R für Dummies

R für Dummies
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Описание книги

Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge – dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht – selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.

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Andrie de Vries. R für Dummies

Schummelseiten

HILFE ERHALTEN

DATEN IMPORTIEREN

Über den Autoren

Widmung

Danksagungen

Über die Übersetzer/Bearbeiter

Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Illustrationsverzeichnis

Orientierungspunkte

Seitenliste

Einleitung

Über dieses Buch

Änderungen der zweiten Auflage

Änderungen der dritten Auflage

R und RStudio

Konventionen in diesem Buch

Was Sie nicht lesen müssen

Törichte Annahmen über den Leser

Wie dieses Buch aufgebaut ist

Teil I: Sind Sie beReit?

Teil II: Arbeiten mit R

Teil III: Programmieren in R

Teil IV: Daten zum Reden bringen

Teil V: Mit Grafiken arbeiten

Teil VI: Der Top-Ten-Teil

Symbole, die in diesem Buch verwendet werden

Wie es weitergeht

Sind Sie beReit?

R im Überblick

Auf den Spuren der Geschichte von R

Die Vorteile der Anwendung von R erkennen

Kostenloser, frei zugänglicher Quellcode

Läuft überall

Unterstützt Erweiterungen

Eine engagierte Nutzergemeinde

Schnittstellen zu anderen Sprachen

Einige bemerkenswerte Eigenschaften von R

Berechnungen mit Vektoren durchführen

Mehr als nur statistische Berechnungen

Code ohne Compiler ausführen

R erkunden

Mit einem Code-Editor arbeiten

Alternativen zu den Standard-R-Editoren

Die RGui erforschen

Die nackte Konsole

Eine einfache Anweisung eingeben

Die Konsole schließen

Die Luxusvariante: RStudio

Ihre erste R-Sitzung starten

Der Welt Hallo sagen

Einfache Berechnungen durchführen

Vektoren verwenden

Werte zuweisen und berechnen

Mit dem Anwender kommunizieren

Ein Skript einlesen

Ihr Programm mit ausgeben

Hilfe zu Funktionen finden

Sich im Arbeitsbereich zurechtfinden

Den Inhalt des Arbeitsbereichs verändern

Ihre Arbeit speichern

Ihre (zuvor gespeicherte) Arbeit wieder laden

Die Grundlagen von R

Die ganze Power von Funktionen ausschöpfen

Vektorwertige Funktionen verwenden

Argumente an Funktionen übergeben

Historienschreiber werden

Lesbaren Code verfassen

Namenskonventionen einhalten

Einen zulässigen Namen wählen

Einen klaren Namen wählen

Die Struktur für Namen wählen

Konsequent inkonsequent

Den Code strukturieren

Kommentare hinzufügen

Von der R-Basis abheben

Pakete finden

Pakete installieren

Pakete laden und entladen

Ein Paket ist so gut wie seine Autoren

Arbeiten mit R

Erste Schritte mit Arithmetik

Mit Zahlen, Unendlichkeit und fehlenden Werten arbeiten

Die Grundrechenarten anwenden

Arithmetische Operationen verwenden

Die Reihenfolge der Operationen festlegen

Mathematische Funktionen verwenden

Logarithmen und Exponenten berechnen

In wissenschaftlicher Schreibweise schreiben

Zahlen runden

Trigonometrische Funktionen verwenden

Vektoren berechnen

Unendlich und darüber hinaus

Unendlich verwenden

Mit undefinierten Ergebnissen umgehen

Mit fehlenden Werten umgehen

Mit unendlichen, undefinierten und fehlenden Werten rechnen

Daten in Vektoren organisieren

Die Eigenschaften von Vektoren erkunden

Die Struktur eines Vektors studieren

Den Typ eines Vektors bestimmen

Vektoren erzeugen

Vektoren kombinieren

Vektoren wiederholen

Werte in Vektoren hinein- und aus ihnen herausbekommen

Die Indexierung in R verstehen

Werte aus einem Vektor herauslesen

Werte eines Vektors verändern

Mit logischen Vektoren arbeiten

Werte vergleichen

Logische Vektoren als Indizes verwenden

Logische Aussagen verknüpfen

Logische Vektoren verdichten

Turbomathematik mit Vektorfunktionen

Arithmetische Vektoroperationen verwenden

Einen Vektor verdichten

Kumulative Operationen durchführen

Differenzen berechnen

Argumente recyceln

Erste Schritte im Lesen und Schreiben

Zeichenvektoren für Text verwenden

Einem Zeichenvektor einen Wert zuweisen

Einen Zeichenvektor mit mehreren Elementen erzeugen

Eine Teilmenge eines Vektors bilden

Die Elemente von Vektoren benennen

Wie benannte Vektoren funktionieren

Vektoren erzeugen und Namen zuweisen

Text bearbeiten

Wie am Schnürchen: Zeichenketten bilden und auftrennen

Zeichenketten auftrennen

Zeichen verketten

Groß- und Kleinschreibung

Zeichenvektoren recyceln

Text sortieren

Zeichenketten im Text finden

Nach einzelnen Wörtern suchen

Nach Position suchen

Nach Mustern suchen

Nach mehreren Wörtern gleichzeitig suchen

Mehr Grip mit Grep

Text ersetzen

Die Funktionalität für Text mit »stringr« erweitern

Reguläre Ausdrücke verwenden

Mit Faktoren arbeiten

Einen Faktor erzeugen

Einen Faktor konvertieren

Faktorstufen erklimmen

Datentypen unterscheiden

Mit geordneten Faktoren arbeiten

Kategoriale Daten verdichten

Ihr erstes Date mit R

Mit Datumsangaben arbeiten

Datumsangaben in verschiedenen Formaten ausgeben

Datumsangaben um die Uhrzeit erweitern

Die beiden Funktionen für Datums-/Uhrzeitobjekte

Datumsangaben und Uhrzeiten formatieren

Verschiedene Operationen mit Datumsangaben und Uhrzeiten durchführen

Addition und Subtraktion

Vergleichsoperationen mit Datumsangaben

Extraktion von Datumsteilen

Mehr zu Datums- und Zeitangaben

Arbeiten in höheren Dimensionen

Eine zweite Dimension hinzufügen

Eine neue Dimension entdecken

Ihre erste Matrix erzeugen

Die Eigenschaften erforschen

Mit Attributen spielen

Vektoren in eine Matrix zusammenführen

Indizes verwenden

Werte aus einer Matrix lesen

Numerische Indizes verwenden

Werte mit negativen Indizes ignorieren

Dimensionen vertauschen

Werte einer Matrix ersetzen

Matrixzeilen und -spalten benennen

Zeilen- und Spaltennamen verändern

Namen als Indizes verwenden

Mit Matrizen rechnen

Grundlegende Operationen mit Matrizen durchführen

Zeilen- und Spaltenaggregationen durchführen

Matrixarithmetik betreiben

Eine Matrix transponieren

Eine Matrix invertieren

Zwei Matrizen miteinander multiplizieren

Weitere Dimensionen hinzufügen

Ein Datenfeld erzeugen

Konstruktoren verwenden

Die Dimensionen eines Vektors ändern

Mit Indizes Werte abrufen

Verschiedene Datentypen in Datensätzen vereinen

Einen Datensatz aus einer Matrix erzeugen

Die Funktion »as.data.frame« verwenden

Die Struktur eines Datensatzes verstehen

Werte und Variablen zählen

Einen Datensatz von Grund auf erzeugen

Einen Datensatz aus Vektoren aufbauen

Variablen und Beobachtungen benennen

Mit Variablennamen arbeiten

Beobachtungen benennen

Werte in Datensätzen verändern

Variablen, Beobachtungen und Werte herauslesen

Einen Datensatz wie eine Matrix behandeln

Daten gegen Dollars tauschen

Einem Datensatz Beobachtungen hinzufügen

Eine einzelne Beobachtung hinzufügen

Mehrere Beobachtungen mit »rbind« hinzufügen

Mehrere Werte mithilfe von Indizes hinzufügen

Einem Datensatz Variablen hinzufügen

Eine einzelne Variable hinzufügen

Mehrere Variablen mit »cbind« hinzufügen

Verschiedene Objekte in Listen vereinen

Eine Liste erzeugen

Eine unbenannte Liste erzeugen

Eine benannte Liste erzeugen

Mit Elementnamen spielen

Die Anzahl der Elemente ermitteln

Elemente aus einer Liste herauslesen

Den Operator »[[]]« verwenden

Den Operator »[ ]« verwenden

Die Elemente einer Liste verändern

Den Wert von Elementen ändern

Elemente entfernen

Elemente mithilfe von Indizes einfügen

Listen zusammenfügen

Die Ausgabe der Funktion »str()« für Listen verstehen

Den Überblick nicht verlieren

Programmieren in R

Mehr Fun mit Funktionen

Von Skripten zu Funktionen gelangen

Ein Skript erzeugen

Das Skript umschreiben

Die Funktion verwenden

Zahlen formatieren

Funktionen als Objekte verstehen

Den Code eindampfen

Werte standardmäßig zurückgeben

Sich von der Umklammerung befreien

Argumente geschickt einsetzen

Weitere Argumente hinzufügen

Das Argument »mult« verwenden

Einen Standardwert hinzufügen

Zaubertricks mit Pünktchen ohne Anton

Funktionen als Argumente verwenden

Verschiedene Arten von Runden einsetzen

Anonyme Funktionen verwenden

Übereinstimmende Funktionen

Geltungsbereiche verstehen

Grenzen überschreiten

Einen Testfall erzeugen

Den Pfad finden

Aufgaben an Methoden delegieren

Die Methoden hinter einer Funktion finden

Methoden mit »UseMethod« verwenden

Standardmethoden verwenden

Objektorientiertes Programmieren (OOP) in R

Selbst Methoden zuweisen

Die Funktion »prozentDarstellung« anpassen

Eine Standardfunktion hinzufügen

Die Ablauflogik kontrollieren

Mit »if« Verzweigungen einbauen

Mit »if … else« eine Alternative vorgeben

Verzweigungen vektorisieren

Die Fragestellung verstehen

Verzweigungen auf einen logischen Vektor anwenden

Verstehen, wie es funktioniert

Probieren geht über Studieren

Die Funktion anpassen

Mehrere Alternativen vorgeben

»If … else«-Anweisungen verketten

Mit »switch« zwischen Möglichkeiten wählen

Auswählen mit »switch«

Standardwerte mit »switch« verwenden

Schleifen mit unterschiedlichen Werten durchlaufen

Eine »for«-Schleife aufbauen

Werte in einer »for«-Schleife berechnen

Die Werte des Vektors verwenden

Schleifen und Indizes verwenden

Schleifen – mal mehr, mal weniger

Schleifen ohne Schleifen bauen: Die »apply«-Familie

Eigenschaften der gesamten Familie

Drei Mitglieder der Familie kennenlernen

Funktionen auf Zeilen und Spalten anwenden

Vögel zählen

Weitere Argumente hinzufügen

Funktionen auf Listen und ähnliche Objekte anwenden

Eine Funktion auf einen Vektor anwenden

Die Funktion »switch« auf Vektoren anwenden

Eine komplette »for«-Schleife durch eine Anweisung ersetzen

Eine Funktion auf einen Datensatz anwenden

Ergebnisse mit »sapply« vereinfachen – oder nicht

Listen ausgeben mit »lapply«

Fehlersuche

Wissen, wonach man suchen soll

Fehler- und Warnmeldungen entschlüsseln

Fehlermeldungen lesen

Warnmeldungen beachten (oder nicht)

Auf Fehlerjagd gehen

Den Logit-Wert berechnen

Wissen, woher ein Fehler kommt

In Funktionen hineinschauen

R sagen, in welche Funktion Sie hineinschauen wollen

Die Funktion schrittweise ausführen

Einsprungstellen für die Überwachung festlegen

Ihre eigenen Meldungen verfassen

Fehlermeldungen erzeugen

Warnmeldungen erzeugen

Fehler erkennen, die Sie sicher machen werden

Falsche Daten verwenden

Falsche Datenformate verwenden

Dimensionen unerwartet reduzieren

Sich in Listen verheddern

Faktoren und numerische Vektoren vermischen

Hilfe erhalten

Informationen in den Hilfeseiten finden

Wenn Sie genau wissen, wonach Sie suchen

Wenn Sie nicht genau wissen, wonach Sie suchen

Das Internet nach Hilfe zu R durchsuchen

Der R-Onlinegemeinde beitreten

Auf Stack Overflow und Stack Exchange über R diskutieren

R-Mailinglisten nutzen

Mailinglisten für Spezialthemen

Über R twittern

Ein reproduzierbares Minimalbeispiel erstellen

Beispieldaten mit Zufallswerten erzeugen

Wie Sie eine Kopie Ihrer eigenen Daten verwenden

Minimalcode erstellen

Die nötigen Informationen bereitstellen

Daten zum Reden bringen

Daten lesen und schreiben

Daten in R einlesen

Daten im Texteditor eingeben

Kopieren und Einfügen über die Zwischenablage

Sonderzeichen in Escape-Sequenzen verwenden

Daten aus kommaseparierten Dateien einlesen

Den »elements«-Datensatz aus dem »rfordummies«-Paket importieren

Die Funktion »read.csv()« verwenden

Die Funktion »read.table()« zum Importieren tabellarischer Daten verwenden

Mit dem RStudio Daten importieren

Daten aus Excel einlesen

Mit anderen Datenformaten arbeiten

R mit Datenbanken verbinden

Daten aus R herausbekommen

Mit Dateien und Verzeichnissen arbeiten

Das Arbeitsverzeichnis verstehen

Dateien bearbeiten

Berichte erstellen

Mit Daten arbeiten

Die passende Datenstruktur finden

Teilmengen von Daten bilden

Die drei Operatoren für Teilmengen

Die fünf Wege, eine Teilmenge auszuwählen

Datensätze unterteilen

Stichproben nehmen

Duplikate entfernen

Zeilen mit fehlenden Daten entfernen

Berechnete Felder hinzufügen

Mit Spaltenwerten eines Datensatzes rechnen

Mit »with« und »transform« den Code lesbarer machen

Untergruppen oder Klassen bilden

Mit »cut« eine feste Anzahl von Klassen bilden

Den Klassen Namen geben

Mit der Funktion »table()« Beobachtungen zählen

Daten verbinden und zusammenführen

Beispieldaten für das Zusammenführen erzeugen

Die Teilmenge der kalten Staaten bilden

Die Teilmenge der großen Staaten bilden

Die Funktion »merge()« verwenden

Mit »merge()« Schnittmengen zwischen Daten finden

Die verschiedenen Modi von »merge()« verstehen

Die Vereinigung finden (voller äußerer Join)

Mit Wertetabellen arbeiten

Die Funktion »match()« verwenden

Den Operator »%in%« verstehen

Daten sortieren und ordnen

Vektoren sortieren

Einen Vektor aufsteigend sortieren

Einen Vektor absteigend sortieren

Datensätze sortieren

Rangfolgen bilden mit »order()«

Einen Datensatz aufsteigend sortieren

Absteigend sortieren

Mehr als eine Spalte zum Sortieren verwenden

Mehrfache Spalten in gemischter Reihenfolge sortieren

Daten mit den »apply«-Funktionen durchlaufen

»apply()« zum Verdichten von Datenfeldern verwenden

»lapply()« und »sapply()« zum Durchlaufen einer Liste oder eines Datensatzes verwenden

»tapply()« für tabellarische Auswertungen verwenden

»tapply()« für höherdimensionale Tabellen verwenden

»aggregate()« verwenden

Die Formelschnittstelle kennenlernen

Weitere Anwendungsgebiete von Formeln

Daten in Form bringen

Schmale und breite Form von Daten verstehen

Erste Schritte mit dem Paket »reshape2«

Daten mit »melt()« ins schmale Format einschmelzen

Daten ins breite Format gießen

Daten verdichten

Mit den richtigen Daten beginnen

Faktoren oder numerische Daten verwenden

Wissen, welche Werte die Variablen annehmen

Die Daten vorbereiten

Kontinuierliche Variablen beschreiben

Lageparameter ermitteln

Streuparameter ermitteln

Quantile untersuchen

Den Wertebereich berechnen

Quartile berechnen

Mit der »quantile«-Funktion Fahrt aufnehmen

Kategoriale Daten beschreiben

Beobachtungen zählen

Eine Tabelle erzeugen

Mit Tabellen arbeiten

Verhältnisse berechnen

Den Schwerpunkt der Daten finden

Verteilungen beschreiben

Histogramme erzeugen

Das Diagramm erzeugen

Mit Intervallen spielen

Frequenzen oder Dichten verwenden

Die Dichtefunktion darstellen

Dichten in einem Histogramm darstellen

Mehrere Variablen beschreiben

Einen Datensatz zusammenfassen

Die Ausgabe verstehen

Ein Problem beheben

Quantile für Untergruppen abbilden

Die Daten hinter den Grafiken hervorholen

Korrelationen aufspüren

Relationen grafisch untersuchen

Relationen messbar machen

Korrelationen für mehrere Variablen berechnen

Mit fehlenden Werten umgehen

Mit Tabellen arbeiten

Kreuztabellen erzeugen

Eine Tabelle aus zwei Variablen erzeugen

Eine Tabelle aus einer Matrix erzeugen

Die Zahlen herauslesen

Tabellen in einen Datensatz umwandeln

Randsummen und Verhältnisse hinzufügen

Einer Tabelle Zeilen- und Spaltensummen hinzufügen

Verhältnisse berechnen

Verhältnisse über Zeilen- und Spaltensummen berechnen

Differenzen und Relationen untersuchen

Verteilungen genauer untersuchen

Biber beobachten

Grafisch auf Normalverteilung testen

Quantilsdiagramme verwenden

Zwei Merkmale vergleichen

Ein Q-Q-Diagramm zum Test auf Normalverteilung nutzen

Formale Tests auf Normalität durchführen

Zwei Stichproben vergleichen

Differenzen testen

Annahmen lockern

Einseitig oder zweiseitig testen

Paarweise Daten vergleichen

Erweiterte Formelschnittstelle für t.test() und wilcox.test()

Häufigkeiten und Verhältnisse testen

Verhältnisse untersuchen

Tabellen analysieren

Kontingenztests durchführen

Tabellen mit mehr als zwei Spalten testen

Auf Testergebnisse zugreifen

Mit Modellen arbeiten

Varianzen analysieren

Ein Modell entwerfen

Das Modell als Objekt betrachten

Kontraste festlegen

Die Unterschiede auswerten

Die Modelltabellen untersuchen

Die individuellen Differenzen betrachten

Die Differenzen grafisch veranschaulichen

Lineare Relationen modellieren

Ein lineares Modell entwerfen

Auf Informationen des Modells zugreifen

Lineare Modelle auswerten

Das Modell zusammenfassen

Den Einfluss verschiedener Terme des Modells testen

Neue Werte vorhersagen

Die Werte berechnen

Vertrauen in Ihre Vorhersagen gewinnen

Mit Grafiken arbeiten

Mit den Basisfunktionen für Grafik arbeiten

Unterschiedliche Arten von Diagrammen erzeugen

Einen Überblick über die Funktion »plot()« bekommen

Einem Diagramm Punkte und Linien hinzufügen

Punkte hinzufügen

Die Form von Punkten ändern

Die Farbe ändern

Linien hinzufügen

Verschiedene Diagrammtypen

R-Funktionen für weitere Diagrammtypen

Optionen und Argumente von »plot()« nutzen

Überschriften und Achsenbeschriftungen hinzufügen

Grafikoptionen ändern

Stil der Achsenbeschriftung

Mit Achsen und Legenden arbeiten

Die Art des Rahmens

Mehr als eine Option auf einmal ändern

Schriftgröße von Text und Achsenbeschriftung

Mehrere Diagramme in einer Grafik anordnen

Grafiken in Bilddateien speichern

Rastergrafiken mit »lattice«

Eine Rastergrafik mit »lattice« erzeugen

Das Paket »lattice« laden

Ein Streudiagramm mit »lattice« erzeugen

Trendlinien hinzufügen

Grafikpakete: »graphics« (Basis),» grid« und »lattice«

Grafikoptionen verändern

Überschriften und Beschriftungen hinzufügen

Die Schriftgröße von Überschriften und Beschriftungen ändern

Mit Themen (themes) Grafikoptionen ändern

Verschiedene Diagrammtypen erzeugen

Ein Balkendiagramm erstellen

Einen Boxplot erstellen

Daten in Gruppen darstellen

Daten im schmalen Format verwenden

Ein Diagramm mit Gruppen erstellen

Eine Legende hinzufügen

Eine »lattice«-Grafik ausgeben und speichern

Eine »lattice«-Grafik einem Objekt zuweisen

Eine »lattice«-Grafik innerhalb eines Skripts ausgeben

Eine »lattice«-Grafik in einer Datei speichern

Grammatik für Grafik: »ggplot2«

Das Paket »ggplot2« installieren und laden

Ebenen verstehen

»geom«-und »stat«-Argumente verwenden

Festlegen, welche Daten verwendet werden

Den Diagrammelementen Daten zuordnen

»geom«-Argumente verstehen

Ein Balkendiagramm erstellen

Ein Streudiagramm erstellen

Ein Liniendiagramm erstellen

»stat«-Argumente verstehen

Daten in Klassen einteilen

Daten glätten

Nichts tun mit »identity«

Raster, Skalen und Optionen

Raster hinzufügen

Optionen ändern

Mit Skalen arbeiten

Mehr Informationen erhalten

Der Top-Ten-Teil

Zehnmal R statt Excel

Zeilen- und Spaltensummen hinzufügen

Zahlen formatieren

Daten sortieren

Mit »if« Bedingungen einbauen

Teilsummen berechnen

Spalten oder Zeilen transponieren

Eindeutige Werte und Duplikate finden

Mit Wertetabellen arbeiten

Mit Pivot-Tabellen arbeiten

Zielwertsuche einsetzen

Zehn Tipps zum Arbeiten mit Packages

In den Ecken und Ritzen des CRAN herumschnüffeln

Interessante Pakete finden

Pakete installieren

Pakete laden

Das Handbuch und die Vignette zum Paket lesen

Pakete aktualisieren

R-Forge erforschen

R-Pakete von GitHub laden

Pakete aus dem Bioladen: BioConductor nutzen

Das R-Handbuch lesen

R und RStudio installieren

R installieren und konfigurieren

R installieren

R konfigurieren

RStudio installieren und konfigurieren

RStudio installieren

RStudio konfigurieren

Das »rfordummies«-Paket

Verwenden Sie »rfordummies«

Stichwortverzeichnis

WILEY END USER LICENSE AGREEMENT

Отрывок из книги

R für Dummies

R ist mehr als nur eine Statistiksprache. R ist ein mächtiges Werkzeug, mit dem sich Daten auf vielerlei Weise verarbeiten und manipulieren lassen. R wird von einer großen Gemeinschaft von Programmieren und Anwendern in der Wissenschaft und der Praxis verwendet. Um jedoch alles aus R rauszuholen, müssen Sie manchmal auf die R-Hilfe oder andere Quellen zurückgreifen. Um Daten mit R schön darzustellen, müssen Sie sie manchmal kurz und bündig rausfiltern. Und schließlich müssen Sie natürlich erst mal diese Daten einlesen – mit einer der vielen Funktionen, die R zu bieten hat.

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