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Amanhã vou publicar alguns códigos úteis sobre o assunto.
# perform ANOVA on one or more trained models anova(object, ...) that easy =)
A propósito, se há pessoas que conhecem R, a pergunta de um principiante. Vejo que existem várias distribuições R, R-server, algumas "A web application framework for R" http://shiny.rstudio.com/ , pacotes monstruosos da Microsoft... O que escolher?
Eu não o usei da MS, não posso dizer.
Homens!
Se você tem o menor pré-requisito - experiência em programação em qualquer linguagem e algum conhecimento de estatística, então apenas R, e apenas R.
O Matlab não pode ser comparado de forma alguma - é um pacote diferente, e um pacote pago por muito dinheiro.
Os concorrentes de R são SAS e SPSS, mas eles são pacotes pagos e R está começando a ultrapassá-los. Durante 5 anos Matlab ainda estava sendo comparado com R, mas eu não o vejo mais nas últimas revisões - ele foi para o esquecimento.
Atualmente R é o padrão para estatísticas, há um grande número de publicações e, em geral, um movimento muito poderoso.
Por exemplo, um blog muito útil, publicado todos os dias, você pode se inscrever para receber notícias: http://www.r-bloggers.com/
Aqui está um monte de livros por um dinheiro muito razoável: http://www.twirpx.com/search/?query=R. Digitado em uma busca por R. Procura bem em palavras-chave.
Não esqueçamos que R, como uma linguagem de programação algorítmica, é uma das dez principais linguagens e está entre as dez melhores ao lado das variantes C.
Para utilizá-lo, você deve tomar o R habitual com RStudio. Além disso, não esqueçamos que a variante paga de R foi comprada pela Microsoft e começa a promover sua variante - siga os desenvolvimentos.
Homens!
Se você tem o menor pré-requisito - experiência em programação em qualquer linguagem e algum conhecimento de estatística, então apenas R, e apenas R.
O Matlab não pode ser comparado de forma alguma - é um pacote diferente, e um pacote pago por muito dinheiro.
Os concorrentes de R são SAS e SPSS, mas eles são pacotes pagos e R está começando a ultrapassá-los. Durante 5 anos Matlab ainda estava sendo comparado com R, mas eu não o vejo mais nas últimas revisões - ele foi para o esquecimento.
Atualmente R é o padrão para estatísticas, há um grande número de publicações e, em geral, um movimento muito poderoso.
Por exemplo, um blog muito útil, publicado todos os dias, você pode se inscrever para receber notícias: http://www.r-bloggers.com/
Aqui está um monte de livros por um dinheiro muito razoável: http://www.twirpx.com/search/?query=R. Digitado em uma busca por R. Procura bem em palavras-chave.
Não esqueçamos que R, como uma linguagem de programação algorítmica, é uma das dez principais linguagens e está entre as dez melhores ao lado das variantes C.
Para utilizá-lo, você deve tomar o R habitual com RStudio. Além disso, não esqueçamos que a variante R paga foi comprada pela Microsoft e está começando a promovê-la.
Bem, é o primeiro dia que estou aprendendo R lentamente, responda minhas perguntas, quero comparar as características de R e Matlab. Mas sem nenhum alarido, de forma equilibrada e calma :).
Ótimo, é meu primeiro dia de aprendizado R, responda minhas perguntas por favor, quero comparar as possibilidades de R e Matlab. Só que sem qualquer tagarelice, de forma equilibrada e calma :).
Sim e sim. Meu colega está se agarrando ao MS SQL.
Sinais: https://cran.r-project.org/web/packages/signal/index.html
Provavelmente também existem outros pacotes semelhantes.
R cresceu a partir de S. Foi originalmente desenvolvido para o processamento de dados estatísticos. Provavelmente, algumas características de idiomas de pleno direito podem estar faltando nele, mas é conveniente fazer pesquisas estatísticas nele. E há muitos (milhares) pacotes de código aberto para processamento e análise de dados.
Até mesmo as últimas tendências em aprendizagem de máquinas - aprendizagem profunda e o sensacional xGBoost- foram agora implementadas.
Sim e sim. Um colega meu está agarrado ao MS SQL.
Sinais: https://cran.r-project.org/web/packages/signal/index.html
Provavelmente também existem outros pacotes semelhantes.
R cresceu a partir de S. Foi originalmente desenvolvido para o processamento de dados estatísticos. Provavelmente, algumas características de idiomas de pleno direito podem estar faltando nele, mas é conveniente fazer pesquisas estatísticas nele. E há muitos (milhares) pacotes de código aberto para processamento e análise de dados.
Até mesmo as últimas tendências em aprendizagem de máquinas - aprendizagem profunda e o sensacional xGBoost - foram agora implementadas.