
Grundlagen der Datenanalyse mit R
Eine anwendungsorientierte Einführung
Daniel Wollschläger(Autor*in)
Springer (Verlag)
Erschienen am 17. September 2010
Buch
Softcover
XVI, 412 Seiten
978-3-642-12227-9 (ISBN)
Artikel ist vergriffen; siehe Neuauflage
Beschreibung
Dieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Grundlagen der Datenauswertung mit dem freien Statistikpaket R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso wie inferenzstatistische Analysen. Neben den geläufigsten univariaten Verfahren berücksichtigt es nonparametrische sowie ausgewählte multivariate Methoden. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Diagramme zu erstellen und Daten mit anderen Programmen auszutauschen. Die statistischen Verfahren werden an Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert. Hinzu kommen manuelle Kontrollrechnungen, um die Ergebnisse von R Schritt für Schritt nachvollziehbar zu machen.
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.
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.
Weitere Details
Reihe
Auflage
2010
Sprache
Deutsch
Verlagsort
Heidelberg
Deutschland
Verlagsgruppe
Springer Berlin
Zielgruppe
Upper undergraduate
Produkt-Hinweis
Broschur/Paperback
Klebebindung
Illustrationen
5
5 farbige Abbildungen
Maße
Höhe: 23.5 cm
Breite: 15.5 cm
Gewicht
761 gr
ISBN-13
978-3-642-12227-9 (9783642122279)
DOI
10.1007/978-3-642-12228-6
Schweitzer Klassifikation
Weitere Ausgaben
Nachauflagen

Buch
04/2012
2. Auflage
Springer
29,95 €
Artikel ist vergriffen; siehe Neuauflage
Andere Ausgaben

E-Book
09/2010
1. Auflage
Springer
22,99 €
Als Download verfügbar
Inhalt
Erste Schritte.- Elementare Dateneingabe und -verarbeitung.- Datensätze.- Befehle und Daten verwalten.- Hilfsmittel für die Inferenzstatistik.- Nonparametrische Methoden.- Korrelation und Regressionsanalyse.- Parametrische Tests für Dispersions- und Lageparameter von Verteilungen.- Multivariate Verfahren.- Diagramme erstellen.- R als Programmiersprache.