Cuốn sách nhiều người đang cầm trên tay là một trong nỗ lực nhằm giới thiệu các phương pháp phân tích quy mô và thống kê lại phổ biến. Các phương thức gồm mô hình hồi qui tuyết tính, hồi qui logistic, so sánh tổng hòa hợp (meta - anlysis), mô hình phân tích sống còn (survival anlysis), phương thức phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian (time series data), phương thức bayes, phương thức bootstrap... Cùng với nội dung đa dạng như thế, cuốn sách này sẽ giúp đỡ ích cho những nhà nghiên cứu, giảng viên cđ và đại học, sinh viên, hay bất cứ ai muốn học về thống kê lại và phương pháp phân tích dữ liệu.

Bạn đang xem: Phân tích dữ liệu với r

Ngôn ngữ được áp dụng trong sách là R. Có không ít lý vì R được chọn làm ngôn từ để thực hiên các cách thức trên, tất cả sự miễn giá tiền và năng lượng khoa học. Không y hệt như các phần miềm thương mại khác hầu như tốn không ít tiền, R trọn vẹn miễn phí. Bất kể ai ở bất cứ nơi như thế nào trên nhân loại có truy vấn mạng internet điều hoàn toàn có thể tải R về đồ vật tính, tốn vài ba phút setup , và ban đầu sử dụng. Trước đây, chỉ tất cả một thiểu số nhà nghiên cứu và phân tích (chủ yếu ớt là những nước tiên tiến) mới có đk sử dụng phần mềm thống kê, nhưng từ thời điểm ngày có R thì bất cứ người nào cũng đều có điều kiện áp dụng những cách thức phân tích tinh vi tuyệt nhất và tân tiến nhất cho phân tích khoa học với phân tích dữ liệu. Do đó, sự ra đời của R đã có tác dụng cuộc bí quyết mạng thống kê sống qui tế bào toàn cầu. R còn "dân nhà hóa" vấn đề tiếp cận các cách thức phân tích dữ liệu tiên tiến và phát triển nhất trên cụ giới.

Giá thành phầm trên Tiki đã bao gồm thuế theo luật pháp hiện hành. ở bên cạnh đó, tuỳ vào một số loại sản phẩm, vẻ ngoài và địa chỉ cửa hàng giao mặt hàng mà có thể phát sinh thêm ngân sách khác như giá thành vận chuyển, phụ tầm giá hàng cồng kềnh, thuế nhập vào (đối với đơn hàng giao từ quốc tế có giá trị trên 1 triệu đồng).....


Hỗ trợ khách hàng

Hotline: 1900-6035(1000 đ/phút, 8-21h của cả T7, CN)

Các câu hỏi thường gặp
Gửi yêu ước hỗ trợ
Hướng dẫn để hàng
Phương thức vận chuyển
Chính sách đổi trả
Hướng dẫn trả góp
Chính sách mặt hàng nhập khẩu

Hỗ trợ khách hàng: hotro
Về Tiki
Giới thiệu Tiki
Tiki Blog
Tuyển dụng
Chính sách bảo mật thông tin thanh toán
Chính sách bảo mật thông tin cá nhân
Chính sách xử lý khiếu nại
Điều khoản sử dụng
Giới thiệu Tiki Xu
Gửi Astra nhận Xu buôn bán thả ga
Tiếp thị liên kết cùng Tiki
Bán hàng doanh nghiệp
Điều khiếu nại vận chuyển
Hợp tác và liên kết
Quy chế chuyển động Sàn GDTMĐTBán hàng cùng Tiki
Chứng dấn bởi

*
*

Phương thức thanh toán

Layer 1

Dịch vụ giao hàng


Kết nối với bọn chúng tôi

Tải ứng dụng trên năng lượng điện thoại
*

*
*

Trụ sở chính: Tòa bên Viettel, Số 285, đường bí quyết Mạng mon 8, phường 12, quận 10, tp Hồ Chí Minh

Tiki nhận đặt đơn hàng trực con đường và giao hàng tận nơi, chưa hỗ trợ mua và nhận mặt hàng trực tiếp tại công sở hoặc trung trung khu xử lý 1-1 hàng

Tôi vô cùng hân hạnh trình làng đến chúng ta một cuốn sách mới có tựa đề là “Mô hình hồi qui và mày mò khoa học” (có thể dịch lịch sự tiếng Anh là “Regression models for discoveries“) bởi vì Nhà xuất bạn dạng TPHCM bắt đầu xuất bản. Tôi tin rằng các bạn sinh viên, nghiên cứu sinh, nhà phân tích khoa học sẽ tìm thấy sống cuốn sách một vài ý tưởng và phương pháp có lợi cho bài toán làm phong phú và đa dạng và nâng cấp chất lượng nghiên cứu của các bạn.

*

Đa số những ai làm nghiên cứu khoa học tập cũng đều nghe biết hay nghe qua quy mô hồi qui con đường tính. Đó là một mô hình rất phổ cập trong phân tích khoa học, và phát minh bắt nguồn từ cầm kỉ 19 khi nhà công nghệ trứ danh Francis Galton muốn định lượng mối liên quan giữa chiều cao và yếu tố di truyền. Tính từ lúc đó cho nay, quy mô hồi qui đường tính vẫn được cải tiến và phát triển và ứng dụng trong tương đối nhiều chuyên ngành khoa học. Trong cuốn sách này, chúng ta đọc không chỉ có học về mô hình hồi qui con đường tính, mà còn khiến cho quen với những quy mô hồi qui không nhiều được đề cập trong những sách giáo khoa căn phiên bản như quy mô hồi qui logistic, hồi qui Cox, hồi qui nhị phân, hồi qui Poisson, v.v. Mỗi quy mô hồi qui thích hợp cho một trường hợp cụ thể, cùng biết qua những phát minh đằng sau của mỗi quy mô giúp cho việc định lượng hoá những câu hỏi nghiên cứu xuất sắc hơn.

Trong thời hạn gần đây, đông đảo thuật ngữ bắt đầu như ‘data science‘ (khoa học tập dữ liệu), ‘machine learning‘ (máy hoá mô hình), ‘artificial intelligence‘ (trí năng nhân tạo), v.v. Xuất hiện ngày càng xum xê trong quả đât khoa học. Nhưng ít ai biết tuyệt ghi nhận rằng một phần lớn đằng sau những danh từ bỏ ‘hào nhoáng’ đó là các mô hình hồi qui, lí thuyết và phương pháp thống kê học. Tuy nhiên, các phương pháp tiếp cận vừa kể tạo cho ứng dụng của các mô hình hồi qui thêm phong phú. Trong sách này, một số mô hình hồi qui cũng khá được triển khai theo tế bào thức của machine learning, và độc giả sẽ gọi hơn về những khái niệm như calibration cùng discrimination.

Cuốn sách bao gồm 23 chương được phân thành 3 phần. Phần 1 bao gồm những vấn đề cơ phiên bản như qui vẻ ngoài xác suất, hiển thị tài liệu (data visualization), kiểm tra giả thuyết và ngôn ngữ R. Phần 2 bao hàm 11 chương liên quan đến mô hình hồi qui con đường tính, từ bỏ ý tưởng, giải pháp ước tính cho các quy mô hồi qui nhiều thức cùng hồi qui ‘robust’. Phần 3 là mọi chương viết về các mô hình hồi qui logistic, Cox, Poission, và phân tích sống còn. Mỗi mô hình được minh hoạ bằng một dữ liệu nghiên cứu và phân tích thực tế cùng các mã máy tính xách tay (dùng ngôn từ R) để bạn đọc hoàn toàn có thể thực hành ngay. Một trong những phần quan trọng trong những chương là hướng dẫn cách diễn giải công dụng phân tích để bạn đọc cảm dìm được ý nghĩa đằng sau của mỗi phương pháp.

Tôi vẫn chấp nhận cho rằng quy mô là một cách suy nghĩ (mà có tín đồ gọi là ‘tư duy’) và đặt câu hỏi. Đó là những suy nghĩ về kiểm tra giả thuyết, về lượng giá các mối tương quan, và về đoán trước tương lai. Ở lever định tính, bạn có thể suy nghĩ về thắc mắc có hay không có mối liên quan. Ở cường độ định lượng, chúng ta quan tâm đến cả độ liên quan là bao nhiêu. Ở mức độ sâu sát hơn, họ hỏi nấc độ liên quan có chủ quyền với các yếu tố không giống trong qui phương pháp tự nhiên. Các mô hình trình bày vào cuốn sách này giúp cho mình đọc quan tâm đến và đặt câu hỏi chuyên sâu rộng cách quan tâm đến đơn giản.

Tiêu đề của cuốn sách là khám phá, và tôi nghĩ cần phải có đôi giải thuật thích. Khám phá là niềm hân hoan của bạn làm khoa học. Thử tưởng tượng sau khá nhiều năm miệt mài nghiên cứu, bạn tạo thành được một bộ dữ liệu với hàng triệu đổi mới thể gen, với phát hiện nay được vươn lên là thể như thế nào có tương quan đến tuổi thọ buộc phải nói là một tìm hiểu có ý nghĩa. Để đi mang đến phát hiện tại đó, các quy mô hồi qui đang giúp cho bạn sàng lọc những tín hiệu từ tài liệu lớn. Các mô hình hồi qui không chỉ là là một phương tiện đi lại khám phá, nhiều hơn một phương pháp dự báo hết sức hữu hiệu. Bởi đó, phát âm được những ý tưởng, và nắm vững những khả năng liên quan tiền đến mô hình hồi qui là 1 trong nhu cầu luôn luôn phải có được trong nghiên cứu và phân tích khoa học.

Tôi nghiệm ra rằng cách học cách thức mới giỏi nhứt là học tập từ các vấn đề thực tế qua hầu hết câu chuyện. Do đó, cuốn sách này được soạn thảo theo phong cách kể chuyện. Những mẩu truyện được nói trong sách bao hàm câu chuyện về sự thành lập của ý tưởng phát minh tương quan lại (correlation) và quy mô hồi qui con đường tính, những mẩu truyện đằng sau các công trình nghiên cứu và phân tích thú vị mà lại các mô hình hồi qui góp giải đáp.

Đây là 1 trong cuốn sách tôi đã bao gồm ý soạn từ lâu, vị qua hàng trăm chương trình tập huấn ở vn trong thời gian 20 năm vừa qua tôi phân biệt nhu mong cho một cuốn sách thể nhiều loại này. Tuy thế mãi đến khi đại dịch Covid-19 xảy ra, cùng tôi phải thao tác từ nhà, đề xuất mới có thời gian viết cuốn sách. Nhân dịp này tôi trân trọng cảm ơn ts Trần đánh Thạch (Viện nghiên cứu Garvan, Úc) và tiến sĩ Hà Tấn Đức (Bệnh viện Đa khoa tw Cần Thơ) đã hỗ trợ tôi thực hiện các chương trình tập huấn trong thời gian qua. Tiến sĩ Thạch vẫn đọc bạn dạng thảo trước tiên và cho những góp ý để cải tiến cuốn sách. Tôi cũng cảm ơn chỉnh sửa viên La Lan (Nhà xuất bạn dạng Tổng Hợp) đã cần mẫn đọc, chất vấn từng cách làm và dàn trang đến cuốn sách. Tuy nhiên, nếu sách bao gồm sai sót, và tôi nghĩ chắc chắn có, thì trách nhiệm cuối cùng là của tôi. Giả dụ tìm thấy không đúng sót, chúng ta đọc hoàn toàn có thể viết thư điện tử cho tôi để lần sau tái bạn dạng hoàn chỉnh hơn. Xin chân tình cám ơn các bạn trước.

Xem thêm:

Mỗi cuốn sách rất có thể ví von như là một trong những người các bạn thầm lặng. Tôi ước muốn cuốn sách “Mô hình hồi qui và tò mò khoa học” là một trong người chúng ta khoa học âm thầm bên cạnh các bạn và các phân tích của những bạn, giỏi nói theo Tiên điền tiên sinh, là mua vui cũng khá được một vài ba trống canh.