2016年7月23日 星期六

2016年7月14日 星期四

R 相關參考資料


資料視覺化

[1] Teutonico, D., ggplot2 Essentials, Packt Publishing, 2015. (Comment: ggplot2 的入門書,對  grammar of graphics 有清楚的解釋)[Packt Publishing][天瓏]
[2]  Data Visualization with ggplot2: Cheat Sheet, R Studio. (ggplot2 的 cheat sheet, 讓你一目了然)
[3] Data Visualization: When To Use Which Graph (介紹各種圖形的使用時機)
[4] 資料視覺化 (整理、搜集及實驗各式各樣的資料視覺化 / 資訊圖表以及他們的相關資訊,以中文的方式提供給華人社群)
[5] ggplot 官方網站 (http://ggplot.yhathq.com/) 提供 ggplot 的使用說明, 非常的詳盡.  (*****)
[6] ggplot2 官方網站
[7] Cookbook for R
[8] Trina Chiasson、Dyanna Gregory, 資料準備與視覺化的簡單入門.
[9] Scales, axes and legends  介紹 ggplot2 中的 Scale, Axes 及  Legends 的觀念及實作.

統計

(介紹資料非常態分配時的原因及不需非常態分配的檢定工具)
[2] Power of a hypothesis test, University of Melbourne (想要知道樣本數及檢定效果如何影響檢定的 power 嗎? 這個網站提供了動畫, 讓你動手試試看)


Data Cleaning

[1] Erhard Rahm∗ Hong Hai Do, Data Cleaning: Problems and Current Approaches.
[2] Edwin de Jonge, Mark van der Loo, 2013.  An introduction to data cleaning with R, Statistics Netherlands.
[3] 劉正山、莊文忠, 2013. 項目無反應資料的多重插補分析,  臺灣選舉與民主化調查(TEDS)方法論之回顧與前瞻 .

Data Mining

[1] Daniel T. Larose And Chantal D. Larose, Data mining and predictive analytics,  2nd edition, John Wiley & Sons, 2015