिकप्रतिगमन #क्लस्टरविश्लेषण #RCookbook
आर कुकबुक, जेडी लॉन्ग और पॉल टीटर की आर भाषा पर केंद्रित व्यावहारिक संदर्भ-पुस्तक है. इसका दूसरा संस्करण डेटा विश्लेषण, सांख्यिकी और ग्राफिक्स से जुड़े रोजमर्रा के प्रश्नों के लिए दो सौ पचहत्तर से अधिक समाधान प्रस्तुत करता है. यह पारंपरिक क्रमिक पाठ्यपुस्तक नहीं है, जिसमें पहले सिद्धांत और फिर अभ्यास आता है. इसके बजाय, हर रेसिपी एक स्पष्ट समस्या से शुरू होती है, लागू किया जा सकने वाला कोड देती है, और फिर उसके काम करने के कारणों पर चर्चा करती है. पुस्तक आर के मूल ढांचे तथा टाइडिवर्स के महत्वपूर्ण पैकेजों पर ध्यान रखती है, इसलिए पाठक असंख्य वैकल्पिक पैकेजों में भटके बिना उपयोगी कार्यप्रवाह सीख सकता है. विषयों का दायरा वेक्टर और डेटा फ्रेम से लेकर डेटा आयात, संभाव्यता, सांख्यिकीय परीक्षण, प्रतिगमन, एनोवा, क्लस्टर विश्लेषण और दृश्यांकन तक फैला है. इसका मुख्य उद्देश्य आर को केवल एक प्रोग्रामिंग भाषा की तरह नहीं, बल्कि डेटा से प्रश्न पूछने, परिणाम जांचने और उन्हें स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करने के उपकरण के रूप में उपयोग करना सिखाना है.
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आर कुकबुक, जेडी लॉन्ग और पॉल टीटर की आर भाषा पर केंद्रित व्यावहारिक संदर्भ-पुस्तक है. इसका दूसरा संस्करण डेटा विश्लेषण, सांख्यिकी और ग्राफिक्स से जुड़े रोजमर्रा के प्रश्नों के लिए दो सौ पचहत्तर से अधिक समाधान प्रस्तुत करता है. यह पारंपरिक क्रमिक पाठ्यपुस्तक नहीं है, जिसमें पहले सिद्धांत और फिर अभ्यास आता है. इसके बजाय, हर रेसिपी एक स्पष्ट समस्या से शुरू होती है, लागू किया जा सकने वाला कोड देती है, और फिर उसके काम करने के कारणों पर चर्चा करती है. पुस्तक आर के मूल ढांचे तथा टाइडिवर्स के महत्वपूर्ण पैकेजों पर ध्यान रखती है, इसलिए पाठक असंख्य वैकल्पिक पैकेजों में भटके बिना उपयोगी कार्यप्रवाह सीख सकता है. विषयों का दायरा वेक्टर और डेटा फ्रेम से लेकर डेटा आयात, संभाव्यता, सांख्यिकीय परीक्षण, प्रतिगमन, एनोवा, क्लस्टर विश्लेषण और दृश्यांकन तक फैला है. इसका मुख्य उद्देश्य आर को केवल एक प्रोग्रामिंग भाषा की तरह नहीं, बल्कि डेटा से प्रश्न पूछने, परिणाम जांचने और उन्हें स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करने के उपकरण के रूप में उपयोग करना सिखाना है.
