Pięć raportów od wielkanocnego zająca

Tak naprawdę to nie od zająca, ale od Krzyśka Trajkowskiego.
Ale zacznijmy od początku.

Jakiś czas temu [to już cztery lata?] pracowałem nad zbiorem ,,luźnych” notatek w okolicy eksploracji danych, czego wynikiem był dokument ,,Na przełaj przez Data Mining”. Do prac nad tym dokumentem dołączył Krzysiek i w aktualnej [jeszcze nie ukończonej] wersji, połowa rozdziałów jest jego autorstwa.

Poza tą pozycją wspomniany już autor przygotował pięć interesujących dokumentów, które być może zaciekawią czytelników tego bloga.
Poniżej lista dokumentów wraz z odnośnikami do plików pdf.
Miłej lektury.

  1. ,,Przegląd pakietów do optymalizacji liniowej”, Krzysztof Trajkowski (2011).
    Można przeczytać o funkcjach solveLP(linprog), lp(lpSolve), lp.transport(lpSolve), lp.assign(lpSolve).
  2. ,,Przegląd pakietów do optymalizacji nieliniowej”, Krzysztof Trajkowski (2012).
    Można przeczytać o funkcjach optim(stats) i fminsearch(pracma) oraz solve.QP(quadprog), constrOptim(stats), constrOptim.nl(alabama), solnp(Rsolnp) i nloptr(nloptr).
  3. ,,Przegląd pakietów do analizy zmiennych niezależnych”, Krzysztof Trajkowski (2012).
    Można przeczytać o testach parametrycznych i nieparametrycznych dla dwóch lub większej liczby grup.
  4. ,,Przegląd pakietów do analizy zmiennych zależnych”, Krzysztof Trajkowski (2012).
    Można przeczytać o testach parametrycznych i nieparametrycznych dla danych sparowanych/związanych.
  5. ,,Analiza i wizualizacja danych naukowych”, Krzysztof Trajkowski (2013).
    Można przeczytać o pakietach ggplot2 i shape.

Słowa uznania dla autora tych dokumentów można zostawiać w komentarzach.

6 myśli na temat “Pięć raportów od wielkanocnego zająca”

    1. @Maciej, racja, dzięki, przeniosłem spis treści do html’a.
      [to jeszcze nie książka, trzeba ją kiedyś będzie dokończyć]

  1. Bardzo fajne przykłady! Dzięki.

    Jedna geek-owa uwaga co do pisania o eRowych funkcjach dostępnych w różnych pakietach. Zamiast twórczo wymyślać autorski sposób komunikowania, że przykładowo funkcja ‘lpSolve’ jest dostępna w pakiecie “lp” jako ‘lp(lpSolve)’ czemu nie użyć składni, która ma eRowy sens, tzn. ‘lp::lpSolve’. Operator ‘::’ służy do odwoływania się do obiektów w konkretnej przestrzeni nazw (namespace), patrz ‘help(“::”)’.

    1. @michal, dobry pomysł. Pozwoliłby rozróżnić funkcje publiczne od ukrytych, przez użycie :: lub :::. Można też podać argumenty funkcji razem z informacją o bibliotece.

      Ja ostatnio używam oznaczeń funkcja{pakiet}. Ma to tę zaletę, że kolejność słów jest naturalna, można rozwijać do ,,funkcja funkcja z pakietu pakiet”. Jest to też konwencja wykorzystywana w dokumentacji R.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

Możesz użyć następujących tagów oraz atrybutów HTML-a: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code class="" title="" data-url=""> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong> <pre class="" title="" data-url=""> <span class="" title="" data-url="">