R in a Nutshell. A Desktop Quick Reference. 2nd Edition
![Język publikacji: angielski Język publikacji: angielski](https://static01.helion.com.pl/global/flagi/1.png)
- Autor:
- Joseph Adler
![R in a Nutshell. A Desktop Quick Reference. 2nd Edition Joseph Adler - okładka ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_2guz.png)
![R in a Nutshell. A Desktop Quick Reference. 2nd Edition Joseph Adler - tył okładki ebooka](https://static01.helion.com.pl/global/okladki-tyl/326x466/e_2guz.png)
- Ocena:
- Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
- Stron:
- 724
- Dostępne formaty:
-
ePubMobi
Opis ebooka: R in a Nutshell. A Desktop Quick Reference. 2nd Edition
If you’re considering R for statistical computing and data visualization, this book provides a quick and practical guide to just about everything you can do with the open source R language and software environment. You’ll learn how to write R functions and use R packages to help you prepare, visualize, and analyze data. Author Joseph Adler illustrates each process with a wealth of examples from medicine, business, and sports.
Updated for R 2.14 and 2.15, this second edition includes new and expanded chapters on R performance, the ggplot2 data visualization package, and parallel R computing with Hadoop.
- Get started quickly with an R tutorial and hundreds of examples
- Explore R syntax, objects, and other language details
- Find thousands of user-contributed R packages online, including Bioconductor
- Learn how to use R to prepare data for analysis
- Visualize your data with R’s graphics, lattice, and ggplot2 packages
- Use R to calculate statistical fests, fit models, and compute probability distributions
- Speed up intensive computations by writing parallel R programs for Hadoop
- Get a complete desktop reference to R
Wybrane bestsellery
-
Baseball Hacks isn't your typical baseball book--it's a book about how to watch, research, and understand baseball. It's an instruction manual for the free baseball databases. It's a cookbook for baseball research. Every part of this book is designed to teach baseball fans how to do something. In...
Baseball Hacks. Tips & Tools for Analyzing and Winning with Statistics Baseball Hacks. Tips & Tools for Analyzing and Winning with Statistics
(66.52 zł najniższa cena z 30 dni)66.42 zł
84.99 zł(-22%) -
Na matematykę w szkole kładzie się bardzo duży nacisk. Uczymy się jej przez wiele lat, rozwiązujemy tysiące zadań, często zmagamy się z nią na egzaminach wstępnych i końcowych. Wydawałoby się, że jako ludzie dorośli powinniśmy ją mieć w małym palcu. A jednak mniejsze i większe matematyczne wyzwan...(23.40 zł najniższa cena z 30 dni)
23.40 zł
39.00 zł(-40%) -
Matematyka z natury rzeczy nie jest łatwa. Dla wielu to najtrudniejszy przedmiot w szkole. Sprawia problemy nie tylko uczniom, ale także tym, którzy jej uczą. Niełatwo przygotować lekcje tak, aby uczynić zrozumiałym to, co trudno zrozumieć. Autorka przekonała się o tym w czasie swojej pracy jako ...(23.94 zł najniższa cena z 30 dni)
23.94 zł
39.90 zł(-40%) -
Matematyka nie jest łatwa, wielu uczniów uważa ją za najtrudniejszy przedmiot w szkole. Nierzadko sprawia problemy także tym, którzy jej uczą - nie jest łatwo przygotować lekcje tak, aby uczynić zrozumiałym to, co zrozumieć trudno. Autorka tej książki sama się o tym przekonała, gdy pracowała jako...(23.94 zł najniższa cena z 30 dni)
23.94 zł
39.90 zł(-40%) -
Niewiele jest książek, które pobudzają do myślenia tak jak Flatlandia. Od ponad stu lat powieść E. A. Abbotta bawi i inspiruje czytelników na całym świecie. Chociaż opowiada o świecie dwóch wymiarów, by zrozumieć tę książkę i czerpać z niej radość, nie potrzeba wiedzy ...(14.40 zł najniższa cena z 30 dni)
14.40 zł
20.00 zł(-28%) -
Dzięki niej lepiej zrozumiesz wiele zagadnień współczesnego świata. Matematyczne umiejętności pomogą Ci w pracy i życiu codziennym, znacząco podniosą też Twoje kwalifikacje zawodowe. Matematyka jest wszędzie, bez niej niemożliwe byłoby programowanie, szacowanie ryzyka, działanie urządzeń medyczny...(35.40 zł najniższa cena z 30 dni)
35.40 zł
59.00 zł(-40%) -
Najważniejsze zagadnienia zostały tu zilustrowane za pomocą — nierzadko zabawnych — przykładów z życia codziennego, takich jak analiza statystyk sportowych, wyników gier hazardowych czy testów nowych leków. Dzięki tej książce dowiesz się m.in., jak wybrać optymalny wykres do wizualiza...(34.50 zł najniższa cena z 30 dni)
34.50 zł
69.00 zł(-50%) -
Repetytorium z matematyki zostało opracowane z myślą o uczniach przygotowujących się do egzaminów kończących naukę w szkole podstawowej. Przygotowane zgodnie z podstawą programową na rok 2024 - pozwala przypomnieć, utrwalić, a także rozwinąć wiedzę i umiejętności matematyczne.(14.08 zł najniższa cena z 30 dni)
13.64 zł
20.99 zł(-35%) -
Mała książeczka Matematyka została stworzona specjalnie dla uczniów szkół średnich, aby pomóc im zrozumieć, dlaczego matematyka jest nie tylko ważna, ale także fascynująca. Zakres materiału ujęty w skrótowej formie jest zbieżnym z programem nauczania matematyki. Książeczka jest napisana w...(16.55 zł najniższa cena z 30 dni)
21.25 zł
25.00 zł(-15%) -
Mała książeczka Matematyka została stworzona specjalnie dla uczniów szkół średnich, aby pomóc im zrozumieć, dlaczego matematyka jest nie tylko ważna, ale także fascynująca. Zakres materiału ujęty w skrótowej formie jest zbieżnym z programem nauczania matematyki.Książeczka jest napisana w sposó...(13.69 zł najniższa cena z 30 dni)
13.59 zł
20.90 zł(-35%)
Ebooka "R in a Nutshell. A Desktop Quick Reference. 2nd Edition" przeczytasz na:
-
czytnikach Inkbook, Kindle, Pocketbook, Onyx Boox i innych
-
systemach Windows, MacOS i innych
-
systemach Windows, Android, iOS, HarmonyOS
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących formaty: PDF, EPub, Mobi
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Audiobooka "R in a Nutshell. A Desktop Quick Reference. 2nd Edition" posłuchasz:
-
w aplikacji Ebookpoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych
-
na dowolnych urządzeniach i aplikacjach obsługujących format MP3 (pliki spakowane w ZIP)
Masz pytania? Zajrzyj do zakładki Pomoc »
Kurs Video "R in a Nutshell. A Desktop Quick Reference. 2nd Edition" zobaczysz:
-
w aplikacjach Ebookpoint i Videopoint na Android, iOS, HarmonyOs
-
na systemach Windows, MacOS i innych z dostępem do najnowszej wersji Twojej przeglądarki internetowej
Szczegóły ebooka
- ISBN Ebooka:
- 978-14-493-5822-8, 9781449358228
- Data wydania ebooka:
-
2012-09-26
Data wydania ebooka często jest dniem wprowadzenia tytułu do sprzedaży i może nie być równoznaczna z datą wydania książki papierowej. Dodatkowe informacje możesz znaleźć w darmowym fragmencie. Jeśli masz wątpliwości skontaktuj się z nami sklep@ebookpoint.pl.
- Język publikacji:
- angielski
- Rozmiar pliku ePub:
- 5.2MB
- Rozmiar pliku Mobi:
- 13.7MB
Spis treści ebooka
- R in a Nutshell
- Preface
- Why I Wrote This Book
- When Should You Use R?
- Whats New in the Second Edition?
- R License Terms
- Examples
- How This Book Is Organized
- Conventions Used in This Book
- Using Code Examples
- Safari Books Online
- How to Contact Us
- Acknowledgments
- I. R Basics
- 1. Getting and Installing R
- R Versions
- Getting and Installing Interactive R Binaries
- Windows
- Mac OS X
- Linux and Unix Systems
- Installation using package management systems
- Installing R from downloaded files
- 1. Getting and Installing R
- 2. The R User Interface
- The R Graphical User Interface
- Windows
- Mac OS X
- Linux and Unix
- The R Graphical User Interface
- The R Console
- Command-Line Editing
- Batch Mode
- Using R Inside Microsoft Excel
- RStudio
- Other Ways to Run R
- 3. A Short R Tutorial
- Basic Operations in R
- Functions
- Variables
- Introduction to Data Structures
- Objects and Classes
- Models and Formulas
- Charts and Graphics
- Getting Help
- 4. R Packages
- An Overview of Packages
- Listing Packages in Local Libraries
- Loading Packages
- Loading Packages on Windows and Linux
- Loading Packages on Mac OS X
- Exploring Package Repositories
- Exploring R Package Repositories on the Web
- Finding and Installing Packages Inside R
- Windows and Linux GUIs
- Mac OS X GUI
- R console
- Installing from the command line
- Installing Packages From Other Repositories
- Custom Packages
- Creating a Package Directory
- Building the Package
- II. The R Language
- 5. An Overview of the R Language
- Expressions
- Objects
- Symbols
- Functions
- Objects Are Copied in Assignment Statements
- Everything in R Is an Object
- Special Values
- NA
- Inf and -Inf
- NaN
- NULL
- Coercion
- The R Interpreter
- Seeing How R Works
- 5. An Overview of the R Language
- 6. R Syntax
- Constants
- Numeric Vectors
- Character Vectors
- Symbols
- Constants
- Operators
- Order of Operations
- Assignments
- Expressions
- Separating Expressions
- Parentheses
- Curly Braces
- Control Structures
- Conditional Statements
- Loops
- Accessing Data Structures
- Data Structure Operators
- Indexing by Integer Vector
- Indexing by Logical Vector
- Indexing by Name
- R Code Style Standards
- 7. R Objects
- Primitive Object Types
- Vectors
- Lists
- Other Objects
- Matrices
- Arrays
- Factors
- Data Frames
- Formulas
- Time Series
- Shingles
- Dates and Times
- Connections
- Attributes
- Class
- 8. Symbols and Environments
- Symbols
- Working with Environments
- The Global Environment
- Environments and Functions
- Working with the Call Stack
- Evaluating Functions in Different Environments
- Adding Objects to an Environment
- Exceptions
- Signaling Errors
- Catching Errors
- 9. Functions
- The Function Keyword
- Arguments
- Return Values
- Functions as Arguments
- Anonymous Functions
- Properties of Functions
- Argument Order and Named Arguments
- Side Effects
- Changes to Other Environments
- Input/Output
- Graphics
- 10. Object-Oriented Programming
- Overview of Object-Oriented Programming in R
- Key Ideas
- Implementation Example
- Overview of Object-Oriented Programming in R
- Object-Oriented Programming in R: S4 Classes
- Defining Classes
- New Objects
- Accessing Slots
- Working with Objects
- Creating Coercion Methods
- Methods
- Managing Methods
- Basic Classes
- More Help
- Old-School OOP in R: S3
- S3 Classes
- S3 Methods
- Using S3 Classes in S4 Classes
- Finding Hidden S3 Methods
- III. Working with Data
- 11. Saving, Loading, and Editing Data
- Entering Data Within R
- Entering Data Using R Commands
- Using the Edit GUI
- Windows Data Editor
- Mac OS X Data Editor
- X Windows (Linux) Data Editor
- Entering Data Within R
- Saving and Loading R Objects
- Saving Objects with save
- 11. Saving, Loading, and Editing Data
- Importing Data from External Files
- Text Files
- Delimited files
- Fixed-width files
- Other functions to parse data
- Text Files
- Other Software
- Exporting Data
- Importing Data From Databases
- Export Then Import
- Database Connection Packages
- RODBC
- Getting RODBC working
- Installing the RODBC package
- Installing ODBC drivers
- Example: SQLite ODBC on Mac OS X
- Example: SQLite ODBC on Windows
- Getting RODBC working
- Using RODBC
- Opening a channel
- Getting information about the database
- Getting data
- Closing a channel
- DBI
- Opening a connection
- Getting DB information
- Querying the database
- Cleaning up
- TSDBI
- Getting Data from Hadoop
- 12. Preparing Data
- Combining Data Sets
- Pasting Together Data Structures
- Paste
- rbind and cbind
- An extended example
- Pasting Together Data Structures
- Merging Data by Common Fields
- Combining Data Sets
- Transformations
- Reassigning Variables
- The Transform Function
- Applying a Function to Each Element of an Object
- Applying a function to an array
- Applying a function to a list or vector
- the plyr library
- Binning Data
- Shingles
- Cut
- Combining Objects with a Grouping Variable
- Subsets
- Bracket Notation
- subset Function
- Random Sampling
- Summarizing Functions
- tapply, aggregate
- Aggregating Tables with rowsum
- Counting Values
- Reshaping Data
- Transposing matrices and data frames
- Reshaping data frames and matrices
- Using the Reshape Library
- Melting and Casting
- Examples of reshape
- melt
- Cast
- Data Cleaning
- Finding and Removing Duplicates
- Sorting
- IV. Data Visualization
- 13. Graphics
- An Overview of R Graphics
- Scatter Plots
- Plotting Time Series
- Bar Charts
- Pie Charts
- Plotting Categorical Data
- Three-Dimensional Data
- Plotting Distributions
- Box Plots
- An Overview of R Graphics
- Graphics Devices
- Customizing Charts
- Common Arguments to Chart Functions
- Graphical Parameters
- Annotation
- Margins
- Multiple plots
- Text properties
- Text size
- Typeface
- Alignment and spacing
- Rotation
- Line properties
- Colors
- Axes
- Points
- Graphical parameters by name
- 13. Graphics
- Basic Graphics Functions
- points
- lines
- curve
- text
- abline
- polygon
- segments
- legend
- title
- axis
- box
- mtext
- trans3d
- 14. Lattice Graphics
- History
- An Overview of the Lattice Package
- How Lattice Works
- A Simple Example
- Using Lattice Functions
- Custom Panel Functions
- High-Level Lattice Plotting Functions
- Univariate Trellis Plots
- Bar charts
- Dot plots
- Histograms
- Density plots
- Strip plots
- Univariate quantile-quantile plots
- Univariate Trellis Plots
- Bivariate Trellis Plots
- Scatter plots
- Box plots in lattice
- Scatter plots matrices
- Bivariate quantile-quantile plots
- Trivariate Plots
- Level plots
- Contour plots
- Cloud plots
- Wire-frame plots
- Other Plots
- Customizing Lattice Graphics
- Common Arguments to Lattice Functions
- trellis.skeleton
- Controlling How Axes Are Drawn
- Parameters
- plot.trellis
- strip.default
- simpleKey
- Low-Level Functions
- Low-Level Graphics Functions
- Panel Functions
- 15. ggplot2
- A Short Introduction
- The Grammar of Graphics
- A More Complex Example: Medicare Data
- Quick Plot
- Creating Graphics with ggplot2
- Learning More
- V. Statistics with R
- 16. Analyzing Data
- Summary Statistics
- Correlation and Covariance
- Principal Components Analysis
- Factor Analysis
- Bootstrap Resampling
- 16. Analyzing Data
- 17. Probability Distributions
- Normal Distribution
- Common Distribution-Type Arguments
- Distribution Function Families
- 18. Statistical Tests
- Continuous Data
- Normal Distribution-Based Tests
- Comparing means
- Comparing paired data
- Comparing variances of two populations
- Comparing means across more than two groups
- Pairwise t-tests between multiple groups
- Testing for normality
- Testing if a data vector came from an arbitrary distribution
- Testing if two data vectors came from the same distribution
- Correlation tests
- Normal Distribution-Based Tests
- Non-Parametric Tests
- Comparing two means
- Comparing more than two means
- Comparing variances
- Difference in scale parameters
- Continuous Data
- Discrete Data
- Proportion Tests
- Binomial Tests
- Tabular Data Tests
- Non-Parametric Tabular Data Tests
- 19. Power Tests
- Experimental Design Example
- t-Test Design
- Proportion Test Design
- ANOVA Test Design
- 20. Regression Models
- Example: A Simple Linear Model
- Fitting a Model
- Helper Functions for Specifying the Model
- Getting Information About a Model
- Viewing the model
- Predicting values using a model
- Analyzing the fit
- Refining the Model
- Example: A Simple Linear Model
- Details About the lm Function
- Assumptions of Least Squares Regression
- Robust and Resistant Regression
- Resistant regression
- Robust regression
- Comparing lm, lqs, and rlm
- Subset Selection and Shrinkage Methods
- Stepwise Variable Selection
- Ridge Regression
- Lasso and Least Angle Regression
- elasticnet
- Principal Components Regression and Partial Least Squares Regression
- Nonlinear Models
- Generalized Linear Models
- glmnet
- Nonlinear Least Squares
- Survival Models
- Smoothing
- Splines
- Fitting Polynomial Surfaces
- Kernel Smoothing
- Machine Learning Algorithms for Regression
- Regression Tree Models
- Recursive partitioning trees
- Patient rule induction method
- Bagging for regression
- Boosting for regression
- Random forests for regression
- Regression Tree Models
- MARS
- Neural Networks
- Project Pursuit Regression
- Generalized Additive Models
- Support Vector Machines
- 21. Classification Models
- Linear Classification Models
- Logistic Regression
- Linear Discriminant Analysis
- Log-Linear Models
- Linear Classification Models
- Machine Learning Algorithms for Classification
- k Nearest Neighbors
- Classification Tree Models
- Bagging
- Boosting
- Neural Networks
- SVMs
- Random Forests
- 22. Machine Learning
- Market Basket Analysis
- Clustering
- Distance Measures
- Clustering Algorithms
- 23. Time Series Analysis
- Autocorrelation Functions
- Time Series Models
- VI. Additional Topics
- 24. Optimizing R Programs
- Measuring R Program Performance
- Timing
- Profiling
- Monitor How Much Memory You Are Using
- Profiling Memory Usage
- Measuring R Program Performance
- Optimizing Your R Code
- Using Vector Operations
- Iterative algorithms and vector operations
- Transforming problems to use built-in functions
- Using Vector Operations
- Lookup Performance in R
- Lookups and R objects
- Using environment objects in place of vectors
- 24. Optimizing R Programs
- Use a Database to Query Large Data Sets
- Preallocate Memory
- Cleaning Up Memory
- Functions for Big Data Sets
- Other Ways to Speed Up R
- The R Byte Code Compiler
- Manual compilation
- Inspecting byte code
- Just-in-time compilation
- The R Byte Code Compiler
- High-Performance R Binaries
- Revolution R
- Building your own
- Building on Microsoft Windows
- Building R on Unix-like systems
- Building R on Mac OS X
- 25. Bioconductor
- An Example
- Loading Raw Expression Data
- Loading Data from GEO
- Matching Phenotype Data
- Analyzing Expression Data
- An Example
- Key Bioconductor Packages
- Data Structures
- eSet
- AssayData
- AnnotatedDataFrame
- MIAME
- Other Classes Used by Bioconductor Packages
- Where to Go Next
- Resources Outside Bioconductor
- Vignettes
- Courses
- Books
- 26. R and Hadoop
- R and Hadoop
- Overview of Hadoop
- Map/Reduce
- Distributed data storage
- Managing a cluster of servers
- Java framework
- When should you consider Hadoop?
- Overview of Hadoop
- RHadoop
- Make sure Hadoop is installed locally
- Installing RHadoop locally
- An example RHadoop application
- Details of rmr
- Learning more
- R and Hadoop
- Hadoop Streaming
- Learning More
- Other Packages for Parallel Computation with R
- Segue
- doMC
- Where to Learn More
- A. R Reference
- base
- Functions
- Data Sets
- base
- boot
- Functions
- Data Sets
- class
- Functions
- cluster
- Functions
- Data Sets
- codetools
- foreign
- Functions
- grDevices
- Functions
- Data Sets
- graphics
- Functions
- grid
- KernSmooth
- Functions
- lattice
- Functions
- Data Sets
- MASS
- Functions
- Data Sets
- methods
- Functions
- mgcv
- nlme
- nnet
- Functions
- rpart
- Functions
- Data Sets
- spatial
- Functions
- splines
- Functions
- stats
- Functions
- Data Set
- stats4
- Functions
- survival
- Functions
- Data Sets
- tcltk
- tools
- Functions
- Data Sets
- utils
- Functions
- Bibliography
- Index
- About the Author
- Colophon
- Copyright
O'Reilly Media - inne książki
-
Keeping up with the Python ecosystem can be daunting. Its developer tooling doesn't provide the out-of-the-box experience native to languages like Rust and Go. When it comes to long-term project maintenance or collaborating with others, every Python project faces the same problem: how to build re...(200.93 zł najniższa cena z 30 dni)
200.88 zł
239.00 zł(-16%) -
Bringing a deep-learning project into production at scale is quite challenging. To successfully scale your project, a foundational understanding of full stack deep learning, including the knowledge that lies at the intersection of hardware, software, data, and algorithms, is required.This book il...(241.26 zł najniższa cena z 30 dni)
241.21 zł
289.00 zł(-17%) -
Frontend developers have to consider many things: browser compatibility, usability, performance, scalability, SEO, and other best practices. But the most fundamental aspect of creating websites is one that often falls short: accessibility. Accessibility is the cornerstone of any website, and if a...(200.09 zł najniższa cena z 30 dni)
199.59 zł
239.00 zł(-16%) -
In this insightful and comprehensive guide, Addy Osmani shares more than a decade of experience working on the Chrome team at Google, uncovering secrets to engineering effectiveness, efficiency, and team success. Engineers and engineering leaders looking to scale their effectiveness and drive tra...(114.88 zł najniższa cena z 30 dni)
114.38 zł
149.00 zł(-23%) -
Data modeling is the single most overlooked feature in Power BI Desktop, yet it's what sets Power BI apart from other tools on the market. This practical book serves as your fast-forward button for data modeling with Power BI, Analysis Services tabular, and SQL databases. It serves as a starting ...(198.88 zł najniższa cena z 30 dni)
198.78 zł
239.00 zł(-17%) -
C# is undeniably one of the most versatile programming languages available to engineers today. With this comprehensive guide, you'll learn just how powerful the combination of C# and .NET can be. Author Ian Griffiths guides you through C# 12.0 and .NET 8 fundamentals and techniques for building c...(240.92 zł najniższa cena z 30 dni)
240.72 zł
289.00 zł(-17%) -
Learn how to get started with Futures Thinking. With this practical guide, Phil Balagtas, founder of the Design Futures Initiative and the global Speculative Futures network, shows you how designers and futurists have made futures work at companies such as Atari, IBM, Apple, Disney, Autodesk, Luf...(148.00 zł najniższa cena z 30 dni)
147.90 zł
179.00 zł(-17%) -
Augmented Analytics isn't just another book on data and analytics; it's a holistic resource for reimagining the way your entire organization interacts with information to become insight-driven.Moving beyond traditional, limited ways of making sense of data, Augmented Analytics provides a dynamic,...(174.54 zł najniższa cena z 30 dni)
174.34 zł
219.00 zł(-20%) -
Learn how to prepare for—and pass—the Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) certification exam. This practical guide serves as both a study guide and point of entry for practitioners looking to explore and adopt cloud native technologies. Adrián González Sánchez ...
Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide Kubernetes and Cloud Native Associate (KCNA) Study Guide
(169.14 zł najniższa cena z 30 dni)177.65 zł
199.00 zł(-11%) -
Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the gro...(140.14 zł najniższa cena z 30 dni)
139.94 zł
179.00 zł(-22%)
Dzieki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka, którą chcesz zamówić pochodzi z końcówki nakładu. Oznacza to, że mogą się pojawić drobne defekty (otarcia, rysy, zagięcia).
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Końcówka nakładu":
- usługa obejmuje tylko książki oznaczone tagiem "Końcówka nakładu";
- wady o których mowa powyżej nie podlegają reklamacji;
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep[at]helion.pl.
Książka drukowana
![Loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
![ajax-loader](https://static01.helion.com.pl/ebookpoint/img/ajax-loader.gif)
Oceny i opinie klientów: R in a Nutshell. A Desktop Quick Reference. 2nd Edition Joseph Adler (0)
Weryfikacja opinii następuję na podstawie historii zamówień na koncie Użytkownika umieszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniające do uzyskania rabatu w ramach Programu Punktowego.