Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Microsoft Excel can perform many statistical analyses, but thousands of business users and analysts are now reaching its limits. R, in contrast, can perform virtually any imaginable analysis--if you can get over its learning curve. In R for Microsoft(R) Excel Users, Conrad Carlberg shows exactly how to get the most from both programs. Drawing on his immense experience helping organizations apply statistical methods, Carlberg reviews how to perform key tasks in Excel, and then guides you through reaching the same outcome in R--including which packages to install and how to access them. Carlberg offers expert advice on when and how to use Excel, when and how to use R instead, and the strengths and weaknesses of each tool. Writing in clear, understandable English, Carlberg combines essential statistical theory with hands-on examples reflecting real-world challenges. By the time you've finished, you'll be comfortable using R to solve a wide spectrum of problems--including many you just couldn't handle with Excel. - Smoothly transition to R and its radically different user interface - Leverage the R community's immense library of packages - Efficiently move data between Excel and R - Use R's DescTools for descriptive statistics, including bivariate analyses - Perform regression analysis and statistical inference in R and Excel - Analyze variance and covariance, including single-factor and factorial ANOVA - Use R's mlogit package and glm function for Solver-style logistic regression - Analyze time series and principal components with R and Excel