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書名 R軟體: 應用統計方法 
作者 陳景祥著 
出版機構 臺灣東華 
出版版次 2版 
圖書類號 512.4 
主題標題 統計套裝軟體; 統計分析 
適讀對象   
關鍵字詞   

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ISBN(裝訂方式) 頁數 頁寬 定價 出版年月 是否到館 延伸查詢
 9789574839582 (平裝附光碟片) 688 19X26   107/09
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得獎年度 得獎項目 得獎類別
2019年度 《臺灣出版與閱讀》出版社選書 社會科學

顯示內容簡介

  本次修訂版本距離上一次的修訂版已經五年了。在這五年之中,R 軟體版本從上次的 2.10.1 版演進到目前的 3.5.1 版,已經有許多的改進。例如,從 R 3.4.0 開始,使用者自訂函數的 JIT (Just in Time) byte-code 自動編譯與迴圈的加速,讓 R程式的執行速度加快很多。

  這次的新版包含不少舊版勘誤、部分舊套件無法使用的替代方案、新範例的加入、新工具函數如mgsub、grepl 的介紹、F 檢定逐步迴歸的程式、dplyr + pipe 資料分析簡介、以及 ggplot2 套件極好用的分組繪圖功能介紹等等。

  這五年之間,尤其是最近幾年人工智慧(AI) 的再一次竄紅,也讓某些程式語言或軟體成為不少人常用的資料分析工具。因此,這幾年間,在網路上經常看到「R 軟體是否已經落伍?」、「某語言是否比 R 適合資料分析?」等問題。

  我個人的看法是,儘管有許多人幫忙吹噓,但是這一波AI 到目前為止目前仍然沒有「智慧」可言。某些程式語言雖然因為 AI 而竄紅,但多數人是用來作為 AI深層學習建模的工具,這樣的角色也可能因為越來越普遍化的「AI 自動建模軟體」出現而逐漸淡化。另一個逐漸浮出的疑慮是,這一波的 AI 是否因為再次吹噓過度又將泡沫化?如果是這樣,也可能讓攀附在 AI 浪潮的某些程式語言工具前途未定。

  純就資料分析的角度來看,我個人仍然偏好 R 軟體。R 不僅擁有各領域資料分析超過 1 萬 2 千多個套件,從資料分析、數學公式與程式之間的直覺轉換、與演算法程式化的角度來看,R 語言的特性讓我們很容易地將理論演算法轉為程式,也讓許許多多的人們能夠寫出更多的套件與我們分享,讓我們不需要自己辛苦從頭打造各類應用程式。
 

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