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Computational Statistics with R -

Computational Statistics with R (eBook)

eBook Download: PDF | EPUB
2014 | 1. Auflage
412 Seiten
Elsevier Science (Verlag)
978-0-444-63441-2 (ISBN)
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R is open source statistical computing software. Since the R core group was formed in 1997, R has been extended by a very large number of packages with extensive documentation along with examples freely available on the internet. It offers a large number of statistical and numerical methods and graphical tools and visualization of extraordinarily high quality. R was recently ranked in 14th place by the Transparent Language Popularity Index and 6th as a scripting language, after PHP, Python, and Perl. The book is designed so that it can be used right away by novices while appealing to experienced users as well. Each article begins with a data example that can be downloaded directly from the R website. Data analysis questions are articulated following the presentation of the data. The necessary R commands are spelled out and executed and the output is presented and discussed. Other examples of data sets with a different flavor and different set of commands but following the theme of the article are presented as well. Each chapter predents a hands-on-experience. R has superb graphical outlays and the book brings out the essentials in this arena. The end user can benefit immensely by applying the graphics to enhance research findings. The core statistical methodologies such as regression, survival analysis, and discrete data are all covered. - Addresses data examples that can be downloaded directly from the R website - No other source is needed to gain practical experience - Focus on the essentials in graphical outlays
R is open source statistical computing software. Since the R core group was formed in 1997, R has been extended by a very large number of packages with extensive documentation along with examples freely available on the internet. It offers a large number of statistical and numerical methods and graphical tools and visualization of extraordinarily high quality. R was recently ranked in 14th place by the Transparent Language Popularity Index and 6th as a scripting language, after PHP, Python, and Perl. The book is designed so that it can be used right away by novices while appealing to experienced users as well. Each article begins with a data example that can be downloaded directly from the R website. Data analysis questions are articulated following the presentation of the data. The necessary R commands are spelled out and executed and the output is presented and discussed. Other examples of data sets with a different flavor and different set of commands but following the theme of the article are presented as well. Each chapter predents a hands-on-experience. R has superb graphical outlays and the book brings out the essentials in this arena. The end user can benefit immensely by applying the graphics to enhance research findings. The core statistical methodologies such as regression, survival analysis, and discrete data are all covered. - Addresses data examples that can be downloaded directly from the R website- No other source is needed to gain practical experience- Focus on the essentials in graphical outlays

Front Cover 1
Evaluating the Quality of Learning: The SOLO Taxonomy (Structure of the Observed Learning Outcome) 4
Copyright Page 5
Table of Contents 8
Preface 12
ACKNOWLEDGMENTS 13
PART I: THE STRUCTURE OF THE OBSERVED LEARNING OUTCOME 16
Chapter 1. The Evaluation of Learning: 
18 
EVALUATING QUALITY VERSUS QUANTITY: AN EXAMPLE 19
EVALUATION AND INSTRUCTION 21
SUMMARY AND CONCLUSIONS 29
Chapter 2. Origin and Description of The SOLO Taxonomy 32
GENERAL INTELLECTUAL DEVELOPMENT AND 
32 
THE PIAGETIAN STAGES OF DEVELOPMENT 33
SOME ASSUMPTIONS AND APPLICATIONS OF STAGE THEORY 35
FROM DEVELOPMENTAL STAGE TO LEVELS OF 
36 
DESCRIPTION OF The SOLO Taxonomy 38
A PARADIGM FOR OBTAINING SOLO RESPONSES 44
SUMMARY AND CONCLUSIONS 45
PART II: APPLYING THE TAXONOMY TO VARIOUS TEACHING SUBJECTS 48
Chapter 3. History 50
THE GENERAL APPLICATION OF SOLO TO HISTORY 50
SUITABILITY OF ITEMS 67
IMPLICATIONS FOR THE TEACHING OF HISTORY 67
SUMMARY AND CONCLUSIONS 74
Chapter 4. Elementary Mathematics 76
NUMBERS AND OPERATIONS 77
IMPLICATIONS FOR THE TEACHING OF MATHEMATICS 101
SUMMARY AND CONCLUSIONS 107
Chapter 5. English 110
APPRECIATION OF POETRY 110
READING 119
CREATIVE WRITING 123
IMPLICATIONS FOR THE TEACHING OF ENGLISH 137
Chapter 6. Geography 140
INTERPRETING A MAP AND DRAWING CONCLUSIONS 141
ACCOUNTING FOR CHANGE IN AREAL CHARACTERISTICS 
145 
EXPLAINING NATURAL PHENOMENA 148
DRAWING CONCLUSIONS FROM A PICTURE OF AN AREA 150
FURTHER RESEARCH IN GEOGRAPHY AND SOCIAL SCIENCE EDUCATION AND SOLO 152
IMPLICATIONS FOR THE TEACHING OF GEOGRAPHY 156
Chapter 7. 
160 
TRANSLATION FROM FRENCH TO ENGLISH 160
FORMING RULES FROM SPECIFIC INSTANCES 164
IMPLICATIONS FOR THE TEACHING OF FOREIGN LANGUAGES 166
SUMMARY OF SOME RELATED RESEARCH FINDINGS 170
SUMMARY AND CONCLUSIONS 174
PART III: 
176 
Chapter 8. The Place of the Taxonomy in Instructional Design 178
TEACHER INTENTIONS 178
CURRICULUM ANALYSIS 180
INSTRUCTIONAL PROCESSES 187
EVALUATION 191
REMEDIATION 195
SUMMARY AND CONCLUSIONS 196
PART IV: FURTHER ISSUES: METHODOLOGICAL ASPECTS OF The SOLO Taxonomy AND IMPLICATIONS FOR PSYCHOLOGICAL AND EDUCATIONAL THEORY 198
Chapter 9. Some Methodological Considerations 200
RELIABILITY 201
VALIDITY 204
PROCESSES USED IN ARRIVING AT VARIOUS SOLO LEVELS 207
ALTERNATIVE FORMATS FOR OBTAINING SOLO RESPONSES 216
SUMMARY AND CONCLUSIONS 219
Chapter 10. Implications for Psychological Theory from Relational to Extended Abstract 222
DEVELOPMENT STAGE 222
LEARNING CYCLES 229
APPLICATIONS TO OTHER AREAS OF PSYCHOLOGY 241
GENERAL SUMMARY AND CONCLUSIONS 248
References 252
Subject Index 258
EDUCATIONAL PSYCHOLOGY 262

Erscheint lt. Verlag 27.11.2014
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Computerprogramme / Computeralgebra
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Technik
ISBN-10 0-444-63441-X / 044463441X
ISBN-13 978-0-444-63441-2 / 9780444634412
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