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  • Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung

    Grundlagen der Datenanalyse mit R by Wollschläger, Daniel;

    Eine anwendungsorientierte Einführung

    Series: Statistik und ihre Anwendungen;

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    Product details:

    • Edition number 6
    • Publisher Springer Berlin Heidelberg
    • Date of Publication 18 January 2026
    • Number of Volumes 1 pieces, Book

    • ISBN 9783662717851
    • Binding Paperback
    • No. of pages895 pages
    • Size 240x168 mm
    • Language German
    • Illustrations XXIV, 895 S. 108 Abb., 44 Abb. in Farbe.
    • 700

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    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 der vorliegenden sechsten Auflage berücksichtigt das Buch die Neuerungen in Version 4.5.0 von R und wurde insbesondere in Bezug auf die Arbeit mit den Zusatzpakten ggplot2, dplyr und emmeans erweitert. Das Buch stellt zudem ausführlich da, wie mit Quarto vielfältige Dokumente erstellt werden können, die R-Auswertungen direkt einbinden.

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    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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