خرید و دانلود کتاب Statistical Learning in Genetics: An Introduction Using R، یک منبع کامل برای تحلیل دادههای ژنتیکی با استفاده از R. این کتاب شامل 693 صفحه و روشهای مبتنی بر کامپیوتر برای تجزیه و تحلیل دادههای ژنومی است. دریافت pdf و ebook رایگان.
معرفی کتاب Statistical Learning in Genetics
کتاب Statistical Learning in Genetics به نویسندگی دانیل سورنسن، در تاریخ 19 سپتامبر 2023 منتشر شده است. این کتاب به بررسی روشهای مبتنی بر کامپیوتری برای تحلیل دادههای ژنومی میپردازد و یک مقدمه عالی برای علاقهمندان به آمار و بیوانفورماتیک محسوب میشود.
محتویات کتاب
این کتاب شامل 693 صفحه است و به تجزیه و تحلیل دادههای ژنتیکی با استفاده از زبان برنامهنویسی R میپردازد. به طور خاص، این کتاب به شما کمک میکند تا با روشها و نرمافزارهای آماری لازم برای پردازش و تحلیل دادههای بزرگ آشنا شوید.
اهمیت دادههای ژنومی
در دهههای اخیر، پیشرفتهای قابل توجهی در زیستشناسی مولکولی و بیوانفورماتیک به تولید مجموعهدادههای وسیع منجر شده است. با توجه به این دادهها، مقالهها و کتب بسیاری تألیف شده است که در آنها به روشهای مختلف تحلیل دادههای ژنتیکی پرداخته شده است. کتاب Statistical Learning in Genetics یکی از منابع معتبر در این زمینه است.
چرا باید این کتاب را بخرید؟
اگر شما به تحلیل دادههای ژنتیکی علاقه دارید یا در زمینه ژنتیک و بیوانفورماتیک کار میکنید، خرید و دانلود این کتاب یک گزینه عالی برای شما خواهد بود. با بهکارگیری روشهای موجود در این کتاب میتوانید به درک بهتری از نحوه تحلیل دادههای بزرگ برسید.
روشهای استفاده از R
در این کتاب، نویسنده به بررسی روشهای مختلف تحلیل آماری و یادگیری ماشین با استفاده از زبان R میپردازد. این امر موجب میشود که خوانندگان قادر به برای انجام تحلیلهای پیچیده و در عین حال مؤثر باشند.
دانلود رایگان کتاب
اگر به دنبال دانلود رایگان یا خرید pdf کتاب Statistical Learning in Genetics هستید، میتوانید از وبسایتهای معتبر استفاده کنید. این کتاب همچنین در فرمت ebook و epub نیز در دسترس است که میتواند برای کاربران دستگاههای مختلف مناسب باشد.
اطلاعات اضافی
این کتاب به عنوان یک منبع جامع برای محققین و دانشجویان در رشتههای ژنتیک و بیوانفورماتیک شناخته میشود. آشنا شدن با محتوای آن، شما را در پیشرفتهای آینده در این زمینه یاری خواهد کرد.
- عنوان: Statistical Learning in Genetics
- زیرعنوان: An Introduction Using R
- ناشر: Springer Nature
- تاریخ انتشار: 2023-09-19
- ISBN_10: 3031358511
- ISBN_13: 9783031358517
- تعداد صفحات: 693
- زبان: انگلیسی
- دستهبندی: Mathematics / Probability & Statistics / General, Science / Life Sciences / General, Science / Life Sciences / Genetics & Genomics, Mathematics / Probability & Statistics / Stochastic Processes
- کشور: GB
- نسخه ePub(کیندل): دارد
- نسخه PDF: دارد
- توضیحات: This book provides an introduction to computer-based methods for the analysis of genomic data. Breakthroughs in molecular and computational biology have contributed to the emergence of vast data sets, where millions of genetic markers for each individual are coupled with medical records, generating an unparalleled resource for linking human genetic variation to human biology and disease. Similar developments have taken place in animal and plant breeding, where genetic marker information is combined with production traits. An important task for the statistical geneticist is to adapt, construct and implement models that can extract information from these large-scale data. An initial step is to understand the methodology that underlies the probability models and to learn the modern computer-intensive methods required for fitting these models. The objective of this book, suitable for readers who wish to develop analytic skills to perform genomic research, is to provide guidance to take this first step.This book is addressed to numerate biologists who typically lack the formal mathematical background of the professional statistician. For this reason, considerably more detail in explanations and derivations is offered. It is written in a concise style and examples are used profusely. A large proportion of the examples involve programming with the open-source package R. The R code needed to solve the exercises is provided. The MarkDown interface allows the students to implement the code on their own computer, contributing to a better understanding of the underlying theory.Part I presents methods of inference based on likelihood and Bayesian methods, including computational techniques for fitting likelihood and Bayesian models. Part II discusses prediction for continuous and binary data using both frequentist and Bayesian approaches. Some of the models used for prediction are also used for gene discovery. The challenge is to find promising genes without incurring a large proportion of false positive results. Therefore, Part II includes a detour on False Discovery Rate assuming frequentist and Bayesian perspectives. The last chapter of Part II provides an overview of a selected number of non-parametric methods. Part III consists of exercises and their solutions.Daniel Sorensen holds PhD and DSc degrees from the University of Edinburgh and is an elected Fellow of the American Statistical Association. He was professor of Statistical Genetics at Aarhus University where, at present, he is professor emeritus.
خرید Statistical Learning in Genetics, دانلود Statistical Learning in Genetics, رایگان Statistical Learning in Genetics, pdf Statistical Learning in Genetics, ebook Statistical Learning in Genetics, 2025 Statistical Learning in Genetics, ترجمه شده Statistical Learning in Genetics
