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Data Analysis and Graphics Using R: An Example-Based Approach (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 10)
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Data Analysis and Graphics Using R: An Example-Based Approach (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 10)
Discover what you can do with R! This book guides users through practical, powerful tools for hands-on analysis and interpretation of data.
Data Analysis and Graphics Using R: An Example-Based Approach (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics, Series Number 10)
Artigo n.º: 30708971

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Example-Based Learning
Offers practical, example-driven learning that makes complex concepts accessible, enhancing understanding and retention for students and professionals alike.
Comprehensive Coverage
Thoroughly covers data analysis techniques and graphics using R, equipping readers with essential skills needed for real-world data scenarios and problem-solving.
Updated Content
Includes the latest advancements in R and statistical methods, ensuring readers stay current in the rapidly evolving field of data science.

Detalhes do produto

Explore the Example-Based Approach of Data Analysis and Graphics Using R. Discover how to apply statistical and probabilistic mathematics through Cambridge Series Number 10. Shop at Ubuy Portugal
Publisher Cambridge University Press
Publication date June 7, 2010
Edition 3rd
Language English
Print length 549 pages
ISBN-10 0521762936
ISBN-13 978-0521762939
Item Weight 2.87 pounds (1.3 kg)
Dimensions 7.25 x 1.25 x 10 inches (18.4 x 3.2 x 25.4 cm)
Part of series Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics

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  • Data Analysts

    Ideal for professionals who need to enhance their data visualization skills and apply statistical techniques effectively.

  • Teachers and Educators

    Beneficial for educators looking for comprehensive teaching materials and examples to guide students in data analysis.

Not Suitable For
  • Complete Beginners

    Not suitable for individuals with no prior experience in R or data analysis concepts, as it assumes some knowledge.

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  • Hands-on approach with real-world examples and detailed commentary.
  • Covers standard regression methods and advanced topics.
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