O autorze
Przemysław Biecek od kilkunastu lat pracuje nad metodami statystycznej analizy danych. Interesuje się zarówno rozwojem aparatu matematycznego tych metod, w szczególności technikami testowania zbioru hipotez czy algorytmami wyboru modelu, jak i aplikacjami w medycynie, bioinformatyce, finansach czy edukacji.
W roku 2003 ukończył studia magisterskie w specjalnościach “Inżynieria Oprogramowania” i “Statystyka Matematyczna” na Politechnice Wrocławskiej, w roku 2007 obronił doktorat w specjalności “Statystyka Matematyczna” na Politechnice Wrocławskiej a w roku 2013 obronił habilitację w Instytucie Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej PAN w kierunku “Statystyka Medyczna”.
W pracy zawodowej często wykorzystuje wykresy statystyczne do prezentowania wniosków z danych. Prowadzi przedmioty związane z wizualizacją danych na Uniwersytecie Warszawskim i Politechnice Warszawskiej.
Statystyczna analiza danych jest, jego zdaniem, procesem w ramach którego badacz poznaje coraz lepiej zależności w zbiorze danych, do momentu w którym potrafi z tej wiedzy o danych wyłuskać użyteczne informacje. Aby robić to efektywnie potrzebne są rozmaite kompetencje. Chcąc pomóc osobom zainteresowanym głębszym zrozumieniem technik analizy danych opracował trzy podręczniki: języka programowania R, modeli regresyjnych oraz technik wizualizacji danych.
Zbiór esejów o sztuce pokazywania danych to omówienie zagadnień, których zrozumienie pozwala na projektowanie lepszych grafik statystycznych.
W formie siedmniu esejów przedstawiono w jaki sposób postrzegamy i interpretujemy obraz, jak myślimy o danych, przedstawiono dobre praktyki związane z prezentacją danych, przykłady złych grafik oraz galerię grafik statystycznych towarzyszących wielkim odkryciom.
Przewodnik po pakiecie R to podręcznik programowania w języku R zarówno dla początkujących użytkowników jak i zaprawionych w programowaniu informatyków.
Poza omówieniem logiki programowania w programie R zamieszczono szeroki przegląd najprzydatniejszych pakietów do optymalizacji, modelowania statystycznego, generowania wykresów, tworzenia raportów czy aplikacji internetowych.
Analiza danych z programem R, modele liniowe z efektami stałymi, losowymi i mieszanymi to podręcznik modelowania statystycznego z użyciem modeli regresyjnych.
W dwóch rozdziałach przedstawiono aparat matematyczny niezbędny do pełnego zrozumienia tego jak pracują modele liniowe, w dwóch kolejnych rozdziałach przedstawiono czternaście zastosowań różnych wariantów modeli regresyjnych w analizie rzeczywistych danych medycznych lub biologicznych.
