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R - Einführung durch angewandte Statistik. Extras Online

Taschenbuch
von Reinhold Hatzinger, Kurt Hornik, Herbert Nagel, Marco Maier
34,95 €
inkl. MwSt. versandkostenfrei!
Produktdetails  
Verlag Pearson Studium
Auflage 2018
Seiten 558
Format 17,1 x 3,0 x 24,0 cm
Gewicht 946 g
Reihe st scientific tools
ISBN-10 3868942505
ISBN-13 9783868942507
Bestell-Nr 86894250A
Produktbeschreibung  

R - Einführung durch angewandte Statistik hat sich im deutschen Sprachraum zum führenden Buch für statistische Analysen in R entwickelt. Die Neuauflage behandelt R 3.0, das seit April 2013 verfügbar ist. Das Buch wurde für die aktuelle Auflage umfassend überarbeitet und um hilfreiche Funktionen der Datenanalyse sowie zusätzliche grafische Beschreibungsmethoden erweitert.

R - Einführung durch angewandte Statistik gibt eine Einführung in die statistische Software R, sowie in grundlegende statistische Verfahren und zeigt, wie diese in R umgesetzt werden. In jedem Abschnitt werden an einem klar strukturierten Beispiel typische Methoden der Datenbeschreibung und -analyse in R demonstriert. Die Ergebnisse werden nicht nur statistisch sondern auch inhaltlich interpretiert.
Die Neuauflage wird auf R Version 3.0 adaptiert. Die Erweiterung des R-Funktionsvorrats erleichtert das Arbeiten mit großen Datensätzen und stellt neue grafische Beschreibungsmethoden vor. Genauer eingegangen wird auf die Adaption bestehender Grafiken, um sie nach eigenen Wünschen anzupassen und zu verändern. Als Ergänzung wird ein R-Paket für das Buch geschrieben, das nützliche Funktionen bereitstellt. Ein neues Kapitel über loglineare Modelle ergänzt den statistischen Werkzeugkasten um eine wichtige Methode zur Analyse mehrdimensionaler Kreuztabellen.


EXTRAS ONLINE:

Für Dozenten und Studenten: Alle Beispiels- und Übungsdaten des Buches, ausgewählte Musterlösungen

Inhaltsverzeichnis:

AUS DEM INHALT:
Balkendiagramme Binomialtest, Tests für Anteile Boxplots Chi-Quadrat-Tests Clusteranalysen Hauptkomponentenanalyse Histogramme Kerndichteplots Kolmogorov-Smirnov-Test Konfidenzintervalle Korrelation (Pearson, Spearman) Kruskal-Wallis-Test logistische Regression loglineare Modelle Mann-Whitney-U-Test McNemar-Test Mosaik- und Spineplots (multiple) lineare Regression Odds-Ratio-Tests Scatter- und Q-Q-Plots Shapiro-Wilk-Test t-Tests Varianzanalysen (ANOVA) Zeitreihenanalyse

Autorenporträt  
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