Es ist groß. Es ist unvollständig (wie ich denke, muss jedes Buch über R sein). Aber es ist das Buch, das ich am häufigsten benutze, wenn ich weiter über R lerne. Dies ist ein "Kochbuch": Der Autor gibt einige spezifische Beispiele für die Ausführung bestimmter Aufgaben. Wenn Sie eines finden, das Ihren Vorstellungen entspricht (und es ist ein großes Buch), dann ist es großartig. Wenn nicht, ist es frustrierend.

Von den vier Büchern, die ich über R / S / S + habe, wäre dies das, mit dem ich beginnen würde, wenn ich es noch einmal machen müsste. Die Idee, R zu lernen, besteht darin, ein Labor mit jemandem zu teilen, der es bereits kennt.

Gut zum Erlernen der R-Sprache. Katastrophal, wenn man Statistiken lernt. Seien Sie gewarnt: Crawley macht einen ERNSTEN FEHLER in Bezug auf die Verwendung schrittweiser Methoden beim Testen von Hypothesen, den er im gesamten Buch befürwortet. Befolgen Sie nicht seine Ratschläge. Sein Wissen über R ist oberstes Gebot. Von Statistiken, na ja, nicht so sehr.

Crawley ist zuerst Biologe, dann Statistiker, und das zeigt es. Er weist einen Mangel an grundlegender Ausbildung in Statistik auf, wie man es von einem autodidaktischen Statistiker erwarten kann. Infolgedessen leistet sein Buch den unerfahrenen Lesern einen schlechten Dienst, die naiv davon ausgehen, dass er weiß, wovon er spricht.

als Referenz für meistens Vanille R, es ist perfekt. Aber meistens ist Vanille R ein grausames Durcheinander, ein internationaler Notfall usw. Ppl verwendet nur R für die Pakete, und an diesem Punkt bleibt R nur eine nützliche und brauchbare Sprache, wie sein Entwicklungsökosystem Pakete verwendet hat, um fast das zu patchen ganze verdammte Sprache (zB siehe Hadley Wickhams Arbeit). Also kann ich das ehrlich gesagt nicht wiedergeben, da es viel besser ist, eine Mischung aus Blog-Posts, Data-Sci-Büchern und Hadley Wickhams Sachen zu lesen

Das Beste an diesem großen Buch über R ist seine Breite: Kein Buch kann das gesamte R abdecken, aber dies deckt viel ab.

Das größte Problem ist der Index und der Inhalt, die besser hätten gemacht und das Buch benutzerfreundlicher gemacht werden können

Ich werde diesen Raum nutzen, um darüber zu schwärmen, wie erstaunlich R ist und wie erstaunlich dieses Buch ist. Zunächst ist R frei. Zweitens ist es einfach zu bedienen. es ist benutzerfreundlich. Es erzeugt hübsche Grafiken, Abbildungen und Tabellen. und dieses Buch macht all das möglich. Ich empfehle mir, für immer bei r zu bleiben und niemals zurückzublicken, es sei denn, ein anderes Softwareprogramm, das ebenfalls kostenlos und einfach zu bedienen ist und ein Begleitbuch wie dieses enthält, ist erstellt und besser als r. Aber ich bezweifle es. vergiss auch nicht yaletoolkit ... und anschließend whatis (x).

Es ist schwer, ein gutes R-Book zu finden. Dieser hat den Job für mich gemacht, während ich gelernt habe, aber Sie werden verloren sein, wenn Sie nicht auf der Suche sind und ständig die Lücken füllen. Dieses Buch erfordert auch einen starken Magen für schlechtes Schreiben und Tippfehler. Ich war ein Rezensent für das bevorstehende "R In Action" und hatte das Gefühl, dass es viele der in diesem Buch enthaltenen Lücken füllte. R-seek und google werden jedoch auch der ultimative R-Begleiter sein.

Eine schöne und nützliche Referenz zur Programmiersprache R für mein Bücherregal. Wenn Sie R lernen oder verwenden, ist dies eine großartige Referenzquelle.

Gutes Rezeptbuch für R, wenn Sie bereits Statistiken kennen. Wenn Sie dies nicht tun, entsteht das falsche Gefühl, dass Sie es am Anfang tun werden, aber es wird bald zu komplex.