Book Description: R Programming Statistical Data Analysis in Research is a comprehensive guide to using R programming language for statistical data analysis in research. The book covers the basics of R programming, data visualization, and statistical modeling, providing readers with the skills they need to analyze and interpret complex data sets. The book also explores the use of R packages for data manipulation, visualization, and statistical modeling, making it an essential resource for researchers and students in any field who want to learn how to use R effectively. The book begins by introducing the basics of R programming, including variables, loops, and functions, before moving on to more advanced topics such as data visualization, statistical modeling, and package development. Each chapter includes practical exercises and examples to help readers apply their newfound knowledge to real-world data sets. Throughout the book, the authors emphasize the importance of understanding the process of technology evolution and developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. They argue that this perspective is crucial for survival in today's rapidly changing world, where technological advancements are constantly reshaping our lives and societies.

R Programming Statistical Data Analysis in Research - это всеобъемлющее руководство по использованию языка программирования R для статистического анализа данных в исследованиях. Книга охватывает основы программирования R, визуализации данных и статистического моделирования, предоставляя читателям навыки, необходимые для анализа и интерпретации сложных наборов данных. Книга также исследует использование пакетов R для манипулирования данными, визуализации и статистического моделирования, что делает его важным ресурсом для исследователей и студентов в любой области, которые хотят научиться эффективно использовать R. Книга начинается с введения основ программирования на языке R, включая переменные, циклы и функции, прежде чем перейти к более продвинутым темам, таким как визуализация данных, статистическое моделирование и разработка пакетов. Каждая глава включает практические упражнения и примеры, которые помогут читателям применить свои новообретенные знания к реальным наборам данных. На протяжении всей книги авторы подчеркивают важность понимания процесса эволюции технологий и выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний. Они утверждают, что эта перспектива имеет решающее значение для выживания в современном быстро меняющемся мире, где технологические достижения постоянно меняют нашу жизнь и общество.

''