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4 livres et 4 critiques, dernière mise à jour le 4 septembre 2022 , note moyenne : 4.5
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R Graphics Cookbook
de Winston Chang
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Résumé de l'éditeur
This practical guide provides more than 150 recipes to help you generate high-quality graphs quickly, without having to comb through all the details of R’s graphing systems. Each recipe tackles a specific problem with a solution you can apply to your own project, and includes a discussion of how and why the recipe works.
Édition : O'Reilly - 416 pages, 1re édition, 11 janvier 2013
ISBN10 : 1449316956 - ISBN13 : 9781449316952
Chapter 1 R Basics
Installing a Package
Loading a Package
Loading a Delimited Text Data File
Loading Data from an Excel File
Loading Data from an SPSS File
Chapter 2 Quickly Exploring Data
Creating a Scatter Plot
Creating a Line Graph
Creating a Bar Graph
Creating a Histogram
Creating a Box Plot
Plotting a Function Curve
Chapter 3 Bar Graphs
Making a Basic Bar Graph
Grouping Bars Together
Making a Bar Graph of Counts
Using Colors in a Bar Graph
Coloring Negative and Positive Bars Differently
Adjusting Bar Width and Spacing
Making a Stacked Bar Graph
Making a Proportional Stacked Bar Graph
Adding Labels to a Bar Graph
Making a Cleveland Dot Plot
Chapter 4 Line Graphs
Making a Basic Line Graph
Adding Points to a Line Graph
Making a Line Graph with Multiple Lines
Changing the Appearance of Lines
Changing the Appearance of Points
Making a Graph with a Shaded Area
Making a Stacked Area Graph
Making a Proportional Stacked Area Graph
Adding a Confidence Region
Chapter 5 Scatter Plots
Making a Basic Scatter Plot
Grouping Data Points by a Variable Using Shape or Color
Using Different Point Shapes
Mapping a Continuous Variable to Color or Size
Dealing with Overplotting
Adding Fitted Regression Model Lines
Adding Fitted Lines from an Existing Model
Adding Fitted Lines from Multiple Existing Models
Adding Annotations with Model Coefficients
Adding Marginal Rugs to a Scatter Plot
Labeling Points in a Scatter Plot
Creating a Balloon Plot
Making a Scatter Plot Matrix
Chapter 6 Summarized Data Distributions
Making a Basic Histogram
Making Multiple Histograms from Grouped Data
Making a Density Curve
Making Multiple Density Curves from Grouped Data
Making a Frequency Polygon
Making a Basic Box Plot
Adding Notches to a Box Plot
Adding Means to a Box Plot
Making a Violin Plot
Making a Dot Plot
Making Multiple Dot Plots for Grouped Data
Making a Density Plot of Two-Dimensional Data
Chapter 7 Annotations
Adding Text Annotations
Using Mathematical Expressions in Annotations
Adding Lines
Adding Line Segments and Arrows
Adding a Shaded Rectangle
Highlighting an Item
Adding Error Bars
Adding Annotations to Individual Facets
Chapter 8 Axes
Swapping X- and Y-Axes
Setting the Range of a Continuous Axis
Reversing a Continuous Axis
Changing the Order of Items on a Categorical Axis
Setting the Scaling Ratio of the X- and Y-Axes
Setting the Positions of Tick Marks
Removing Tick Marks and Labels
Changing the Text of Tick Labels
Changing the Appearance of Tick Labels
Changing the Text of Axis Labels
Removing Axis Labels
Changing the Appearance of Axis Labels
Showing Lines Along the Axes
Using a Logarithmic Axis
Adding Ticks for a Logarithmic Axis
Making a Circular Graph
Using Dates on an Axis
Using Relative Times on an Axis
Chapter 9 Controlling the Overall Appearance of Graphs
Setting the Title of a Graph
Changing the Appearance of Text
Using Themes
Changing the Appearance of Theme Elements
Creating Your Own Themes
Hiding Grid Lines
Chapter 10 Legends
Removing the Legend
Changing the Position of a Legend
Changing the Order of Items in a Legend
Reversing the Order of Items in a Legend
Changing a Legend Title
Changing the Appearance of a Legend Title
Removing a Legend Title
Changing the Labels in a Legend
Changing the Appearance of Legend Labels
Using Labels with Multiple Lines of Text
Chapter 11 Facets
Splitting Data into Subplots with Facets
Using Facets with Different Axes
Changing the Text of Facet Labels
Changing the Appearance of Facet Labels and Headers
Chapter 12 Using Colors in Plots
Setting the Colors of Objects
Mapping Variables to Colors
Using a Different Palette for a Discrete Variable
Using a Manually Defined Palette for a Discrete Variable
Using a Colorblind-Friendly Palette
Using a Manually Defined Palette for a Continuous Variable
Coloring a Shaded Region Based on Value
Chapter 13 Miscellaneous Graphs
Making a Correlation Matrix
Plotting a Function
Shading a Subregion Under a Function Curve
Creating a Network Graph
Using Text Labels in a Network Graph
Creating a Heat Map
Creating a Three-Dimensional Scatter Plot
Adding a Prediction Surface to a Three-Dimensional Plot
Saving a Three-Dimensional Plot
Animating a Three-Dimensional Plot
Creating a Dendrogram
Creating a Vector Field
Creating a QQ Plot
Creating a Graph of an Empirical Cumulative Distribution Function
Creating a Mosaic Plot
Creating a Pie Chart
Creating a Map
Creating a Choropleth Map
Making a Map with a Clean Background
Creating a Map from a Shapefile
Chapter 14 Output for Presentation
Outputting to PDF Vector Files
Outputting to SVG Vector Files
Outputting to WMF Vector Files
Editing a Vector Output File
Outputting to Bitmap (PNG/TIFF) Files
Using Fonts in PDF Files
Using Fonts in Windows Bitmap or Screen Output
Chapter 15 Getting Your Data into Shape
Creating a Data Frame
Getting Information About a Data Structure
Adding a Column to a Data Frame
Deleting a Column from a Data Frame
Renaming Columns in a Data Frame
Reordering Columns in a Data Frame
Getting a Subset of a Data Frame
Changing the Order of Factor Levels
Changing the Order of Factor Levels Based on Data Values
Changing the Names of Factor Levels
Removing Unused Levels from a Factor
Changing the Names of Items in a Character Vector
Recoding a Categorical Variable to Another Categorical Variable
Recoding a Continuous Variable to a Categorical Variable
Transforming Variables
Transforming Variables by Group
Summarizing Data by Groups
Summarizing Data with Standard Errors and Confidence Intervals
Converting Data from Wide to Long
Converting Data from Long to Wide
Converting a Time Series Object to Times and Values
Appendix Introduction to ggplot2
Background
Colophon
Installing a Package
Loading a Package
Loading a Delimited Text Data File
Loading Data from an Excel File
Loading Data from an SPSS File
Chapter 2 Quickly Exploring Data
Creating a Scatter Plot
Creating a Line Graph
Creating a Bar Graph
Creating a Histogram
Creating a Box Plot
Plotting a Function Curve
Chapter 3 Bar Graphs
Making a Basic Bar Graph
Grouping Bars Together
Making a Bar Graph of Counts
Using Colors in a Bar Graph
Coloring Negative and Positive Bars Differently
Adjusting Bar Width and Spacing
Making a Stacked Bar Graph
Making a Proportional Stacked Bar Graph
Adding Labels to a Bar Graph
Making a Cleveland Dot Plot
Chapter 4 Line Graphs
Making a Basic Line Graph
Adding Points to a Line Graph
Making a Line Graph with Multiple Lines
Changing the Appearance of Lines
Changing the Appearance of Points
Making a Graph with a Shaded Area
Making a Stacked Area Graph
Making a Proportional Stacked Area Graph
Adding a Confidence Region
Chapter 5 Scatter Plots
Making a Basic Scatter Plot
Grouping Data Points by a Variable Using Shape or Color
Using Different Point Shapes
Mapping a Continuous Variable to Color or Size
Dealing with Overplotting
Adding Fitted Regression Model Lines
Adding Fitted Lines from an Existing Model
Adding Fitted Lines from Multiple Existing Models
Adding Annotations with Model Coefficients
Adding Marginal Rugs to a Scatter Plot
Labeling Points in a Scatter Plot
Creating a Balloon Plot
Making a Scatter Plot Matrix
Chapter 6 Summarized Data Distributions
Making a Basic Histogram
Making Multiple Histograms from Grouped Data
Making a Density Curve
Making Multiple Density Curves from Grouped Data
Making a Frequency Polygon
Making a Basic Box Plot
Adding Notches to a Box Plot
Adding Means to a Box Plot
Making a Violin Plot
Making a Dot Plot
Making Multiple Dot Plots for Grouped Data
Making a Density Plot of Two-Dimensional Data
Chapter 7 Annotations
Adding Text Annotations
Using Mathematical Expressions in Annotations
Adding Lines
Adding Line Segments and Arrows
Adding a Shaded Rectangle
Highlighting an Item
Adding Error Bars
Adding Annotations to Individual Facets
Chapter 8 Axes
Swapping X- and Y-Axes
Setting the Range of a Continuous Axis
Reversing a Continuous Axis
Changing the Order of Items on a Categorical Axis
Setting the Scaling Ratio of the X- and Y-Axes
Setting the Positions of Tick Marks
Removing Tick Marks and Labels
Changing the Text of Tick Labels
Changing the Appearance of Tick Labels
Changing the Text of Axis Labels
Removing Axis Labels
Changing the Appearance of Axis Labels
Showing Lines Along the Axes
Using a Logarithmic Axis
Adding Ticks for a Logarithmic Axis
Making a Circular Graph
Using Dates on an Axis
Using Relative Times on an Axis
Chapter 9 Controlling the Overall Appearance of Graphs
Setting the Title of a Graph
Changing the Appearance of Text
Using Themes
Changing the Appearance of Theme Elements
Creating Your Own Themes
Hiding Grid Lines
Chapter 10 Legends
Removing the Legend
Changing the Position of a Legend
Changing the Order of Items in a Legend
Reversing the Order of Items in a Legend
Changing a Legend Title
Changing the Appearance of a Legend Title
Removing a Legend Title
Changing the Labels in a Legend
Changing the Appearance of Legend Labels
Using Labels with Multiple Lines of Text
Chapter 11 Facets
Splitting Data into Subplots with Facets
Using Facets with Different Axes
Changing the Text of Facet Labels
Changing the Appearance of Facet Labels and Headers
Chapter 12 Using Colors in Plots
Setting the Colors of Objects
Mapping Variables to Colors
Using a Different Palette for a Discrete Variable
Using a Manually Defined Palette for a Discrete Variable
Using a Colorblind-Friendly Palette
Using a Manually Defined Palette for a Continuous Variable
Coloring a Shaded Region Based on Value
Chapter 13 Miscellaneous Graphs
Making a Correlation Matrix
Plotting a Function
Shading a Subregion Under a Function Curve
Creating a Network Graph
Using Text Labels in a Network Graph
Creating a Heat Map
Creating a Three-Dimensional Scatter Plot
Adding a Prediction Surface to a Three-Dimensional Plot
Saving a Three-Dimensional Plot
Animating a Three-Dimensional Plot
Creating a Dendrogram
Creating a Vector Field
Creating a QQ Plot
Creating a Graph of an Empirical Cumulative Distribution Function
Creating a Mosaic Plot
Creating a Pie Chart
Creating a Map
Creating a Choropleth Map
Making a Map with a Clean Background
Creating a Map from a Shapefile
Chapter 14 Output for Presentation
Outputting to PDF Vector Files
Outputting to SVG Vector Files
Outputting to WMF Vector Files
Editing a Vector Output File
Outputting to Bitmap (PNG/TIFF) Files
Using Fonts in PDF Files
Using Fonts in Windows Bitmap or Screen Output
Chapter 15 Getting Your Data into Shape
Creating a Data Frame
Getting Information About a Data Structure
Adding a Column to a Data Frame
Deleting a Column from a Data Frame
Renaming Columns in a Data Frame
Reordering Columns in a Data Frame
Getting a Subset of a Data Frame
Changing the Order of Factor Levels
Changing the Order of Factor Levels Based on Data Values
Changing the Names of Factor Levels
Removing Unused Levels from a Factor
Changing the Names of Items in a Character Vector
Recoding a Categorical Variable to Another Categorical Variable
Recoding a Continuous Variable to a Categorical Variable
Transforming Variables
Transforming Variables by Group
Summarizing Data by Groups
Summarizing Data with Standard Errors and Confidence Intervals
Converting Data from Wide to Long
Converting Data from Long to Wide
Converting a Time Series Object to Times and Values
Appendix Introduction to ggplot2
Background
Colophon
L’un des points forts de R, c’est sa capacité à réaliser des graphiques de très grande qualité. Et parmi les outils qui permettent de créer ces graphiques, la librairie ggplot2 est sans nul doute l’un des plus aboutis.
Cet ouvrage offre plus de 150 recettes pour produire tous les types de graphiques : histogrammes, nuages de points, barres, boîtes à moustache, courbes et même des cartes !
Il est composé de deux grandes parties : la première couvre les six premiers chapitres qui, après un bref rappel sur les principales instructions de R, décrit les commandes type de graphique par type de graphique.
La seconde partie explique comment interagir sur les différents paramètres d’un graphique : ajout d’éléments comme du texte ou des lignes, gestion des axes et échelles, arrière-plan, légende, personnalisation des couleurs, choix des formats d’export des graphiques...
Il aurait été un peu plus exact d’intituler ce livre « R ggplot2 Graphics Cookbook », dans la mesure où presque tout le contenu et les exemples portent sur cette librairie. Néanmoins, la syntaxe de ggplot2 pouvant être difficile au premier abord, et chaque type de graphique possédant une multitude d’options, les recettes présentées ici permettent de s’approprier plus facilement l’outil et de répondre rapidement aux problèmes fréquemment posés pour représenter et décrire des jeux de données.
Avec R Cookbook, ce livre est le complément indispensable pour qui souhaite maîtriser R en peu de temps. À toujours avoir à portée de la main !
Cet ouvrage offre plus de 150 recettes pour produire tous les types de graphiques : histogrammes, nuages de points, barres, boîtes à moustache, courbes et même des cartes !
Il est composé de deux grandes parties : la première couvre les six premiers chapitres qui, après un bref rappel sur les principales instructions de R, décrit les commandes type de graphique par type de graphique.
La seconde partie explique comment interagir sur les différents paramètres d’un graphique : ajout d’éléments comme du texte ou des lignes, gestion des axes et échelles, arrière-plan, légende, personnalisation des couleurs, choix des formats d’export des graphiques...
Il aurait été un peu plus exact d’intituler ce livre « R ggplot2 Graphics Cookbook », dans la mesure où presque tout le contenu et les exemples portent sur cette librairie. Néanmoins, la syntaxe de ggplot2 pouvant être difficile au premier abord, et chaque type de graphique possédant une multitude d’options, les recettes présentées ici permettent de s’approprier plus facilement l’outil et de répondre rapidement aux problèmes fréquemment posés pour représenter et décrire des jeux de données.
Avec R Cookbook, ce livre est le complément indispensable pour qui souhaite maîtriser R en peu de temps. À toujours avoir à portée de la main !
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Résumé de l'éditeur
This practical guide provides more than 150 recipes to help you generate high-quality graphs quickly, without having to comb through all the details of R’s graphing systems. Each recipe tackles a specific problem with a solution you can apply to your own project, and includes a discussion of how and why the recipe works.
This practical guide provides more than 150 recipes to help you generate high-quality graphs quickly, without having to comb through all the details of R’s graphing systems. Each recipe tackles a specific problem with a solution you can apply to your own project, and includes a discussion of how and why the recipe works.
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Getting started with RStudio
de John Verzani
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Résumé de l'éditeur
Dive into the RStudio Integrated Development Environment (IDE) for using and programming R, the popular open source software for statistical computing and graphics. This concise book provides new and experienced users with an overview of RStudio, as well as hands-on instructions for analyzing data, generating reports, and developing R software packages.
The open source RStudio IDE brings many powerful coding tools together into an intuitive, easy-to-learn interface. With this guide, you'll learn how to use its main components-including the console, source code editor, and data viewer-through descriptions and case studies. Getting Started with RStudio serves as both a reference and introduction to this unique IDE.
The open source RStudio IDE brings many powerful coding tools together into an intuitive, easy-to-learn interface. With this guide, you'll learn how to use its main components-including the console, source code editor, and data viewer-through descriptions and case studies. Getting Started with RStudio serves as both a reference and introduction to this unique IDE.
- Use RStudio to provide enhanced support for interactive R sessions
- Clean and format raw data quickly with several RStudio components
- Edit R commands with RStudio's code editor, and combine them into functions
- Easily locate and use more than 3,000 add-on packages in R's CRAN service
- Develop and document your own R packages with the code editor and related components
- Create one-click PDF reports in RStudio with a mix of text and R output
Édition : O'Reilly - 79 pages, 1re édition, 1er septembre 2011
ISBN10 : 1449309038 - ISBN13 : 9781449309039
- Chapter 1 : Overview, Installation
- Chapter 2 : Case Study : Data Cleaning
- Chapter 3 : The Console and Related Components
- Chapter 4 : Case Study : Creating a Package
- Chapter 5 : Programming with RStudio
Quand John Verzani, auteur du très bon ouvrage "Using R for Introductory Statistics", écrit un livre sur RStudio, l'environnement de développement dédié à R qui monte, qui monte..., on s'attend forcément à un excellent livre.
Alors, autant le dire tout-de-suite, je trouve que ce manuel est un peu à l'image de l'IDE qu'il décrit : très prometteur, mais encore en version beta et donc perfectible.
Ce court ouvrage, qui ne fait que 80 pages, commence par quelques rappels sur R, sur ce qu'est un IDE, une présentation générale de RStudio, avant de décrire l'installation de RStudio. Seulement voilà, cet outil peut être installé en version client (sur l'ordinateur de tout un chacun), mais également en version serveur, pour pouvoir en profiter depuis un simple navigateur. Et cette partie sur l'installation est trop sommaire à mon goût : l'installation serveur n'est pas du tout abordée (à se demander si l'auteur s'y est essayé...) et renvoie sur la documentation fournie sur le site de RStudio.
S'ensuit un chapitre détaillant une étude de cas, afin de se familiariser l'interface. Ne vous faites pas piéger comme les quelques personnes qui ont déjà émis des critiques plutôt négatives sur ce livre sur le site d'O'Reilly, les fichiers correspondant aux exemples et aux études de cas abordés ici sont disponibles ici. Leurs griefs portent principalement sur le fait qu'ils n'ont pas pu trouver ces sources...
La troisième et principale partie décrit de manière exhaustive la console R et les différents composants de l'environnement interagissant avec cette console. Cette partie est, à mon sens, très bien faite (d'autant plus que le livre a été écrit alors que RStudio comportait moins de fonctionnalités que ce dont il dispose à ce jour). Les nombreuses astuces dont est truffée l'interface sont très bien expliquées.
La quatrième partie reprend l'étude de cas et explique comment transformer les fonctions écrites précédemment en package R, toujours depuis RStudio. Très intéressant pour des utilisateurs avancés qui souhaitent créer leurs propres packages, mais certainement moins pour des débutants.
La dernière partie décrit le fonctionnement de l'éditeur de code source, avec le même souci du détail que dans la troisième partie. S'y ajoute un bref descriptif de la gestion des packages R dans RStudio (module d'installation des packages dans R), avant de terminer par une étude de cas portant sur la génération automatique de rapport via Sweave. Ce dernier point mériterait d'être plus détaillé et pourrait représenter, à lui seul, une partie dans les prochaines versions (cette fonctionnalité étant en cours de développement sous RStudio et à peine ébauchée dans la version de développement sur laquelle a pu se baser l'auteur).
En conclusion, ce livre a un fort potentiel, mais il est pour le moment incomplet. Gageons que les prochaines éditions seront plus riches et plus développées. Enfin, cet ouvrage porte sur l'environnement de développement qu'est RStudio : il n'est pas fait pour apprendre à programmer en R, ni pour apprendre les statistiques.
Alors, autant le dire tout-de-suite, je trouve que ce manuel est un peu à l'image de l'IDE qu'il décrit : très prometteur, mais encore en version beta et donc perfectible.
Ce court ouvrage, qui ne fait que 80 pages, commence par quelques rappels sur R, sur ce qu'est un IDE, une présentation générale de RStudio, avant de décrire l'installation de RStudio. Seulement voilà, cet outil peut être installé en version client (sur l'ordinateur de tout un chacun), mais également en version serveur, pour pouvoir en profiter depuis un simple navigateur. Et cette partie sur l'installation est trop sommaire à mon goût : l'installation serveur n'est pas du tout abordée (à se demander si l'auteur s'y est essayé...) et renvoie sur la documentation fournie sur le site de RStudio.
S'ensuit un chapitre détaillant une étude de cas, afin de se familiariser l'interface. Ne vous faites pas piéger comme les quelques personnes qui ont déjà émis des critiques plutôt négatives sur ce livre sur le site d'O'Reilly, les fichiers correspondant aux exemples et aux études de cas abordés ici sont disponibles ici. Leurs griefs portent principalement sur le fait qu'ils n'ont pas pu trouver ces sources...
La troisième et principale partie décrit de manière exhaustive la console R et les différents composants de l'environnement interagissant avec cette console. Cette partie est, à mon sens, très bien faite (d'autant plus que le livre a été écrit alors que RStudio comportait moins de fonctionnalités que ce dont il dispose à ce jour). Les nombreuses astuces dont est truffée l'interface sont très bien expliquées.
La quatrième partie reprend l'étude de cas et explique comment transformer les fonctions écrites précédemment en package R, toujours depuis RStudio. Très intéressant pour des utilisateurs avancés qui souhaitent créer leurs propres packages, mais certainement moins pour des débutants.
La dernière partie décrit le fonctionnement de l'éditeur de code source, avec le même souci du détail que dans la troisième partie. S'y ajoute un bref descriptif de la gestion des packages R dans RStudio (module d'installation des packages dans R), avant de terminer par une étude de cas portant sur la génération automatique de rapport via Sweave. Ce dernier point mériterait d'être plus détaillé et pourrait représenter, à lui seul, une partie dans les prochaines versions (cette fonctionnalité étant en cours de développement sous RStudio et à peine ébauchée dans la version de développement sur laquelle a pu se baser l'auteur).
En conclusion, ce livre a un fort potentiel, mais il est pour le moment incomplet. Gageons que les prochaines éditions seront plus riches et plus développées. Enfin, cet ouvrage porte sur l'environnement de développement qu'est RStudio : il n'est pas fait pour apprendre à programmer en R, ni pour apprendre les statistiques.
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Bonjour
ced a lu pour vous le livre "Getting started with RStudio", de John Verzani
Envoyé par Résumé de l'éditeur
Dive into the RStudio Integrated Development Environment (IDE) for using and programming R, the popular open source software for statistical computing and graphics. This concise book provides new and experienced users with an overview of RStudio, as well as hands-on instructions for analyzing data, generating reports, and developing R software packages.
The open source RStudio IDE brings many powerful coding tools together into an intuitive, easy-to-learn interface. With this guide, you'll learn how to use its main components-including the console, source code editor, and data viewer-through descriptions and case studies. Getting Started with RStudio serves as both a reference and introduction to this unique IDE.
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Exprimez-vous !! Votre avis nous intéresse...
ced a lu pour vous le livre "Getting started with RStudio", de John Verzani
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Dive into the RStudio Integrated Development Environment (IDE) for using and programming R, the popular open source software for statistical computing and graphics. This concise book provides new and experienced users with an overview of RStudio, as well as hands-on instructions for analyzing data, generating reports, and developing R software packages.
The open source RStudio IDE brings many powerful coding tools together into an intuitive, easy-to-learn interface. With this guide, you'll learn how to use its main components-including the console, source code editor, and data viewer-through descriptions and case studies. Getting Started with RStudio serves as both a reference and introduction to this unique IDE.
- Use RStudio to provide enhanced support for interactive R sessions
- Clean and format raw data quickly with several RStudio components
- Edit R commands with RStudio's code editor, and combine them into functions
- Easily locate and use more than 3,000 add-on packages in R's CRAN service
- Develop and document your own R packages with the code editor and related components
- Create one-click PDF reports in RStudio with a mix of text and R output
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Hello,
Pour info, je viens de voir que -- depuis 2 jours -- il y a une nouvelle version de RStudia.
http://blog.rstudio.org/2012/05/14/rstudio-v096/
A++
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R Cookbook
de Paul Teetor
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With more than 200 practical recipes, this book helps you perform data analysis with R quickly and efficiently. The R language provides everything you need to do statistical work, but its structure can be difficult to master. This collection of concise, task-oriented recipes makes you productive with R immediately, with solutions ranging from basic tasks to input and output, general statistics, graphics, and linear regression.
Each recipe addresses a specific problem, with a discussion that explains the solution and offers insight into how it works. If you're a beginner, R Cookbook will help get you started. If you're an experienced data programmer, it will jog your memory and expand your horizons. You'll get the job done faster and learn more about R in the process.
Each recipe addresses a specific problem, with a discussion that explains the solution and offers insight into how it works. If you're a beginner, R Cookbook will help get you started. If you're an experienced data programmer, it will jog your memory and expand your horizons. You'll get the job done faster and learn more about R in the process.
Édition : O'Reilly - 413 pages, 1re édition, 1er mars 2011
ISBN10 : 0596809158 - ISBN13 : 9780596809157
- Chapter 1 : Getting Started and Getting Help
- Chapter 2 : Some Basics
- Chapter 3 : Navigating the Software
- Chapter 4 : Input and Output
- Chapter 5 : Data Structures
- Chapter 6 : Data Transformations
- Chapter 7 : Strings and Dates
- Chapter 8 : Probability
- Chapter 9 : General Statistics
- Chapter 10 : Graphics
- Chapter 11 : Linear Regression and ANOVA
- Chapter 12 : Useful Tricks
- Chapter 13 : Beyond Basic Numerics and Statistics
- Chapter 14 : Time Series Analysis
Les livres de recettes édités chez O'Reilly m'ont toujours beaucoup plu, parce qu'ils sont une véritable mine de trucs et astuces et permettent de répondre très rapidement aux questions qu'on se pose sur un outil ou un langage donné. Autant dire que c'est avec une certaine impatience que j'attendais celui consacré à R.
Et cet ouvrage répond, une fois encore, parfaitement à mes attentes.
La configuration de R, les éléments du langage et la manipulation des données occupent une grande place dans ce livre (chapitres 1 à 7, ainsi que les divers trucs et astuces présentés dans le chapitre 12). Le seul reproche que je formulerais concerne la connexion aux bases de données, car la recette abordant cette question se cantonne à présenter une librairie d'accès à MySQL, alors qu'une solution plus générique par la librairie RODBC serait applicable à n'importe quel SGBD.
Un chapitre est consacré aux graphiques. Il fournit les bases de la représentation graphique sous R, mais cela reste trop succinct à mon goût. La partie visualisation est l'un des points forts de R, et elle n'est que survolée au travers de ce chapitre. Un second chapitre sur des techniques graphiques un peu plus avancées n'aurait pas été superflu.
Les statistiques constituent le dernier grand volet de l'ouvrage (chapitres 8, 9, 11, 13 et 14). Et là, les recettes sont très bien conçues : elles expliquent non seulement comment répondre à une question en statistiques (quel outil statistique utiliser : statistique descriptive, test, prédiction...), mais également comment répondre à cette question sous R (quelle fonction utiliser ? Comment exploiter les résultats qu'elle retourne ?). Ainsi, le chapitre sur les régressions linéaires et l'analyse de variance est très enrichissant, tant pour le novice en statistiques que pour le débutant sous R.
Chaque recette est présentée de manière concise, claire, avec une solution bien expliquée, et une ouverture quasi systématique pour approfondir la question, à la fin de la recette. Les solutions présentées privilégient systématiquement les fonctions standard de R, mais les librairies permettant d'approfondir la question sont souvent mentionnées.
Finalement, ce livre s'adresse à toute personne qui connait un peu R et souhaite accélérer le développement de ses connaissances, tout autant qu'à celui qui a des connaissances en statistiques et souhaite comprendre comment effectuer des analyses avec R. L'utilisateur plus avancé y trouvera de quoi se rafraichir la mémoire sur tel ou tel point, ou quelle piste creuser pour accroître ses connaissances.
Il ne permet pas un apprentissage à lui seul de R, mais, associé à l'ouvrage "R in a Nutshell" chez le même éditeur, voilà de quoi avoir à portée de main de solides références pour tirer parti de la puissance de R.
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La rédaction de DVP a lu pour vous l'ouvrage suivant:
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With more than 200 practical recipes, this book helps you perform data analysis with R quickly and efficiently. The R language provides everything you need to do statistical work, but its structure can be difficult to master. This collection of concise, task-oriented recipes makes you productive with R immediately, with solutions ranging from basic tasks to input and output, general statistics, graphics, and linear regression.
Each recipe addresses a specific problem, with a discussion that explains the solution and offers insight into how it works. If you're a beginner, R Cookbook will help get you started. If you're an experienced data programmer, it will jog your memory and expand your horizons. You'll get the job done faster and learn more about R in the process.
Each recipe addresses a specific problem, with a discussion that explains the solution and offers insight into how it works. If you're a beginner, R Cookbook will help get you started. If you're an experienced data programmer, it will jog your memory and expand your horizons. You'll get the job done faster and learn more about R in the process.
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R in a Nutshell
de Joseph Adler
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R is rapidly becoming the standard for developing statistical software, and R in a Nutshell provides a quick and practical way to learn this increasingly popular open source language and environment. You'll not only learn how to program in R, but also how to find the right user-contributed R packages for statistical modeling, visualization, and bioinformatics.
Édition : O'Reilly - 613 pages, 1re édition, 1er décembre 2009
ISBN10 : 059680170X - ISBN13 : 9780596801700
Broché : 22,9 x 15,2 x 3,1 cm
- Part I : R Basics
- Chapter 1 : Getting and Installing R
- Chapter 2 : The R User Interface
- Chapter 3 : A Short R Tutorial
- Chapter 4 : R Packages
- Part II : The R Language
- Chapter 5 : An Overview of the R Language
- Chapter 6 : R Syntax
- Chapter 7 : R Objects
- Chapter 8 : Symbols and Environments
- Chapter 9 : Functions
- Chapter 10 : Object-Oriented Programming
- Chapter 11 : High-Performance R
- Part III : Working with Data
- Chapter 12 : Saving, Loading, and Editing Data
- Chapter 13 : Preparing Data
- Chapter 14 : Graphics
- Chapter 15 : Lattice Graphics
- Part IV : Statistics with R
- Chapter 16 : Analyzing Data
- Chapter 17 : Probability Distributions
- Chapter 18 : Statistical Tests
- Chapter 19 : Power Tests
- Chapter 20 : Regression Models
- Chapter 21 : Classification Models
- Chapter 22 : Machine Learning
- Chapter 23 : Time Series Analysis
- Chapter 24 : Bioconductor
R est souvent présenté comme un logiciel libre dédié aux statistiques. Mais ce puissant outil va en réalité bien plus loin, offrant un langage de programmation complet permettant de manipuler, traiter et représenter graphiquement des données.
Et cet ouvrage met parfaitement en valeur tous les avantages et les points forts de R.
En effet, après une première partie relativement brève apportant les bases de R (installation, tutoriel pour démarrer, présentation des paquetages), on entre rapidement dans le vif du sujet, avec une présentation très complète des éléments du langage R. La syntaxe, les notions d'objets (y compris les objets de classes S4) et d'environnements, ainsi que l'écriture des fonctions sont décrites très précisément, avec des exemples concrets et simples à reproduire.
La troisième partie, portant sur le traitement des données, constitue, à mon sens, le cœur de l'ouvrage. On y découvre l'import de données sous R (que ce soit à partir de fichiers textes ou par connexion à des bases de données), la manipulation et la transformation de ces données, et enfin, point fort du logiciel, leur représentation graphique. Là encore, tous ces sujets sont traités en profondeur et très bien illustrés.
Bien évidemment, un ouvrage dédié à R se doit de présenter les outils statistiques mis à disposition. La dernière partie du livre décrit donc les principaux outils, sans entrer dans les théories statistiques, mais en expliquant comment résoudre les grandes questions que l'on est souvent amené à se poser : statistiques descriptives, tests, régressions et ajustement de modèles... Pour chacune de ces questions, les fonctions utilisables et les résultats qu'elles produisent sont parfaitement décrits.
Notons la présence, en fin de livre, d'une annexe volumineuse référençant les fonctions des principaux paquetages de R, très utile pour trouver rapidement un complément d'information sur telle ou telle fonction, voire pour rapidement trouver la fonction à utiliser pour résoudre une question.
On commence à trouver un nombre important d'ouvrages sur R, mais, jusque-là, il m'était difficile d'en trouver un qui présente tous les aspects de R, sans se cantonner au seul domaine des statistiques. Et bien R in a Nutshell réussit parfaitement ce tour d'horizon complet des fonctionnalités de R.
Le seul regret que je peux exprimer, et qui fait que cet ouvrage ne reçoive pas la note maximale, est qu'il est parsemé de quelques « coquilles » (souvent référencées sur la page du livre sur le site de l'éditeur), certaines pouvant parfois gêner la bonne compréhension.
Néanmoins, c'est un livre référant à toujours garder près de soi quand on débute ou qu'on travaille avec R.
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Bonjour,
La rédaction de DVP a lu pour vous l'ouvrage suivant:
Connaissez-vous ce livre ?
Comptez-vous le lire prochainement ?
N'hésitez pas à nous faire part de vos commentaires.
La rédaction de DVP a lu pour vous l'ouvrage suivant:
R is rapidly becoming the standard for developing statistical software, and R in a Nutshell provides a quick and practical way to learn this increasingly popular open source language and environment. You'll not only learn how to program in R, but also how to find the right user-contributed R packages for statistical modeling, visualization, and bioinformatics.
Comptez-vous le lire prochainement ?
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Salut
En fait je trouve que c'est un super livre que j'aurai voulu lire quand je débutais sous R.
Les deux premières parties du livre sont très bien fichue (R basic et R language), elles permettent de mieux comprendre comment R fonctionne, et sont vraiment bien organisées.
La partie III, ca va encore surtout les chapitres 12 et 13, après je trouve que le livre perds un peu de son interêt (car pour tous ce qui est statistique MASS reste la bible...).
C'est un des rares livres qui présente R comme un langage de programmation du moins dans les 3 premières parties du bouquin, et c'est plutôt rafraichissant et original, et puis il vise un public de débutant ce qui n'est pas plus mal.
Pour ceux qui veulent programmer sous R, je pense quand même que le dernier livre de John Chambers Software for data analysis programming with R sera plus utile, et R in a Nutshell peut être considéré comme un excellent preréquis afin de bien comprendre ce bouquin.
Donc en gros c'est un super livre que je conseille à ceux qui débute sous R, et une bonne reference quand on a un ou deux trous de mémoire...je pense que de ce coté Joseph Adler a reussi son pari
En fait je trouve que c'est un super livre que j'aurai voulu lire quand je débutais sous R.
Les deux premières parties du livre sont très bien fichue (R basic et R language), elles permettent de mieux comprendre comment R fonctionne, et sont vraiment bien organisées.
La partie III, ca va encore surtout les chapitres 12 et 13, après je trouve que le livre perds un peu de son interêt (car pour tous ce qui est statistique MASS reste la bible...).
C'est un des rares livres qui présente R comme un langage de programmation du moins dans les 3 premières parties du bouquin, et c'est plutôt rafraichissant et original, et puis il vise un public de débutant ce qui n'est pas plus mal.
Pour ceux qui veulent programmer sous R, je pense quand même que le dernier livre de John Chambers Software for data analysis programming with R sera plus utile, et R in a Nutshell peut être considéré comme un excellent preréquis afin de bien comprendre ce bouquin.
Donc en gros c'est un super livre que je conseille à ceux qui débute sous R, et une bonne reference quand on a un ou deux trous de mémoire...je pense que de ce coté Joseph Adler a reussi son pari
Bonjour,
Vous avez la possibilité de faire une critique sur la page du livre.
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