Bioinformatik Datenkenntnisse

Kapitel 8. Eine schnelle Einführung in die Sprache R

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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenanalyse wie das Experimentieren als ein offener, hochgradig interaktiver, iterativer Prozess betrachtet werden muss, dessen tatsächliche Schritte ausgewählte Segmente eines stumpf verzweigten, baumartigen Musters möglicher Aktionen sind.

Datenanalyse und Statistik: ein erläuternder ÜberblickJ. W. Tukey und M. B. Wilk (1966)

...explorative Datenanalyse ist eine Haltung, ein Zustand der Flexibilität, eine Bereitschaft, nach Dingen zu suchen, von denen wir glauben, dass sie nicht da sind, und nach solchen, von denen wir glauben, dass sie da sein könnten. Abgesehen von der Betonung der Diagramme sind die Werkzeuge zweitrangig gegenüber ihrem Zweck.

J. W. Tukey in einem Kommentar zu E. Parzen (1979)

Viele Biologinnen und Biologen lernen die Sprache zunächst kennen, indem sie eine statistische Analyse wie einen t-Test oder eine Varianzanalyse (ANOVA) mit Hilfe eines Kochbuchs durchführen. Obwohl R diese und kompliziertere statistische Aufgaben hervorragend meistert, liegt seine wahre Stärke in der Datenprogrammierung, mit der du Daten auf eine offene, interaktive und iterative Art und Weise untersuchen und verstehen kannst. Wenn du R als Datenprogrammiersprache lernst, hast du die Freiheit, bei der Datenanalyse zu experimentieren und Probleme zu lösen ...