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Autor(en): 
  • Joachim Zuckarelli
  • Statistik mit R: Eine praxisorientierte Einführung in R 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  August 2017  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Datenanalyse / Informatik / Lineare Regression / Mathematik / R-Code / Statistik / Statistikumgebung R / statistisch / Stichprobe / Stochastik / Wahrscheinlichkeit / Zeitreihen
    ISBN:  9783960090441 
    EAN-Code: 
    9783960090441 
    Verlag:  O'Reilly 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Deutsch  
    Dimensionen:  H 240 mm / B 165 mm / D 20 mm 
    Gewicht:  671 gr 
    Seiten:  366 
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    Inhalt:
    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

      
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