Grundlagen der Datenanalyse mit R

• Verfasst von: Wollschläger, Daniel [VerfasserIn]
• Titel: Grundlagen der Datenanalyse mit R
• Titelzusatz: eine anwendungsorientierte Einführung
• Verf.angabe: Daniel Wollschläger
• Ausgabe: 4., überarbeitete und erweiterte Auflage
• Verlagsort: Berlin ; [Heidelberg]
• Verlag: Springer Spektrum
• E-Jahr: 2017
• Jahr: [2017]
• Umfang: xxi, 699 Seiten
• Illustrationen: Diagramme
• Format: 24 cm x 16.8 cm
• Gesamttitel/Reihe: Statistik und ihre Anwendungen
• Fussnoten: Literaturverzeichnis: Seite 663-673
• ISBN: 3-662-53669-2
• ISBN: 978-3-662-53669-8
• Bestellnr.: 978-3-662-53669-8
• Bestellnr.: 86873117
• Schlagwörter: (s)Datenanalyse / (s)R <Programm>
• Sprache: ger
• Reproduktion: Elektronische Reproduktion
• Bibliogr. Hinweis: Erscheint auch als : Online-Ausgabe: Wollschläger, Daniel, 1976 - : Grundlagen der Datenanalyse mit R. - 4. Aufl. 2017. - Berlin, Heidelberg : Springer Spektrum, 2017. - Online-Ressource (XXI, 699 S. 90 Abb., 45 Abb. in Farbe, online resource)
• RVK-Notation: ST 250
• RVK-Notation: ST 601
• Sach-SW: Datenanalyse
• K10plus-PPN: 882779036

Abstract

Verl.Beschr.: 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 die vierte Auflage sind sowohl die Neuerungen von R 3.3.2 als auch jüngere Entwicklungen bei den Zusatzpaketen eingeflossen. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und um ein eigenes Kapitel zu Diagrammen mit ggplot2 erweitert. Der Text behandelt nun auch allgemeine numerische Methoden wie Nullstellensuche, numerische Integration und Ableitung sowie numerische Optimierung