Grundlegende Statistik mit R [electronic resource] : Eine anwendungsorientierte Einführung in die Verwendung der Statistik Software R /
Groß, Jürgen.author.
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. 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 – Ein-Stichproben Verteilungsmodell – Zwei-Stichprobenverteilungsmodelle – Kontingenztafeln – Statistische Tests – Ein- und Zwei-Stichprobentests – Tests auf Zusammenhang – Anpassungstests – Einfachklassifikation – Lineare Einfachregression – Multiple Regression – Logistische Regression – Zeitreihen – ARIMA Modelle Studierende der Mathematik, Naturwissenschaften, Informatik, Wirtschafts-und Sozialwissenschaften, Psychologie ab dem ersten Semester Statistik-Interessierte, die eigene Auswertungen erstellen wollen 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.
Bibliographic Level Mode of Issuance: Monograph
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.
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. 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 – Ein-Stichproben Verteilungsmodell – Zwei-Stichprobenverteilungsmodelle – Kontingenztafeln – Statistische Tests – Ein- und Zwei-Stichprobentests – Tests auf Zusammenhang – Anpassungstests – Einfachklassifikation – Lineare Einfachregression – Multiple Regression – Logistische Regression – Zeitreihen – ARIMA Modelle Studierende der Mathematik, Naturwissenschaften, Informatik, Wirtschafts-und Sozialwissenschaften, Psychologie ab dem ersten Semester Statistik-Interessierte, die eigene Auswertungen erstellen wollen 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.
Statistics .
Computer science.
Probabilities.
Statistics, general.
Computer Science, general.
Probability Theory and Stochastic Processes.