Discrete Data Analysis with R: Visualization and Modeling Techniques for Categorical and Count Data (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science) (Paperback)

ISBN 10: 149872583X / ISBN 13: 9781498725835
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Sinopsis:

An Applied Treatment of Modern Graphical Methods for Analyzing Categorical Data

Discrete Data Analysis with R: Visualization and Modeling Techniques for Categorical and Count Data presents an applied treatment of modern methods for the analysis of categorical data, both discrete response data and frequency data. It explains how to use graphical methods for exploring data, spotting unusual features, visualizing fitted models, and presenting results.

The book is designed for advanced undergraduate and graduate students in the social and health sciences, epidemiology, economics, business, statistics, and biostatistics as well as researchers, methodologists, and consultants who can use the methods with their own data and analyses. Along with describing the necessary statistical theory, the authors illustrate the practical application of the techniques to a large number of substantive problems, including how to organize data, conduct an analysis, produce informative graphs, and evaluate what the graphs reveal about the data.

The first part of the book contains introductory material on graphical methods for discrete data, basic R skills, and methods for fitting and visualizing one-way discrete distributions. The second part focuses on simple, traditional nonparametric tests and exploratory methods for visualizing patterns of association in two-way and larger frequency tables. The final part of the text discusses model-based methods for the analysis of discrete data.

Web Resource
The data sets and R software used, including the authors’ own vcd and vcdExtra packages, are available at http://cran.r-project.org.

About the Author:

Michael Friendly is a professor of psychology, founding chair of the Graduate Program in Quantitative Methods, and an associate coordinator with the Statistical Consulting Service at York University. He earned a PhD in psychology from Princeton University, specializing in psychometrics and cognitive psychology. In addition to his research interests in psychology, Professor Friendly has broad experience in data analysis, statistics, and computer applications. His main research areas are the development of graphical methods for categorical and multivariate data and the history of data visualization. He is an associate editor of the Journal of Computational and Graphical Statistics and Statistical Science.

David Meyer is a professor of business informatics at the University of Applied Sciences Technikum Wien. He earned a PhD in business administration from the Vienna University of Economics and Business, with an emphasis on computational economics. Dr. Meyer has published numerous papers in various computer science and statistical journals. His research interests include R, business intelligence, data mining, and operations research.

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Detalles bibliográficos

Título: Discrete Data Analysis with R: Visualization...
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1.

Friendly, Michael; Meyer, David
Editorial: Chapman and Hall/CRC
ISBN 10: 149872583X ISBN 13: 9781498725835
Usado Tapa dura Cantidad: 1
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Friendly, Michael, Meyer, David
Editorial: Chapman and Hall/CRC (2015)
ISBN 10: 149872583X ISBN 13: 9781498725835
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Descripción Chapman and Hall/CRC, 2015. Estado de conservación: Good. Har/Psc. Former Library book. Shows some signs of wear, and may have some markings on the inside. Nº de ref. de la librería GRP93721624

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Editorial: CRC Press LLC
ISBN 10: 149872583X ISBN 13: 9781498725835
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ISBN 10: 149872583X ISBN 13: 9781498725835
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Michael Friendly
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Michael Friendly, David Meyer
Editorial: Taylor and Francis 2016-02-15, Boca Raton (2016)
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Michael Friendly, David Meyer
Editorial: Taylor & Francis Inc
ISBN 10: 149872583X ISBN 13: 9781498725835
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Descripción Taylor & Francis Inc. Mixed media product. Estado de conservación: new. BRAND NEW, Discrete Data Analysis with R: Visualization and Modeling Techniques for Categorical and Count Data, Michael Friendly, David Meyer, The special nature of discrete variables and frequency data vis-a-vis statistical graphics is now more widely accepted, and many of these methods (e.g., mosaic displays, fourfold plots, diagnostic plots for generalized linear models) have become, if not main stream, then at least more widely used in research and teaching. This book provides an accessible introduction to the major methods of categorical data analysis for data exploration, statistical testing and statistical models. As opposed to more theoretical books, the goal here is to help the reader to translate theory into practical application, by providing skills and software tools for carrying out these methods. Nº de ref. de la librería B9781498725835

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