R kompakt: Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse
Dieses Buch bietet eine kompakte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Ziel ist es dabei, einen Überblick über die Funktionalität von R zu liefern und einen schnellen Einstieg in die deskriptive Datenauswertung sowie in die Umsetzung der wichtigsten statistischen Tests zu ermöglichen. Zudem deckt das Buch die vielfältigen Möglichkeiten ab, Diagramme zu erstellen, Daten mit anderen Programmen auszutauschen und R durch Zusatzpakete zu erweitern. Das Buch ist damit für Leser geeignet, die R kennenlernen und rasch in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten.

Für die 3. Auflage wurde das Buch grundlegend überarbeitet und auf Neuerungen der R Version 4.1.0 sowie der aktuellen Landschaft der Zusatzpakete abgestimmt. Mit einer stärkeren Ausrichtung auf Data Science Anwendungen stellt das Buch nun ausführlich die Pakete dplyr zur Datenaufbereitung und ggplot2 für Diagramme vor. Darüber hinaus enthält das Buch eine Darstellung von dynamischen R Markdown Dokumenten zur Unterstützung reproduzierbarer Auswertungen.

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R kompakt: Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse
Dieses Buch bietet eine kompakte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Ziel ist es dabei, einen Überblick über die Funktionalität von R zu liefern und einen schnellen Einstieg in die deskriptive Datenauswertung sowie in die Umsetzung der wichtigsten statistischen Tests zu ermöglichen. Zudem deckt das Buch die vielfältigen Möglichkeiten ab, Diagramme zu erstellen, Daten mit anderen Programmen auszutauschen und R durch Zusatzpakete zu erweitern. Das Buch ist damit für Leser geeignet, die R kennenlernen und rasch in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten.

Für die 3. Auflage wurde das Buch grundlegend überarbeitet und auf Neuerungen der R Version 4.1.0 sowie der aktuellen Landschaft der Zusatzpakete abgestimmt. Mit einer stärkeren Ausrichtung auf Data Science Anwendungen stellt das Buch nun ausführlich die Pakete dplyr zur Datenaufbereitung und ggplot2 für Diagramme vor. Darüber hinaus enthält das Buch eine Darstellung von dynamischen R Markdown Dokumenten zur Unterstützung reproduzierbarer Auswertungen.

29.99 In Stock
R kompakt: Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse

R kompakt: Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse

by Daniel Wollschlïger
R kompakt: Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse

R kompakt: Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse

by Daniel Wollschlïger

eBook3. Aufl. 2021 (3. Aufl. 2021)

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Overview

Dieses Buch bietet eine kompakte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Ziel ist es dabei, einen Überblick über die Funktionalität von R zu liefern und einen schnellen Einstieg in die deskriptive Datenauswertung sowie in die Umsetzung der wichtigsten statistischen Tests zu ermöglichen. Zudem deckt das Buch die vielfältigen Möglichkeiten ab, Diagramme zu erstellen, Daten mit anderen Programmen auszutauschen und R durch Zusatzpakete zu erweitern. Das Buch ist damit für Leser geeignet, die R kennenlernen und rasch in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten.

Für die 3. Auflage wurde das Buch grundlegend überarbeitet und auf Neuerungen der R Version 4.1.0 sowie der aktuellen Landschaft der Zusatzpakete abgestimmt. Mit einer stärkeren Ausrichtung auf Data Science Anwendungen stellt das Buch nun ausführlich die Pakete dplyr zur Datenaufbereitung und ggplot2 für Diagramme vor. Darüber hinaus enthält das Buch eine Darstellung von dynamischen R Markdown Dokumenten zur Unterstützung reproduzierbarer Auswertungen.


Product Details

ISBN-13: 9783662630754
Publisher: Springer Spektrum
Publication date: 07/28/2021
Sold by: Barnes & Noble
Format: eBook
File size: 25 MB
Note: This product may take a few minutes to download.
Language: German

About the Author

PD Dr. Daniel Wollschläger lehrte viele Jahre am Institut für Psychologie der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und ist nun am Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz tätig.

Table of Contents

Erste Schritte.- Daten importieren und exportieren.- Elementare Datenverarbeitung.- Datensätze aufbereiten und aggregieren mit dplyr.- R-Dokumente und Notebooks erstellen.- Hilfsmittel für die Inferenzstatistik.- Lineare Regression.- t-Tests und Varianzanalysen.- Nonparametrische Methoden.- Multivariate Verfahren.- Diagramme mit ggplot2 erstellen.- R als Programmiersprache.​
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