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• 010 __ |a 978-7-121-46191-0 |d CNY169.00

• 100 __ |a 20231007d2023 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

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• 200 1_ |a R统计与数据可视化 |A R tong ji yu shu ju ke shi hua |e 社会科学数据分析实践 |d = Statistics and data visualization using R |e the art and practice of data analysis |f (美) David S. Brown著 |g 李嘉平译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2023

• 215 __ |a xiv, 490页 |c 图 (部分彩图) |d 24cm

• 306 __ |a 本书简体中文版专有出版权由SAGE Publications, Inc.授予电子工业出版社

• 314 __ |a David S. Brown (戴维·S. 布朗), 科罗拉多大学博尔德分校政治学教授和社会科学系主任。李嘉平, 曾在华大基因从事生物信息分析相关工作, 目前就职于广西医科大学第一附属医院 (广西心脑血管疾病防治精准医学重点实验室)。

• 314 __ |a 责任者规范汉译姓: 布朗

• 330 __ |a 本书共17章, 第1章介绍了R、RStudio、R Markdown的安装和使用; 第2章介绍了数据分析的动机和四个构成要素: ①描述数据并形成假设, ②模型的构建与估计, ③诊断, ④提出下一个问题, 后续章节将按照数据分析构成要素的顺序来组织; 对数据了解得越多, 我们就越能够提出更好的问题, 形成更好的假设, 描述与数据相关的概念和所需的工具, 这些内容将在第3-9章中详述; 模型的构建与估计是一个应该在理论和证据之间来回往复迭代的过程, 关于构建模型的练习将在第10-14章中进行; 诊断既能帮助我们发现问题, 又能帮助我们发掘有意义的关联, 形成额外的解释或假设, 关于诊断将会在第15章和第16章中详述; 第17章将讨论许多涉及二元因变量的问题; 附录A将提供创建其他新假设的技巧和窍门。

• 500 10 |a Statistics and data visualization using R : the art and practice of data analysis |m Chinese

• 517 1_ |a 社会科学数据分析实践 |A she hui ke xue shu ju fen xi shi jian

• 606 0_ |a 统计分析 |A tong ji fen xi |x 统计程序

• 690 __ |a C819 |v 5

• 701 _1 |a 布朗 |A bu lang |g (Brown, David S.) |4 著

• 702 _0 |a 李嘉平 |A li jia ping |4 译

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20231007

• 905 __ |a ZPHC |d C819/136