A Źródła wiedzy

A.1 Podstawy R

• Elementarz programisty: Wstęp do programowania używając R (Nowosad 2020)
• Przewodnik po pakiecie R (Biecek 2014)
• Programowanie w języku R Analiza Danych. Obliczenia. Symulacje (Gagolewski 2016)
• R for Data Science - https://r4ds.had.co.nz/ - https://helion.pl/ksiazki/jezyk-r-kompletny-zestaw-narzedzi-dla-analitykow-danych-hadley-wickham-garrett-grolemund,jezrkv.htm#format/d (Wickham and Grolemund 2016)
• Efficient R programming - https://csgillespie.github.io/efficientR/ - https://helion.pl/ksiazki/wydajne-programowanie-w-r-praktyczny-przewodnik-po-lepszym-programowaniu-colin-gillespie-robin-lovelace,e_1vi4.htm#format/e (Gillespie and Lovelace 2016)
• Metody przetwarzania danych meteorologicznych w języku programowania R - http://enwo.pl/przetwarzanie (Czernecki 2018)

A.2 Analizy przestrzenne w R

• Geocomputation with R (Lovelace, Nowosad, and Muenchow 2019)
• Elegant and informative maps with tmap (Tennekes and Nowosad 2022)
• Applied Spatial Dala Analysis with R (Bivand, Pebesma, and Gomez-Rubio 2014)
• Spatial Data Science (E. J. Pebesma and Bivand 2019)
• CRAN Task View: Analysis of Spatial Data

A.3 Geostatystyka

• Praktyczny poradnik - jak szybko zrozumieć i wykorzystać geostatystykę w pracy badawczej (Stach 2009)
• An introduction to geostatistics with R/gstat (Rossiter 2016)
• A Practical Guide to Geostatistical Mapping (Hengl 2009)
• gstat user’s manual (E. J. Pebesma 2001)
• Applied Geostatistics (Isaaks and Srivastava 1989)
• Statistics for spatial data (Cressie 1992)
• Geostatistics for Natural Resources Evaluation (Goovaerts et al. 1997)
• Geostatistics for Environmental Scientists (Webster and Oliver 2007)