本书面向地理信息科学、遥感、地理国情监测等专业的本科生以及相关的科研人员，从R语言基础出发，针对不同类型的空间数据，重点介绍了数据导入导出、操作处理和基本分析等基础操作，系统介绍了基础统计可视化和空间数据可视化技术，进一步结合空间统计分析技术进行了讲述，并*终以小学选址问题作为综合练习，使读者系统全面地掌握本书所介绍的知识和技术内容。

Ruby是一种简单快捷的面向对象脚本语言，在实际工作中，Ruby也被作为常用的开发软件使用。本书是很好基础的入门书，从什么是Ruby、如何安装软件开始讲起，然后进行编程Hello%26nbsp;W

本书共12章。第1章为R软件简明教程，供初学者参考与查阅；第2、3章分别为探索性数据分析、统计推断基础；第4、5、6、7章分别为随机数的生成、蒙特卡罗、随机模拟实验、随机过程计算机仿真；第8、9章分别为方差分析、回归分析；第10-12章分别为Bootstrap方法、EM算法、MCMC方法及其应用；附录介绍了随机数生成的高级方法。本书可作为普通高等院校统计、经济、数学等专业的统计软件、统计计算、统计实验等相关课程的教材，也可作为统计工作者的自学、参考用书。

Ruby语言的魅力到底何在？它适合你吗？问自己：你是否对其他编程语言里各种额外的声明、关键字和复杂步骤感到厌烦？你是否想成为生产效率更高的程序员？如果答案是肯定的，那么你将热爱Ruby编程语言。基于《

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量

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近年来，R语言可谓是数据分析的热门语言，相关的资料五花八门，让读者难以抉择。本书力求用简洁、精练，以理论与实践相结合的方式让大家快速掌握R语言。全书共14章，章为绪论，从数学、统计学和逻辑学3个方面探

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。

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林智章、张良均主编的《R语言编程基础（大数据人才培养规划教材）》以理论结合示例操作的方式，全面介绍了R语言编程基础及其知识的应用，讲解了利用R语言解决部分实际问题的方法。全书共7章：第1章为R语言概述，包括学习R语言的优势、R语言的编译环境、R包的获取及加载、R包的内置数据等；第2～6章主要介绍R语言的数据对象与数据读写、数据集基本处理、函数与控制流、初级绘图、 绘图：第7章主要介绍可视化数据挖掘工具Rattle。本书的每章都包含了课后习题，通过练习帮助读者巩固所学的内容。 本书可以作为高校大数据技术类专业教材，也可作为大数据技术爱好者自学用书。

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。