Programación estadística en R avanzada y modelos de datos: análisis, aprendizaje automático y visualización

Lleve a cabo una variedad de análisis estadísticos avanzados, incluyendo modelos aditivos generalizados, modelos de efectos mixtos, imputación múltiple, aprendizaje automático y técnicas de datos faltantes usando R. Cada capítulo comienza con información conceptual de los antecedentes de las técnicas, incluye múltiples ejemplos usando R para lograr resultados y concluye con un caso de estudio.
Escrito por Matt y Joshua F. Wiley, Advanced R Statistical Programming and Data Models le muestra cómo realizar análisis de datos utilizando el popular lenguaje R. Profundizará en las condiciones previas o hipótesis para varias pruebas y técnicas estadísticas y trabajará a través de ejemplos concretos usando R para una variedad de estos análisis de siguiente nivel. Esta es una guía y referencia imprescindible sobre el uso y la programación con el lenguaje R.
Lo que aprenderá

• Realice análisis avanzados en R, incluyendo: modelos lineales generalizados, modelos aditivos generalizados, modelos de efectos mixtos, aprendizaje automático y procesamiento paralelo.
  
• Realice modelado de regresión usando visualización de datos de R, regresión lineal y avanzada, modelos aditivos, análisis de supervivencia / tiempo hasta el evento.
  
• Maneje el aprendizaje automático usando R, incluyendo procesamiento paralelo, reducción de dimensiones y selección y clasificación de características.
  
• Aborde los datos faltantes usando imputación múltiple en R.
  
• Trabaje en análisis factorial, modelos mixtos lineales generalizados y modelado de variabilidad intraindividual.
  

A quién está dirigido este libro
Profesionales en activo, investigadores o estudiantes familiarizados con R y técnicas estadísticas básicas como la regresión lineal y que quieran aprender a usar R para realizar análisis más avanzados. En particular, los investigadores y analistas de datos en las ciencias sociales pueden beneficiarse de estas técnicas. Además, a los analistas que necesitan procesamiento paralelo para acelerar los análisis se les proporciona código probado para reducir el tiempo de obtención de resultados.


Autor: Matt Wiley, Joshua F. Wiley
Editorial: Apress
Publicado: 21/02/2019
Páginas: 638
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.48lbs
Tamaño: 10.00h x 7.00w x 1.33d
ISBN13: 9781484228715
ISBN10: 1484228715
Categorías BISAC:
- Informática | Lenguajes | General
- Informática | Programación | Orientada a objetos
- Informática | Software matemático y estadístico

Acerca del autor
Matt Wiley es profesor asociado de matemáticas con premios en educación matemática y en el compromiso de estudiantes de honor. Obtuvo títulos en matemáticas puras, ciencias de la computación y administración de empresas a través de los sistemas de la Universidad de California y Texas A&M. Se desempeña como director del plan de mejora de la calidad de Victoria College y socio gerente en Elkhart Group Limited, una consultora estadística. Con experiencia en programación en R, C++, Ruby, Fortran y JavaScript, siempre ha encontrado formas de fusionar su pasión por la escritura con su alegría por la resolución lógica de problemas y la ciencia de datos. Desde la sala de juntas hasta el aula, Matt disfruta encontrando formas dinámicas de asociarse con equipos interdisciplinarios y diversos para hacer que las ideas y proyectos complejos sean comprensibles y resolubles.
Joshua F. Wiley es profesor en el Instituto Monash de Neurociencias Cognitivas y Clínicas y en la Facultad de Ciencias Psicológicas de la Universidad de Monash, y socio principal en Elkhart Group Limited, una consultora estadística. Obtuvo su doctorado en la Universidad de California, Los Ángeles, y su investigación se centra en el uso de métodos cuantitativos avanzados para comprender las complejas interacciones de los procesos psicológicos, sociales y fisiológicos en relación con la salud psicológica y física. En estadística y ciencia de datos, Joshua se centra en la bioestadística y está interesado en la investigación reproducible y en las representaciones gráficas de datos y modelos estadísticos. A través de la consultoría en Elkhart Group Limited y su trabajo anterior en el Grupo de Consultoría Estadística de UCLA, ha apoyado a una amplia gama de clientes, desde estudiantes de posgrado hasta investigadores experimentados y empresas de biotecnología. También desarrolla o co-desarrolla varios paquetes de R, incluyendo varian, un paquete para realizar modelos de ecuaciones estructurales de escala-ubicación bayesianos, y MplusAutomation, un paquete popular que vincula R con el software comercial Mplus.