Kompozycyjna analiza danych w praktyce

Opinie czytelników

Książka przedstawia inne i jasne podejście do analizy danych kompozycyjnych, podkreślając analizę korespondencji i jej zalety, ale może nie zawierać wystarczającej ilości szczegółów dla początkujących, aby w pełni zrozumieć koncepcje.

Tekst jest zwięzły i przejrzysty, oferuje unikalny nacisk na analizę korespondencji i przedstawia energiczną krytykę bardziej skomplikowanych metod. Książka jest dobrze ilustrowana, a autor prowadzi listę errata na GitHub dla poważnych czytelników.

Książka nie jest odpowiednia dla początkujących statystyków, ponieważ może brakować szczegółowych wyjaśnień na niektóre tematy ze względu na jej zwięzły charakter, co czyni ją potencjalnym wyzwaniem dla osób posiadających jedynie podstawową wiedzę statystyczną.

(na podstawie 2 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Compositional Data Analysis in Practice

Zawartość książki:

Compositional Data Analysis in Practice to zorientowany na użytkownika praktyczny przewodnik po analizie danych z właściwością stałej sumy, na przykład procentów sumujących się do 100%. Dane kompozycyjne mogą dawać mylące wyniki, jeśli stosowane są zwykłe metody statystyczne i najlepiej je analizować, przekształcając je najpierw w logarytmy współczynników. Niniejsza książka wyjaśnia, w jaki sposób ta transformacja wpływa na analizę, wyniki i interpretację tego szczególnego rodzaju danych. Rozważane są wszystkie aspekty analizy danych kompozycyjnych: wizualizacja, modelowanie, redukcja wymiarów, grupowanie i wybór zmiennych, z wieloma przykładami z dziedziny nauki o żywności, archeologii, socjologii i biochemii, a ostatni rozdział zawiera pełne studium przypadku wykorzystujące kompozycje kwasów tłuszczowych w ekologii. Zastosowanie tych metod rozciąga się na inne dziedziny, takie jak językoznawstwo, geochemia, marketing, ekonomia i finanse.

Oprogramowanie R

Poniższe repozytorium zawiera pliki danych i skrypty R z książki https: //github.com/michaelgreenacre/CODAinPractice. Pakiet R easyCODA, który towarzyszy tej książce, jest dostępny w CRAN - należy pamiętać, że należy mieć wersję 0.25 lub nowszą. Najnowsza wersja pakietu będzie zawsze dostępna na R-Forge i może być zainstalowana z R za pomocą tej instrukcji: install. packages(easyCODA, repos=http: //R-Forge. R-project.org).