Aktion	Zweigstelle	Standorte	Status	Frist	Vorbestellungen
Vorbestellen	Zweigstelle: 07., Urban-Loritz-Pl. 2a	Standorte: NN.MNS Woll / College 6a - Naturwissenschaften	Status: Entliehen	Frist: 07.05.2024	Vorbestellungen: 0

Eine ausführliche, breit angelegte und meist an Beispielen orientierte Einführung in das inzwischen verbreitete Softwaresystem, hier in der Version 4.0.2, wobei Kenntnisse über die mathematischen Grundlagen der Statistik vorausgesetzt werden.

 

 

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.

Für die fünfte Auflage wurde das Buch vollständig aktualisiert: Es bezieht sich nun auf die Version 4.0.0 von R, auch die Auswahl und Darstellung verwendeter Zusatzpakete wurde der dynamischen Entwicklung angepasst. Außerdem wurde insbesondere der Abschnitt zur Datenaufbereitung überarbeitet: Zur stärkeren Ausrichtung auf Data-Science-Anwendungen stellt er nun ausführlich das Paket dplyr vor, enthält eine erweiterte Darstellung von R-Markdown-Dokumenten und bespricht Hinweise zur Reproduzierbarkeit von Auswertungen.

 

 

Inhaltsübersicht:

1 Erste Schritte 1 / 2 Elementare Dateneingabe und -Verarbeitung 33 / 3 Daten importieren, exportieren, aufbereiten und aggregieren 145 / 4 Zuverlässige und reproduzierbare Datenauswertung 211 / 5 Hilfsmittel für die Inferenzstatistik 225 / 6 Lineare Regression / 7 Z-Tests und Varianzanalysen 273 / 8 Regressionsmodelle für kategoriale Daten und Zähldaten 351 / 9 Survival-Analyse 393 / 10 Klassische nonparametrische Methoden 423 / 11 Resampling-Verfahren 477 / 12 Multivariate Verfahren 501 / 13 Vorhersagegüte prädiktiver Modelle 579 / 14 Diagrammeerstellen 587 / 15 Diagramme mit ggplot2 657 / 16 Numerische Methoden 683 / 17 R als Programmiersprache 699 / 17.3.1 Funktionskopf 706 / 17.3.2 Funktionsrumpf 707 / 17.3.3 Fehler behandeln 708 / 17.3.4 Rückgabewert und Funktionsende 710 / 17.3.5 Eigene Funktionen verwenden 711 / 17.3.6 Generische Funktionen 711 / 17.4 Funktionen analysieren 713 / 17.4.1 Quelltext fremder Funktionen begutachten 713 / 17.4.2 Funktionen zur Laufzeit untersuchen 715 / 17.5 Effizienz von Auswertungen steigern 718 / 17.5.1 Grundlegende Empfehlungen 718 / 17.5.2 Auswertungen parallelisieren 720 / / Literaturverzeichnis 725 / Stichwortverzeichnis 737 / R-Funktionen, Klassen und Schlüsselwörter 749 / / Zusatzpakete 761