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超入門! Rでできるビジュアル統計学 学会・論文発表に役立つデータ可視化マニュアル

超入門! Rでできるビジュアル統計学 学会・論文発表に役立つデータ可視化マニュアル

出版社: 金芳堂

ジャンル: データ・AI

著者:藤井亮輔, 鈴木康司

レビュー:

ISBNコード: 9784765320191

概要:

好評書『超入門! Rでできるビジュアル統計学 学会・論文発表に役立つデータ可視化マニュアル』のフルカラー改訂版。統計ソフトRのバージョンアップ、パッケージ(拡張機能)のバージョンアップを踏まえた内容の見直しを行い、新しいグラフ表現も追加しました。 記述統計学とそれに基づいたチャートの意味、使い方、作り方をまとめ、理論を理解しつつ、実際的で具体的な作図方法、作図しながら検討する方法がわかるので、実際に論文や学会発表のときに使えるRを使った可視化の手順が分かります。 解説されることさえ少ない、基本的な図表の可視化表現の理論的な説明、可視化にあたって、美しいグラフを作るための統計ソフトRの具体的な操作方法など、Rをつかって研究や仕事をしている人はもちろん、臨床研究をする人 、生命科学・社会科学研究者など、多くの方々に手に取っていただきたい一冊です。 改訂にあたり はじめに Part 1 Rの紹介と前準備 1.RとR Studioの基本 2.データの前処理 3.ggplot2の基本 4.データの種類について 本書で使用するsample.csvについて 本書で使用するパッケージのインストールについて Part 2 質的な変数のグラフ 第1章 データタイプ1(質的な変数・一変量) 1.棒グラフ(Bar chart) 2.円グラフ(Pie chart) 第2章 データタイプ2〔質的な変数・二変量以上(サブグループ)〕 1.横並び棒グラフ(Grouped bar chart) 2.積み上げ棒グラフ(Stacked bar chart) 第3章 データタイプ3〔質的な変数・二変量以上(独立したリスト)〕 1.ベン図(Venn diagram) 2.サンキー図(Sankey diagram) 第4章 データタイプ4〔質的な変数・二変量以上(入れ子)〕 1.ツリーマップ(Treemap) Part 3 量的な変数のグラフ 第5章 データタイプ5(量的な変数・一変量) 1.箱ひげ図(Box-whisker plot) 2.ヒストグラム(Histogram) 3.密度プロット(Density plot) 第6章 データタイプ6(量的な変数・二変量) 1.散布図(Scatter plot) 2.折れ線グラフ(Line graph/Line chart) 3.面グラフ(Area chart) 第7章 データタイプ7(量的な変数・多変量) 1.バブルプロット(Bubble plot) 2.ヒートマップ(Heatmap) 3.レーダーチャート(Radar chart/Spider web) Part 4 地理空間データの可視化 第8章 データタイプ8(地理空間データ) 1.基本マップ(Background map) 2.コロプレスマップ(Choropleth map) 3.カルトグラム(Cartogram/Value-area map/Anamorphic map) 4.バブルマップ(Bubble map) Column グラフ描画の基本 カラーグラフの可視化 カラーを使わない可視化 日本語を使用したグラフを描く 各グラフの特徴を整理してみよう Rでデータの不確実性を描く 広い範囲の読み手にデータを伝える可視化のコツ 地理空間データについて気をつけること 初めてRで地理データを活用したグラフを描きました jpmeshパッケージによる地域メッシュの可視化 Training 1 練習データでグラフを描いてみよう! 2 練習データでグラフを描いてみよう! 3 練習データでグラフを描いてみよう! 参考文献 本書を進める上で参考になる図書 索引 あとがき 著者紹介
広告・PR: リンク経由の購入で収益を得る場合があります。

参考価格: 4180
※ 価格は変動する場合があります。

 

 

概要:

好評書『超入門! Rでできるビジュアル統計学 学会・論文発表に役立つデータ可視化マニュアル』のフルカラー改訂版。統計ソフトRのバージョンアップ、パッケージ(拡張機能)のバージョンアップを踏まえた内容の見直しを行い、新しいグラフ表現も追加しました。 記述統計学とそれに基づいたチャートの意味、使い方、作り方をまとめ、理論を理解しつつ、実際的で具体的な作図方法、作図しながら検討する方法がわかるので、実際に論文や学会発表のときに使えるRを使った可視化の手順が分かります。 解説されることさえ少ない、基本的な図表の可視化表現の理論的な説明、可視化にあたって、美しいグラフを作るための統計ソフトRの具体的な操作方法など、Rをつかって研究や仕事をしている人はもちろん、臨床研究をする人 、生命科学・社会科学研究者など、多くの方々に手に取っていただきたい一冊です。 改訂にあたり はじめに Part 1 Rの紹介と前準備 1.RとR Studioの基本 2.データの前処理 3.ggplot2の基本 4.データの種類について 本書で使用するsample.csvについて 本書で使用するパッケージのインストールについて Part 2 質的な変数のグラフ 第1章 データタイプ1(質的な変数・一変量) 1.棒グラフ(Bar chart) 2.円グラフ(Pie chart) 第2章 データタイプ2〔質的な変数・二変量以上(サブグループ)〕 1.横並び棒グラフ(Grouped bar chart) 2.積み上げ棒グラフ(Stacked bar chart) 第3章 データタイプ3〔質的な変数・二変量以上(独立したリスト)〕 1.ベン図(Venn diagram) 2.サンキー図(Sankey diagram) 第4章 データタイプ4〔質的な変数・二変量以上(入れ子)〕 1.ツリーマップ(Treemap) Part 3 量的な変数のグラフ 第5章 データタイプ5(量的な変数・一変量) 1.箱ひげ図(Box-whisker plot) 2.ヒストグラム(Histogram) 3.密度プロット(Density plot) 第6章 データタイプ6(量的な変数・二変量) 1.散布図(Scatter plot) 2.折れ線グラフ(Line graph/Line chart) 3.面グラフ(Area chart) 第7章 データタイプ7(量的な変数・多変量) 1.バブルプロット(Bubble plot) 2.ヒートマップ(Heatmap) 3.レーダーチャート(Radar chart/Spider web) Part 4 地理空間データの可視化 第8章 データタイプ8(地理空間データ) 1.基本マップ(Background map) 2.コロプレスマップ(Choropleth map) 3.カルトグラム(Cartogram/Value-area map/Anamorphic map) 4.バブルマップ(Bubble map) Column グラフ描画の基本 カラーグラフの可視化 カラーを使わない可視化 日本語を使用したグラフを描く 各グラフの特徴を整理してみよう Rでデータの不確実性を描く 広い範囲の読み手にデータを伝える可視化のコツ 地理空間データについて気をつけること 初めてRで地理データを活用したグラフを描きました jpmeshパッケージによる地域メッシュの可視化 Training 1 練習データでグラフを描いてみよう! 2 練習データでグラフを描いてみよう! 3 練習データでグラフを描いてみよう! 参考文献 本書を進める上で参考になる図書 索引 あとがき 著者紹介
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