Statisztikai Szemle, 97. évfolyam 1. szám 104–105. oldal
Szakirodalom
Kiadók ajánlata
GRANT, R. [2018]: Data Visualization:
Charts, Maps, and Interactive Graphics.
(Adatvizualizáció: diagramok, térképek és interaktív grafikák.) Chapman and Hall/CRC.
London.
Az adatok korát éljük, hiszen a világon ha- talmas mennyiségű kvantitatív adat keletkezik naponta. Akármilyen jók is azonban az ezek alapján készült elemzések, a siker az adatok kommunikálásában rejlik. Az adatvizualizáció így mára óriási üzletté vált, az abban jártas szakemberek az üzleti életben, a közigazgatás- ban, a civil szervetek által, illetve az oktatás- ban egyaránt rendkívül keresettek.
A kötet az adatvizualizációs technikákról nyújt áttekintést az adatokkal foglalkozó és az azok megértésére törekvő emberek számára.
Inkább a fogalmakra és a témával kapcsolatos gondolkodásmódra összpontosít, mintsem az algebrára és a számítógépes kódokra.
17 fejezete többek között a Big Data-val, a statisztikai modellekkel, a gépi tanulás mód- szereivel, a vizuális észleléssel, illetve a térké- pekkel foglalkozik, és több mint 125, többnyi- re a szerző által készített vizualizációt tesz közzé. Honlapján a vizualizációk elkészítésé- hez szükséges kódok, további olvasmányok és adatállományok találhatók.
A szerző az adatvizualizációs módszerek széles skáláját mutatja be az olvasó számára, legyen az az adattudomány iránt érdeklődő diák, az adatvizualizáció megismerésére tö- rekvő elemző vagy egy adatokkal dolgozó csoport vezetője.
FOX, J. – WEISBERG, S. [2019]: An R Companion to Applied Regression. Third Edition.
(R kézikönyv az alkalmazott regressziószámí- táshoz. Harmadik kiadás.) SAGE Publications Inc. Thousand Oaks.
A kötet az alkalmazott regressziószámítás szempontjából mutatja be az R-t mint statiszti- kai számítási környezetet. Lépésről lépésre tekinti át a szoftver használatát, kitérve nem- csak az R-rel végrehajtható statisztikai számí- tásokra, de az adatelemzés gyakorlatára és az általánosított lineáris modellekre is.
Az átdolgozott, harmadik kiadás az R alapprogramozás általános bemutatása mellett naprakész adatállományokat, valamint egy kevert modellekről szóló, új fejezetet is tartalmaz. A szerzők két, a szoftver könnyebb használatát elősegítő R csomagról (car és effects) és az R Markdown-dokumentumokról is írnak, illetve áttekintést adnak az RStudio- ról, amelynek segítségével az olvasók egysze- rűen dokumentálhatják munkájukat, majd eredményeiket meg is oszthatják másokkal.
PLANT,R.E. [2018]: Spatial Data Analysis in Ecology and Agriculture Using R. Second Edition. (Térbeli adatelemzés az ökológiában és a mezőgazdaságban az R használatával. Máso- dik kiadás.) Taylor and Francis Inc. Boca Roca.
A kötet gyakorlati útmutatást nyújt arról, hogy miként alkalmazható az R programozási nyelv az ökológiai, mezőgazdasági és környe- zettudományi kutatások térbeli adatainak elemzésében. Valós példákon keresztül mutat- ja be a területi statisztika gyakorlati kérdéseit, és felhasználóbarát módon tekinti át, illetve magyarázza az R kódokat. Az ökoszisztémák- kal kapcsolatos adatállományok elemzésének folyamatán kalauzolja végig az olvasót a kutatási célok kijelölésétől és a mintavételi
Szakirodalom 105
Statisztikai Szemle, 97. évfolyam 1. szám 104–105. oldal terv kidolgozásától kezdve a minőségellenőr-
zésen át a feltáró és a megerősítő adatelemzé- sig, valamint a tudományos következtetések levonásáig.
A kötethez többváltozós és műholdadat- elemzésről szóló anyagok is tartoznak, amelyek a https://www.plantsciences.ucdavis.edu/plant/
additionaltopics.htm oldalon érthetők el.
WEGMAN,E.–SCOTT,D.W.–SAID,Y.H.
–SOLKA,J.L.(eds.) [2019]: Encyclopedia of Computational Statistics. (A számítógépes statisztika enciklopédiája.) John Wiley and Sons Inc. Hoboken.
A több mint 200 világhírű szakértő által írt ötkötetes sorozat címszavai a modern számító- gépes statisztikába nyújtanak betekintést.
Olyan fontos témákat sorakoztatnak fel, mint a bootstrap módszerek, az adatvizuali-záció, a gépi intelligencia, a sűrűségbecslés, az adatbá- nyászat, a mintázatfelismerés, a klaszterezés és osztályozás, valamint a modern bayesi eljárá- sok (például a Markov-láncos Monte-Carlo).
Az összesen 3 760 oldalas sorozat egyaránt hasznos a gyakorlati szakemberek, a kutatók és az oktatók számára.
GALE RESEARCH INC. (ed.) [2019]:
Statistics Sources: 4 Volume Set. (Statisztikai források: 4-kötetes sorozat.) Blackbirch Press.
Farmington Hills.
Az egyszerűen használható lexikon tény- szerű kvantitatív információkat és azok forrá- sait vonultatja fel betűrendben. Körülbelül 29 300 témában több mint 118 000 hivatkozást és 1 400 forrást tartalmaz. Az Egyesült Álla- mok és más országok nyomtatásban, elektro-
nikusan vagy egyéb formátumban megjelent, illetve eddig még nem közzétett ipar-, vállal- kozás-, társadalom-, oktatás- és pénzügysta- tisztikai adatainak rendkívül széles körét teszi közzé. Ezáltal nemcsak a diplomamunkáju- kat/értekezésüket író egyetemi és PhD- hallgatók, de az oktatók, kutatók és gyakorlati szakemberek érdeklődését is felkelti.
OCKERT, S. (ed.) [2018]: Business Statistics of the United States: Patterns of Economic Change. (Az Egyesült Államok vállalkozásstatisztikája: a gazdasági változás mintái.) Rowman & Littlefield. Lanham.
A szerzők 1913-tól mutatják be az Egye- sült Államoknak és vállalkozásainak a gazda- sági teljesítményét, hiszen a vállalkozásstatisz- tika tanulmányozása a legjobb módszer a gazdaság történelmi távlatainak megismerésé- re. A kötet több mint 80 év éves, negyedéves és havi ipari és demográfiai (például GDP- [gross domestic product – bruttó hazai ter- mék], személyijövedelem-, tőkeállomány-, kiadási, megtakarítási, foglalkoztatási, munka- nélküliségi stb.) adatait gyűjti egybe. A fejeze- tek elején a tárgyalt témák kiemelése, valamint számos ábra segíti az olvasót az adatok gyors megértésében és helyes használatában, illetve, ha szükséges, a további információszerzésben.
Az amerikai gazdaságot teljeskörűen be- mutató kötet körülbelül 3 500 idősort tartal- maz. Az adatok olyan testületektől származ- nak, mint a FED (Federal Reserve System – Szövetségi Tartalékrendszer) Kormányzótaná- csa, a Gazdasági Elemzési Hivatal, a Munka- ügyi Statisztikai Hivatal, a Népszámlálási Hivatal vagy a Pénzügyminisztérium.
