Я использую язык R, и руководства по сайту R действительно информативны. Однако я хотел бы видеть еще некоторые примеры и реализации с R, который может помочь мне разработать свое знание быстрее. Какие-либо предложения?
Я упомяну несколько, которые я считаю отличными ресурсами, но о которых я не встречал упоминания на SO. Все они бесплатны и находятся в свободном доступе в Интернете (по ссылкам).
Примеры анализа данных Коллекция отдельных примеров из отдела статистики Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, которые вы можете просматривать по основным категориям (например, «Модели подсчета», «Многовариантный анализ», «Анализ мощности»), а затем загружать примеры с полным Код R в любой из этих рубрик (например, в разделе «Модели подсчета» находятся «Пуассоновская регрессия», «Отрицательная биномиальная регрессия» и т. Д.).
Верзани: SimpleR: Использование R для вводной статистики Немногим более 100 страниц, и это просто великолепно. За ним легко следить, но очень плотно. Ему несколько лет, но я нашел только одну устаревшую функцию в этом тексте. Это ресурс для нового пользователя R; это также отличный способ освежить статистику. Этот текст, вероятно, содержит более 20 примеров (с кодом R и объяснениями), направленных на фундаментальную статистику (например, проверку гипотез, линейную регрессию, простое моделирование и описательную статистику).
Статистические данные с использованием R (Винсент Зоонекинд) Вы можете прочитать его в Интернете или распечатать в формате pdf. Напечатано более 1000 страниц. Автор, очевидно, получил много информации, прочитав исходный код для различных функций, которые он обсуждает - здесь много информации, которую я не нашел ни в каком другом источнике. Этот ресурс содержит большие разделы по графике, базовой статистике, регрессии, временным рядам - все с небольшими примерами (код R + объяснение).Последние три раздела содержат наиболее образцовый код - очень подробные разделы приложения по финансам (которые, кажется, являются профессиональной областью автора), генетике и анализу изображений.
Все пакеты на CRAN имеют открытый исходный код, поэтому вы можете скачать весь исходный код оттуда. Я рекомендую начать с этого с просмотра пакетов, которые вы регулярно используете, чтобы увидеть, как они реализованы.
Помимо этого, Rosetta Code содержит множество примеров R. И вы можете подписаться на R-Bloggers .
Учебники как книги обычно распространяются в форме PDF. Многие из них доступны на домашней странице R-проекта здесь:
http://cran.r-project.org/other-docs.html#english
(Эта ссылка включает многие из текстов, упомянутых другими)
Обычно они есть в блогах. Самый большой список известных мне R-блоггеров существует здесь:
И многие из этих сообщений блоггеров (многие из которых являются учебными пособиями) перечислены здесь:
http://www.r-bloggers.com/archive/
(хотя внутри каждого блога обычно есть больше руководств).
Просто чтобы добавить еще
ВВЕДЕНИЕ В СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В R