R für Dummies

 
 
Wiley-VCH (Verlag)
  • 2. Auflage
  • |
  • erschienen am 7. November 2017
  • |
  • 414 Seiten
 
E-Book | ePUB mit Adobe DRM | Systemvoraussetzungen
978-3-527-81252-3 (ISBN)
 
Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.
2. Auflage
  • Deutsch
  • Newark
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  • Deutschland
  • 11,48 MB
978-3-527-81252-3 (9783527812523)
3527812520 (3527812520)
weitere Ausgaben werden ermittelt
Andrie de Vries ist Berater in einem Marktforschungsunternehmen und hat sich auf die statistische Auswertung von Umfragen spezialisiert. Joris Meys ist Statistiker und R-Programmierer an der Faculty of Bio-Engineering der University of Ghent. Er hat zahlreiche R-Packages entwickelt.
  • Intro
  • Über die Autoren
  • Widmung
  • Danksagungen
  • Über den Übersetzer
  • Einleitung
  • Über dieses Buch
  • Änderungen der zweiten Auflage
  • Konventionen in diesem Buch
  • Was Sie nicht lesen müssen
  • Törichte Annahmen über den Leser
  • Wie dieses Buch aufgebaut ist
  • Teil I: Sind Sie beReit?
  • Teil II: Arbeiten mit R
  • Teil III: Programmieren in R
  • Teil IV: Daten zum Reden bringen
  • Teil V: Mit Grafiken arbeiten
  • Teil VI: Der Top-Ten-Teil
  • Symbole, die in diesem Buch verwendet werden
  • Wie es weitergeht
  • Teil I: Sind Sie beReit?
  • Kapitel 1: R im Überblick
  • Die Vorteile der Anwendung von R erkennen
  • Kostenloser, frei zugänglicher Quellcode
  • Läuft überall
  • Unterstützt Erweiterungen
  • Eine engagierte Nutzergemeinde
  • Schnittstellen zu anderen Sprachen
  • Einige bemerkenswerte Eigenschaften von R
  • Berechnungen mit Vektoren durchführen
  • Mehr als nur statistische Berechnungen
  • Code ohne Compiler ausführen
  • Kapitel 2: R erkunden
  • Mit einem Code-Editor arbeiten
  • Die RGui erforschen
  • Die Konsole schließen
  • Die Luxusvariante: RStudio
  • Ihre erste R-Sitzung starten
  • Der Welt Hallo sagen
  • Einfache Berechnungen durchführen
  • Vektoren verwenden
  • Werte zuweisen und berechnen
  • Mit dem Anwender kommunizieren
  • Ein Skript einlesen
  • Ihr Programm mit ausgeben
  • Sich im Arbeitsbereich zurechtfinden
  • Den Inhalt des Arbeitsbereichs verändern
  • Ihre Arbeit speichern
  • Ihre (zuvor gespeicherte) Arbeit wieder laden
  • Kapitel 3: Die Grundlagen von R
  • Die ganze Power von Funktionen ausschöpfen
  • Vektorwertige Funktionen verwenden
  • Argumente an Funktionen übergeben
  • Historienschreiber werden
  • Lesbaren Code verfassen
  • Namenskonventionen einhalten
  • Den Code strukturieren
  • Kommentare hinzufügen
  • Von der R-Basis abheben
  • Pakete finden
  • Pakete installieren
  • Pakete laden und entladen
  • Teil II: Arbeiten mit R
  • Kapitel 4: Erste Schritte mit Arithmetik
  • Mit Zahlen, Unendlichkeit und fehlenden Werten arbeiten
  • Die Grundrechenarten anwenden
  • Mathematische Funktionen verwenden
  • Vektoren berechnen
  • Unendlich und darüber hinaus
  • Daten in Vektoren organisieren
  • Die Eigenschaften von Vektoren erkunden
  • Vektoren erzeugen
  • Vektoren kombinieren
  • Vektoren wiederholen
  • Werte in Vektoren hinein- und aus ihnen herausbekommen
  • Die Indexierung in R verstehen
  • Werte aus einem Vektor herauslesen
  • Werte eines Vektors verändern
  • Mit logischen Vektoren arbeiten
  • Werte vergleichen
  • Logische Vektoren als Indizes verwenden
  • Logische Aussagen verknüpfen
  • Logische Vektoren verdichten
  • Turbomathematik mit Vektorfunktionen
  • Arithmetische Vektoroperationen verwenden
  • Kumulative Operationen durchführen
  • Argumente recyceln
  • Kapitel 5: Erste Schritte im Lesen und Schreiben
  • Zeichenvektoren für Text verwenden
  • Einem Zeichenvektor einen Wert zuweisen
  • Einen Zeichenvektor mit mehreren Elementen erzeugen
  • Eine Teilmenge eines Vektors bilden
  • Die Elemente von Vektoren benennen
  • Text bearbeiten
  • Wie am Schnürchen: Zeichenketten bilden und auftrennen
  • Text sortieren
  • Zeichenketten im Text finden
  • Text ersetzen
  • Reguläre Ausdrücke verwenden
  • Mit Faktoren arbeiten
  • Einen Faktor erzeugen
  • Einen Faktor konvertieren
  • Faktorstufen erklimmen
  • Datentypen unterscheiden
  • Mit geordneten Faktoren arbeiten
  • Kapitel 6: Ihr erstes Date mit R
  • Mit Datumsangaben arbeiten
  • Datumsangaben in verschiedenen Formaten ausgeben
  • Datumsangaben um die Uhrzeit erweitern
  • Datumsangaben und Uhrzeiten formatieren
  • Verschiedene Operationen mit Datumsangaben und Uhrzeiten durchführen
  • Addition und Subtraktion
  • Vergleichsoperationen mit Datumsangaben
  • Extraktion von Datumsteilen
  • Kapitel 7: Arbeiten in höheren Dimensionen
  • Eine zweite Dimension hinzufügen
  • Eine neue Dimension entdecken
  • Vektoren in eine Matrix zusammenführen
  • Indizes verwenden
  • Werte aus einer Matrix herauslesen
  • Werte einer Matrix ersetzen
  • Matrixzeilen und -spalten benennen
  • Zeilen- und Spaltennamen verändern
  • Namen als Indizes verwenden
  • Mit Matrizen rechnen
  • Grundlegende Operationen mit Matrizen durchführen
  • Zeilen- und Spaltenaggregationen durchführen
  • Matrixarithmetik betreiben
  • Weitere Dimensionen hinzufügen
  • Ein Datenfeld erzeugen
  • Mit Indizes Werte herauslesen
  • Verschiedene Datentypen in Datensätzen vereinen
  • Einen Datensatz aus einer Matrix erzeugen
  • Einen Datensatz von Grund auf erzeugen
  • Variablen und Beobachtungen benennen
  • Werte in Datensätzen verändern
  • Variablen, Beobachtungen und Werte herauslesen
  • Einem Datensatz Beobachtungen hinzufügen
  • Einem Datensatz Variablen hinzufügen
  • Verschiedene Objekte in Listen vereinen
  • Eine Liste erzeugen
  • Elemente aus einer Liste herauslesen
  • Die Elemente einer Liste verändern
  • Die Ausgabe der Funktion »str()« für Listen verstehen
  • Den Überblick nicht verlieren
  • Teil III: Programmieren in R
  • Kapitel 8: Mehr Fun mit Funktionen
  • Von Skripten zu Funktionen gelangen
  • Ein Skript erzeugen
  • Das Skript umschreiben
  • Die Funktion verwenden
  • Den Code eindampfen
  • Argumente geschickt einsetzen
  • Weitere Argumente hinzufügen
  • Zaubertricks mit Pünktchen ohne Anton
  • Funktionen als Argumente verwenden
  • Geltungsbereiche verstehen
  • Grenzen überschreiten
  • Aufgaben an Methoden delegieren
  • Die Methoden hinter einer Funktion finden
  • Selbst Methoden zuweisen
  • Kapitel 9: Die Ablauflogik kontrollieren
  • Mit »if« Verzweigungen einbauen
  • Mit »if . else« eine Alternative vorgeben
  • Verzweigungen vektorisieren
  • Die Fragestellung verstehen
  • Verzweigungen auf einen logischen Vektor anwenden
  • Mehrere Alternativen vorgeben
  • »If . else«-Anweisungen verketten
  • Mit »switch« zwischen Möglichkeiten wählen
  • Schleifen mit unterschiedlichen Werten durchlaufen
  • Eine »for«-Schleife aufbauen
  • Werte in einer »for«-Schleife berechnen
  • Schleifen ohne Schleifen bauen: Die »apply«-Familie
  • Eigenschaften der gesamten Familie
  • Drei Mitglieder der Familie kennenlernen
  • Funktionen auf Zeilen und Spalten anwenden
  • Funktionen auf Listen und ähnliche Objekte anwenden
  • Kapitel 10: Fehlersuche
  • Wissen, wonach man suchen soll
  • Fehler- und Warnmeldungen entschlüsseln
  • Fehlermeldungen lesen
  • Warnmeldungen beachten (oder nicht)
  • Auf Fehlerjagd gehen
  • Den Logit-Wert berechnen
  • Wissen, woher ein Fehler kommt
  • In Funktionen hineinschauen
  • Ihre eigenen Meldungen verfassen
  • Fehlermeldungen erzeugen
  • Warnmeldungen erzeugen
  • Fehler erkennen, die Sie sicher machen werden
  • Falsche Daten verwenden
  • Falsche Datenformate verwenden
  • Kapitel 11: Hilfe erhalten
  • Informationen in den Hilfeseiten finden
  • Wenn Sie genau wissen, wonach Sie suchen
  • Wenn Sie nicht genau wissen, wonach Sie suchen
  • Das Internet nach Hilfe zu R durchsuchen
  • Der R-Onlinegemeinde beitreten
  • Auf Stack Overflow und Stack Exchange über R diskutieren
  • R-Mailinglisten nutzen
  • Über R twittern
  • Ein reproduzierbares Minimalbeispiel erstellen
  • Beispieldaten mit Zufallswerten erzeugen
  • Minimalcode erstellen
  • Die nötigen Informationen bereitstellen
  • Teil IV: Daten zum Reden bringen
  • Kapitel 12: Daten lesen und schreiben
  • Daten in R einlesen
  • Daten im Texteditor eingeben
  • Kopieren und Einfügen über die Zwischenablage
  • Daten aus kommaseparierten Dateien einlesen
  • Daten aus Excel einlesen
  • Mit anderen Datenformaten arbeiten
  • Daten aus R herausbekommen
  • Mit Dateien und Verzeichnissen arbeiten
  • Das Arbeitsverzeichnis verstehen
  • Dateien bearbeiten
  • Kapitel 13: Mit Daten arbeiten
  • Die passende Datenstruktur finden
  • Teilmengen von Daten bilden
  • Die drei Operatoren für Teilmengen
  • Die fünf Wege, eine Teilmenge auszuwählen
  • Datensätze unterteilen
  • Berechnete Felder hinzufügen
  • Mit Spaltenwerten eines Datensatzes rechnen
  • Mit »with« und »transform« den Code lesbarer machen
  • Untergruppen oder Klassen bilden
  • Daten verbinden und zusammenführen
  • Beispieldaten für das Zusammenführen erzeugen
  • Die Funktion »merge()« verwenden
  • Mit Wertetabellen arbeiten
  • Daten sortieren und ordnen
  • Vektoren sortieren
  • Datensätze sortieren
  • Daten mit den »apply«-Funktionen durchlaufen
  • »apply()« zum Verdichten von Datenfeldern verwenden
  • »lapply()« und »sapply()« zum Durchlaufen einer Liste oder eines Datensatzes verwenden
  • »tapply()« für tabellarische Auswertungen verwenden
  • Die Formelschnittstelle kennenlernen
  • Daten in Form bringen
  • Schmale und breite Form von Daten verstehen
  • Erste Schritte mit dem Paket »reshape2«
  • Daten mit »melt()« ins schmale Format einschmelzen
  • Daten mit »cast()« ins breite Format gießen
  • Kapitel 14: Daten verdichten
  • Mit den richtigen Daten beginnen
  • Faktoren oder numerische Daten verwenden
  • Wissen, welche Werte die Variablen annehmen
  • Die Daten vorbereiten
  • Kontinuierliche Variablen beschreiben
  • Lageparameter ermitteln
  • Streuparameter ermitteln
  • Quantile berechnen
  • Kategoriale Daten beschreiben
  • Beobachtungen zählen
  • Verhältnisse berechnen
  • Den Schwerpunkt der Daten finden
  • Verteilungen beschreiben
  • Histogramme erzeugen
  • Frequenzen oder Dichten verwenden
  • Mehrere Variablen beschreiben
  • Einen Datensatz zusammenfassen
  • Quantile für Untergruppen abbilden
  • Korrelationen aufspüren
  • Mit Tabellen arbeiten
  • Kreuztabellen erzeugen
  • Tabellen in einen Datensatz umwandeln
  • Randsummen und Verhältnisse hinzufügen
  • Kapitel 15: Differenzen und Relationen untersuchen
  • Verteilungen genauer untersuchen
  • Biber beobachten
  • Grafisch auf Normalverteilung testen
  • Quantilsdiagramme verwenden
  • Formale Tests auf Normalität durchführen
  • Zwei Stichproben vergleichen
  • Differenzen testen
  • Paarweise Daten vergleichen
  • Häufigkeiten und Verhältnisse testen
  • Verhältnisse untersuchen
  • Tabellen analysieren
  • Auf Testergebnisse zugreifen
  • Mit Modellen arbeiten
  • Varianzen analysieren
  • Die Unterschiede auswerten
  • Lineare Relationen modellieren
  • Lineare Modelle auswerten
  • Neue Werte vorhersagen
  • Teil V: Mit Grafiken arbeiten
  • Kapitel 16: Mit den Basisfunktionen für Grafik arbeiten
  • Unterschiedliche Arten von Diagrammen erzeugen
  • Einen Überblick über die Funktion »plot()« bekommen
  • Einem Diagramm Punkte und Linien hinzufügen
  • Verschiedene Diagrammtypen
  • Optionen und Argumente von ­»plot­()« nutzen
  • Überschriften und Achsenbeschriftungen hinzufügen
  • Grafikoptionen ändern
  • Mehrere Diagramme in einer Grafik anordnen
  • Grafiken in Bilddateien speichern
  • Kapitel 17: Rastergrafiken mit »lattice«
  • Eine Rastergrafik mit »lattice« erzeugen
  • Das Paket »lattice« laden
  • Ein Streudiagramm mit »lattice« erzeugen
  • Trendlinien hinzufügen
  • Grafikoptionen verändern
  • Überschriften und Beschriftungen hinzufügen
  • Die Schriftgröße von Überschriften und Beschriftungen ändern
  • Mit Themen (themes) Grafikoptionen ändern
  • Verschiedene Diagrammtypen erzeugen
  • Ein Balkendiagramm erstellen
  • Einen Boxplot erstellen
  • Daten in Gruppen darstellen
  • Daten im schmalen Format verwenden
  • Ein Diagramm mit Gruppen erstellen
  • Eine Legende hinzufügen
  • Eine »lattice«-Grafik ausgeben und speichern
  • Eine »lattice«-Grafik einem Objekt zuweisen
  • Eine »lattice«-Grafik innerhalb eines Skripts ausgeben
  • Eine »lattice«-Grafik in eine Datei speichern
  • Kapitel 18: Grammatik für Grafik: »ggplot2«
  • Das Paket »ggplot2« installieren und laden
  • Ebenen verstehen
  • »geom«-und »stat«-Argumente verwenden
  • Festlegen, welche Daten verwendet werden
  • Den Diagrammelementen Daten zuordnen
  • »geom«-Argumente verstehen
  • »stat«-Argumente verstehen
  • Raster, Skalen und Optionen
  • Raster hinzufügen
  • Optionen ändern
  • Mehr Informationen erhalten
  • Teil VI: Der Top-Ten-Teil
  • Kapitel 19: Zehnmal R statt Excel
  • Zeilen- und Spaltensummen hinzufügen
  • Zahlen formatieren
  • Daten sortieren
  • Mit »if« Bedingungen einbauen
  • Teilsummen berechnen
  • Spalten oder Zeilen transponieren
  • Eindeutige Werte und Duplikate finden
  • Mit Wertetabellen arbeiten
  • Mit Pivot-Tabellen arbeiten
  • Zielwertsuche einsetzen
  • Kapitel 20: Zehn Tipps zum Arbeiten mit Packages
  • In den entlegensten Winkeln des CRAN herumschnüffeln
  • Interessante Pakete finden
  • Pakete installieren
  • Pakete laden
  • Das Handbuch und die Vignette zum Paket lesen
  • Pakete aktualisieren
  • R-Forge erforschen
  • R-Pakete von github laden
  • Pakete aus dem Bioladen: BioConductor nutzen
  • Das R-Handbuch lesen
  • Anhang A
  • R und RStudio installieren
  • R installieren und konfigurieren
  • R installieren
  • R konfigurieren
  • RStudio installieren und konfigurieren
  • RStudio installieren
  • RStudio konfigurieren
  • Anhang B
  • Das »rfordummies«-Paket
  • Verwenden Sie »rfordummies«
  • Stichwortverzeichnis
  • Wiley End User License Agreement

Abbildungsverzeichnis


  1. Kapitel 02
    1. Abbildung 2.1: Die Verknüpfung zu R, 64 bit, Version 3.4.1
    2. Abbildung 2.2: Eine frisch geöffnete R-Sitzung in der RGui
    3. Abbildung 2.3: R bittet Sie um Auskunft.
    4. Abbildung 2.4: RStudio hat vier Arbeitsfenster.
    5. Abbildung 2.5: Ein Skript vom Editor an die Konsole schicken
    6. Abbildung 2.6: Die Verarbeitung Ihres Skripts mit und ohne
  2. Kapitel 05
    1. Abbildung 5.1: Jedes Element eines Zeichenvektors ist ein Stück Text, häufig als String (Zeichenkette) bezeichnet.
    2. Abbildung 5.2: Numerische Vektoren und Faktoren im Vergleich
  3. Kapitel 07
    1. Abbildung 7.1: Vektor, Matrix und Datenfeld
  4. Kapitel 08
    1. Abbildung 8.1: Wie R die Umgebungen sieht
  5. Kapitel 10
    1. Abbildung 10.1: Mit RStudio zum Debuggen durch eine Funktion wandern
  6. Kapitel 12
    1. Abbildung 12.1: Das Arbeitsblatt mit Elementen des Periodensystems dient uns in diesem Kapitel durchgängig als Beispiel.
    2. Abbildung 12.2: Daten bearbeiten im interaktiven Texteditor
    3. Abbildung 12.3: Ein Excel-Arbeitsblatt nach der Verwendung von und anschließendem Einfügen
    4. Abbildung 12.4: Die ersten sechs Zeilen von nach dem Einfü­gen in eine Excel-Tabelle
  7. Kapitel 13
    1. Abbildung 13.1: Verschiedene Möglichkeiten, Daten zu verbinden
    2. Abbildung 13.2: Verschiedene Arten, zu verwenden, und deren Entsprechung bei Datenbanken
    3. Abbildung 13.3: Verwenden Sie bei Matrizen; verwenden Sie oder bei Listen.
    4. Abbildung 13.4: Daten im schmalen (eingeschmolzenen) Format sind für die Arbeit mit sehr gut geeignet.
  8. Kapitel 14
    1. Abbildung 14.1: Ein Histogramm für Ihre Daten erzeugen
    2. Abbildung 14.2: Die Dichtefunktion darstellen und mit einem Histogramm überlagern
    3. Abbildung 14.3: Verwenden Sie die Funktion , um diese Grafik zu erhalten.
    4. Abbildung 14.4: Die Relationen zwischen Variablen eines Datensatzes
  9. Kapitel 15
    1. Abbildung 15.1: Histogramme für verschiedene Gruppen erzeugen
    2. Abbildung 15.2: Ein QQ-Diagramm mit zwei unterschiedlichen Ensembles erzeugen
    3. Abbildung 15.3: Merkmale mithilfe von QQ-Diagrammen mit der Normalverteilung vergleichen
    4. Abbildung 15.4: Die Ergebnisse des Tukey'schen HSD-Tests als Diagramm
    5. Abbildung 15.5: Eine Trendlinie durch die Daten legen
  10. Kapitel 16
    1. Abbildung 16.1: Ein Diagramm mit (Achsen-)Beschriftungen, (Haupt-)Überschrift und Text.
    2. Abbildung 16.2: Ein Streudiagramm erstellen
    3. Abbildung 16.3: Verschiedenfarbige Punkte zum Diagramm hinzufügen
    4. Abbildung 16.4: Einem Diagramm...

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