Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est une introduction moderne à l'inférence statistique, mettant l'accent sur les méthodes basées sur la simulation et sur l'utilisation de R et de Tidyverse. Il est très apprécié pour son accessibilité, son approche pratique et ses exemples concrets, mais il est critiqué pour la qualité de son impression et le manque d'exemples approfondis d'implémentations statistiques.
Avantages:⬤ Explications claires et accessibles des concepts statistiques.
⬤ Bonne introduction à l'inférence basée sur la simulation et au Tidyverse.
⬤ Approche pratique avec des exemples concrets.
⬤ Les auteurs ont créé des outils de soutien tels que le paquetage 'infer'.
⬤ Convient aux débutants, rendant les statistiques accessibles aux étudiants.
⬤ Prix élevé de la version imprimée et qualité de l'impression.
⬤ Des sections faussement difficiles peuvent déconcerter certains lecteurs.
⬤ Manque d'exemples et d'études de cas pour la mise en œuvre de divers tests statistiques.
⬤ Certains utilisateurs pensent qu'il est trop basique pour les apprenants avancés ou les professionnels.
(basé sur 9 avis de lecteurs)
Titre original :
Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse
Contenu du livre :
L'inférence statistique via la science des données : A ModernDive into R and the Tidyverse propose un parcours d'apprentissage de l'inférence statistique à l'aide d'outils de science des données largement utilisés dans l'industrie, le monde universitaire et le gouvernement. Il présente la suite de packages R tidyverse, y compris le package ggplot2 pour la visualisation des données, et le package dplyr pour le traitement des données. Après avoir équipé les lecteurs avec juste assez de ces outils de science des données pour effectuer des analyses de données exploratoires efficaces, le livre couvre les sujets traditionnels d'introduction à la statistique tels que les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse et la modélisation de la régression multiple, tout en se concentrant sur la visualisation tout au long du livre.
Caractéristiques :
● Suppose des prérequis minimaux, notamment, pas de calcul préalable ni d'expérience de codage.
● Motive la théorie à l'aide de données du monde réel, notamment tous les vols intérieurs quittant la ville de New York en 2013, le projet Gapminder et le site web de journalisme de données, FiveThirtyEight.com.
● Se concentre sur des approches de l'inférence statistique basées sur la simulation plutôt que sur des formules mathématiques.
● Utilise le package infer pour une inférence statistique "ordonnée" et transparente afin de construire des intervalles de confiance et de mener des tests d'hypothèse via les méthodes de bootstrap et de permutation.
● Fournit tous les codes et sorties intégrés directement dans le texte ; également disponible dans la version en ligne sur moderndive.com.
Ce livre est destiné aux personnes qui souhaitent simultanément commencer à développer leur boîte à outils en science des données et commencer à apprendre les outils inférentiels et de modélisation utilisés dans une grande partie de la recherche moderne. Le livre peut être utilisé dans les cours de méthodologie et de science des données et dans les premiers cours de statistique, tant au niveau du premier que du deuxième cycle.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780367409876 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 430 |
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