Grundlagen der Datenanalyse mit R
Eine anwendungsorientierte Einführung
Series: Statistik und ihre Anwendungen;
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Product details:
- Edition number 5
- Publisher Springer Berlin Heidelberg
- Date of Publication 3 November 2020
- Number of Volumes 1 pieces, Book
- ISBN 9783662617359
- Binding Paperback
- No. of pages765 pages
- Size 240x168 mm
- Weight 1314 g
- Language German
- Illustrations XXI, 765 S. 99 Abb., 49 Abb. in Farbe. Illustrations, black & white 0
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Long description:
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.
Für die fünfte Auflage wurde das Buch vollständig aktualisiert: Es bezieht sich nun auf die Version 4.0.0 von R, auch die Auswahl und Darstellung verwendeter Zusatzpakete wurde der dynamischen Entwicklung angepasst.Außerdem wurde insbesondere der Abschnitt zur Datenaufbereitung überarbeitet: Zur stärkeren Ausrichtung auf Data-Science-Anwendungen stellt er nun ausführlich das Paket dplyr vor, enthält eine erweiterte Darstellung von R-Markdown-Dokumenten und bespricht Hinweise zur Reproduzierbarkeit von Auswertungen.Table of Contents:
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.
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