Show Notes
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492040681?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/R-Cookbook%3A-Proven-Recipes-for-Data-Analysis%2C-Statistics%2C-and-Graphics-JD-Long.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-plant-paradox/id1470319289?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=R+Cookbook+Proven+Recipes+for+Data+Analysis+Statistics+and+Graphics+JD+Long+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_R-Cookbook-JD-Long.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_R-Cookbook-JD-Long.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_R-Cookbook-JD-Long.html
- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/1492040681/
#StrukturdataR #Tidyversedandatakemas #Selangkeyakinandanujianstatistik #RegresilineardanANOVA #Visualisasidatadananalisiskelompok #RCookbook
R Cookbook: Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics ialah buku rujukan teknikal oleh JD Long dan Paul Teetor, diterbitkan dalam edisi kedua oleh O’Reilly. Buku ini menggunakan format buku resipi, iaitu setiap bahagian bermula dengan masalah kerja yang jelas, diikuti penyelesaian kod R dan penerangan tentang sebab penyelesaian itu berfungsi. Fokusnya bukan untuk mengajar semua teori pengaturcaraan R dari kosong secara menyeluruh, tetapi untuk membantu pengguna menyelesaikan tugasan analisis yang lazim dengan cepat dan lebih tepat. Kandungannya bergerak daripada asas seperti vektor dan jenis pemboleh ubah, kepada pengimportan data, struktur data, statistik deskriptif, ujian hipotesis, visualisasi, regresi linear, ANOVA dan analisis kelompok. Edisi ini memberi perhatian kepada fungsi asas R serta pakej penting dalam ekosistem tidyverse. Maka, buku ini sesuai dibaca secara berurutan oleh orang baharu untuk mengenal keupayaan R, atau digunakan secara terus sebagai rujukan ketika menyiapkan kerja analisis di pejabat, universiti, penyelidikan atau projek data.