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Grundlagen der Datenanalyse mit R

Eine anwendungsorientierte Einführung. 4. , überarbeitete und erweiterte Aufl. 2017. 45 schwarz-weiße und 45…
Buch (kartoniert)
Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren ber … weiterlesen
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Produktdetails

Titel: Grundlagen der Datenanalyse mit R
Autor/en: Daniel Wollschläger

ISBN: 3662536692
EAN: 9783662536698
Eine anwendungsorientierte Einführung.
4. , überarbeitete und erweiterte Aufl. 2017.
45 schwarz-weiße und 45 farbige Abbildungen, 45 farbige Tabellen, Bibliographie.
Book.
Springer-Verlag GmbH

13. April 2017 - kartoniert - xxi

Beschreibung

Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert.
Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen.

In die vierte Auflage sind sowohl die Neuerungen von R 3.3.2 als auch jüngere Entwicklungen bei den Zusatzpaketen eingeflossen. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und um ein eigenes Kapitel zu Diagrammen mit ggplot2 erweitert. Der Text behandelt nun auch allgemeine numerische Methoden wie Nullstellensuche, numerische Integration und Ableitung sowie numerische Optimierung.

Inhaltsverzeichnis

Erste Schritte.- Elementare Dateneingabe und -verarbeitung.- Datensätze.- Befehle und Daten verwalten.- Hilfsmittel für die Inferenzstatistik.- Korrelations- und Regressionsanalyse.- Parametrische Tests für Dispersions- und Lageparameter von Verteilungen.- Klassische nonparametrische Methoden.- Resampling-Verfahren.- Multivariate Verfahren.- Diagramme erstellen.- R als Programmiersprache.- Literaturverzeichnis.

Portrait

Dr. Daniel Wollschläger lehrte viele Jahre am Institut für Psychologie der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und ist nun am Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz tätig.

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