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Mañana publicaré un par de códigos útiles sobre el tema.
# perform ANOVA on one or more trained models anova(object, ...) that easy =)
Por cierto, si hay alguien que sepa de R, una pregunta de principiante. Veo que hay varias distribuciones de R, R-server, algún "A web application framework for R" http://shiny.rstudio.com/ , paquetes monstruosos de Microsoft... ¿Qué elegir?
No lo he usado de MS, no puedo decirlo.
¡Hombres!
Si tienes el más mínimo prerrequisito - experiencia en programación en cualquier lenguaje y algunos conocimientos de estadística, entonces sólo R, y sólo R.
Matlab no se puede comparar en absoluto: es un paquete diferente, y de pago, por mucho dinero.
Los competidores de R son SAS y SPSS, pero son paquetes de pago y R está empezando a superarlos. Durante 5 años se seguía comparando Matlab con R, pero ya no lo veo en las últimas revisiones, ha pasado al olvido.
Hoy en día R es el estándar de la estadística, hay un gran número de publicaciones y en general un movimiento muy potente.
Por ejemplo, un blog muy útil, que se publica todos los días, al que puedes suscribirte para recibir noticias: http://www.r-bloggers.com/
Aquí hay un montón de libros por un precio muy razonable: http://www.twirpx.com/search/?query=R. Escriba una búsqueda de R. Busca bien las palabras clave.
No olvidemos que R, como lenguaje de programación algorítmica, es uno de los diez primeros lenguajes y se sitúa junto a las variantes de C.
Para utilizarlo, debe tomar R habitual con RStudio. Además, no olvidemos que la variante de pago de R fue comprada por Microsoft y empieza a promocionar su variante -sigue las novedades.
¡Hombres!
Si tiene el más mínimo prerrequisito - experiencia en programación en cualquier lenguaje y algunos conocimientos de estadística, entonces sólo R, y sólo R.
Matlab no se puede comparar en absoluto: es un paquete diferente, y de pago, por mucho dinero.
Los competidores de R son SAS y SPSS, pero son paquetes de pago y R está empezando a superarlos. Durante 5 años se seguía comparando Matlab con R, pero ya no lo veo en las últimas reseñas, ha pasado al olvido.
Hoy en día R es el estándar de la estadística, hay un gran número de publicaciones y en general un movimiento muy potente.
Por ejemplo, un blog muy útil, que se publica todos los días, al que puedes suscribirte para recibir noticias: http://www.r-bloggers.com/
Aquí hay un montón de libros por un precio muy razonable: http://www.twirpx.com/search/?query=R. Escriba una búsqueda de R. Busca bien las palabras clave.
No olvidemos que R, como lenguaje de programación algorítmica, es uno de los diez primeros lenguajes y se sitúa junto a las variantes de C.
Para utilizarlo, debe tomar R habitual con RStudio. Además no olvidemos que la variante R de pago fue comprada por Microsoft y está empezando a promocionarla.
Bueno, es el primer día que estoy aprendiendo poco a poco R, responde a mis preguntas, quiero comparar las características de R y Matlab. Pero sin algarabía, de forma equilibrada y tranquila :).
Genial, es mi primer día de aprendizaje de R, contesta mis preguntas por favor, quiero comparar posibilidades de R y Matlab. Sólo que sin parloteo, de forma equilibrada y tranquila :).
Sí y sí. Mi colega se aferra a MS SQL.
Señales: https://cran.r-project.org/web/packages/signal/index.html
Probablemente también haya otros paquetes similares.
R creció a partir de S. Se desarrolló originalmente para el procesamiento de datos estadísticos. Probablemente, algunas características de los lenguajes completos pueden faltar en él, pero es conveniente hacer la investigación estadística en él. Y hay muchos (miles) paquetes de código abierto para el procesamiento y el análisis de datos.
Incluso las últimas tendencias en aprendizaje automático -el aprendizaje profundo y el sensacional xGBoost- ya se han implementado.
Sí y sí. Un colega mío se aferra a MS SQL.
Señales: https://cran.r-project.org/web/packages/signal/index.html
Probablemente también haya otros paquetes similares.
R creció a partir de S. Se desarrolló originalmente para el procesamiento de datos estadísticos. Probablemente, algunas características de los lenguajes completos pueden faltar en él, pero es conveniente hacer investigación estadística en él. Y hay muchos (miles) paquetes de código abierto para el procesamiento y el análisis de datos.
Incluso las últimas tendencias en aprendizaje automático -el aprendizaje profundo y el sensacional xGBoost- ya se han implementado.