Grundlegende Statistik mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung in die Verwendung der Statistik Software R
Autor Jürgen Großde Limba Germană Paperback – 27 apr 2010
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Specificații
ISBN-13: 9783834810397
ISBN-10: 3834810398
Pagini: 270
Ilustrații: XII, 271 S.
Dimensiuni: 170 x 244 x 22 mm
Greutate: 0.45 kg
Ediția:2010
Editura: Vieweg+Teubner Verlag
Colecția Vieweg+Teubner Verlag
Locul publicării:Wiesbaden, Germany
ISBN-10: 3834810398
Pagini: 270
Ilustrații: XII, 271 S.
Dimensiuni: 170 x 244 x 22 mm
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Ediția:2010
Editura: Vieweg+Teubner Verlag
Colecția Vieweg+Teubner Verlag
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Public țintă
Upper undergraduateCuprins
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.
Notă biografică
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.
Textul de pe ultima copertă
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.
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.
Caracteristici
Der Einstieg in Statistik mit R mit vielen Beispielen und Erklärung der grundlegenden statistischen Methoden