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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(中古品)

2,680円(税込)

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商品説明

(中古品)
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

【ブランド名】

藤井亮輔: Author; 鈴木康司: Author

【商品説明】
RとR Studioの基本から、質的・量的な変数、地理空間データ、カラーグラフの可視化まで。記述統計学とそれに基づいたチャートの意味、使い方、作り方をまとめた超実践的可視化マニュアルこれまでに、出版されてきた医療者向けの統計学の書籍では、確率から回帰分析まで幅広いテーマを一冊で網羅することに注力され、記述統計に関する説明は限られていました。そのため、収集されたデータを用いた可視化の効果的な方法やその解釈を勉強する機会は十分にありませんでした。その結果として、可視化のためのツールは数多く開発されているものの、適切なグラフを選択して、目的とするメッセージを正しく伝えられない人が多くいるのではないかと思います。本書では各章で扱うデータタイプをはじめに提示し、それに適したグラフの紹介、そのグラフの解釈、注意するポイント、Rで描画するスクリプトの例という順番に解説しています。このような構成をとることで、みなさんの手元にあるデータをどのように図示するか「自分ごと」として考えられるように工夫し、より実践的な場面でも活用できる内容になっていると思います。また、可視化の分野でも話題となっているカラーユニバーサルデザインに対応したグラフ、練習データ、特設サイトもご用意しました。ぜひ、そちらも合わせてご覧ください。 ~目次~ はじめに Part1 Rの紹介と前準備 1.RとRStudio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 Part2 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) Part3 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) Part4 地理空間データ・カラーグラフの可視化第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) 第9章カラーグラフの可視化 1.色のもつ意味とその役割 2.Rで使用できるカラーパレット Column グラフ描画の基本 Rでインタラクティブ・グラフを描く日本語を使用したグラフを描く Rでデータの不確実性を描く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書きました 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! 4 練習データでカラー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 Appendix:Trainingの解答索引あとがき著者紹介

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(中古品)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//藤井亮輔: Author; 鈴木康司: Author/RとR Studioの基本から、質的・量的な変数、地理空間データ、カラーグラフの可視化まで。記述統計学とそれに基づいたチャートの意味、使い方、作り方をまとめた超実践的可視化マニュアルこれまでに、出版されてきた医療者向けの統計学の書籍では、確率から回帰分析まで幅広いテーマを一冊で網羅することに注力され、記述統計に関する説明は限られていました。そのため、収集されたデータを用いた可視化の効果的な方法やその解釈を勉強する機会は十分にありませんでした。その結果として、可視化のためのツールは数多く開発されているものの、適切なグラフを選択して、目的とするメッセージを正しく伝えられない人が多くいるのではないかと思います。本書では各章で扱うデータタイプをはじめに提示し、それに適したグラフの紹介、そのグラフの解釈、注意するポイント、Rで描画するスクリプトの例という順番に解説しています。このような構成をとることで、みなさんの手元にあるデータをどのように図示するか「自分ごと」として