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Statistik mit R : Eine praxisorientierte Einführung in R
| Τίτλος: | Statistik mit R : Eine praxisorientierte Einführung in R |
|---|---|
| Περιγραφή: | Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten. Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten. Themen des Buchs sind: - Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung - Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen - Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren - Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen - Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle - Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren |
| Συγγραφείς: | Joachim Zuckarelli |
| Resource Type: | eBook. |
| Θέματα: | R (Computer program language), Mathematical statistics--Graphic methods--Data processing, Statistics--Data processing |
| Categories: | COMPUTERS / Data Science / Data Analytics |
| Βάση Δεδομένων: | eBook Index |
| FullText | Text: Availability: 0 |
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| Header | DbId: edsebk DbLabel: eBook Index An: 1620156 RelevancyScore: 931 AccessLevel: 6 PubType: eBook PubTypeId: ebook PreciseRelevancyScore: 930.90771484375 |
| IllustrationInfo | |
| Items | – Name: Title Label: Title Group: Ti Data: Statistik mit R : Eine praxisorientierte Einführung in R – Name: Abstract Label: Description Group: Ab Data: Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten. Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten. Themen des Buchs sind: - Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung - Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen - Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren - Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen - Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle - Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren – Name: Author Label: Authors Group: Au Data: <searchLink fieldCode="AR" term="%22Joachim+Zuckarelli%22">Joachim Zuckarelli</searchLink> – Name: TypePub Label: Resource Type Group: TypPub Data: eBook. – Name: Subject Label: Subjects Group: Su Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22R+%28Computer+program+language%29%22">R (Computer program language)</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Mathematical+statistics--Graphic+methods--Data+processing%22">Mathematical statistics--Graphic methods--Data processing</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Statistics--Data+processing%22">Statistics--Data processing</searchLink> – Name: SubjectBISAC Label: Categories Group: Su Data: <searchLink fieldCode="ZK" term="%22COMPUTERS+%2F+Data+Science+%2F+Data+Analytics%22">COMPUTERS / Data Science / Data Analytics</searchLink> |
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