Grundlegende Statistik mit R
Eine anwendungsorientierte Einführung in die Verwendung der Statistik Software R
Published on 27. April 2010
Book
Paperback/Softback
XII, 271 pages
978-3-8348-1039-7 (ISBN)
Description
Das Buch zeigt, wie die statistische Aufbereitung und Auswertung von Daten mit Hilfe des frei verfügbaren Paktes R vorgenommen werden kann. Mit Hilfe von aufeinander aufbauenden Lerneinheiten wird das notwendige Rüstzeug vermittelt, um auch ohne vorherige Programmierkenntnisse statistische Auswertungen durchführen zu können. Dabei werden eine Reihe statistischer Methoden (empirische und theoretische Verteilungen, Simulation, verschiedene Hypothesentests, Regressions- und Varianzanalysen, logistische Regression, Zeitreihenanalysen) beispielhaft angewendet.
More details
Edition
2010
Language
German
Place of publication
Wiesbaden
Germany
Publishing group
Vieweg & Teubner
Target group
Studierende der Mathematik, Naturwissenschaften, Informatik, Wirtschafts-und
Sozialwissenschaften, Psychologie ab dem ersten Semester
Statistik-Interessierte, die eigene Auswertungen erstellen wollen
Illustrations
XII, 271 S.
Dimensions
Height: 244 mm
Width: 170 mm
Thickness: 16 mm
Weight
495 gr
ISBN-13
978-3-8348-1039-7 (9783834810397)
DOI
10.1007/978-3-8348-9677-3
Schweitzer Classification
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Jürgen Groß
Grundlegende Statistik mit R
Eine anwendungsorientierte Einführung in die Verwendung der Statistik Software R
E-Book
05/2010
Vieweg+Teubner Verlag
€17.98
Available for download
Person
Dr. Jürgen Groß war als Dozent an der Fakultät Statistik der Technischen Universität Dortmund und dem Institut für Mathematik an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg tätig. Er hat langjährige Erfahrung in der Vermittlung von Methoden theoretischer Statistik und deren Anwendung mit Hilfe von R.
Content
Schnellstart.- Zusätzliche Pakete.- Attribute von R-Objekten.- Umgang mit Vektoren.- Umgang mit Datensätzen.- Datensätze einlesen.- Empirische Kenngrößen.- Empirische Verteilungen.- Umgang mit Grafiken.- Theoretische Verteilungen.- Pseudozufallszahlen.- Das Ein-Stichproben Verteilungsmodell.- Zwei-Stichproben Verteilungsmodelle.- Kontingenztafeln.- Statistische Tests.- Ein- und Zwei-Stichprobentests.- Tests auf Zusammenhang.- Anpassungstests.- Einfachklassifikation.- Lineare Einfachregression.- Multiple Regression.- Logistische Regression.- Zeitreihen.- ARIMA Modelle.