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D. Peter Blum, Vors. Richter am Verwaltungsgericht Dr. Torsten Baumgarten, Beigeordneter beim Niedersächsischen Landkreistag Dipl. Vww. (FH) Herbert Freese, Regierungsdirektor Oliver Groseck, Stadtkämmerer Ekkehard Grunwald, Ministerialdirigent a. Bernd Häusler, Präsident des Niedersächsischen Landesrechnungshofs a. Richard Höptner, Regierungsrat Dr. Lutz Mehlhorn, Ministerialrat Dr. Andreas Menzel, Geschäftsführendes Vorstandsmitglied des Niedersächsischen Landkreistags Prof. Dr. iur. Hubert Meyer, Chef der Niedersächsischen Staatskanzlei Dr. Niedersächsisches kommunalverfassungsgesetz kommentarer. Jörg Mielke, Ministerialrat Dr. Dennis Miller, Gemeindekämmerer Joachim Rose, Geschäftsführer Niedersächsischer Landkreistag Dr. Joachim Schwind, Präsident des OVG Dr. Thomas Smollich, Ministerialdirigent Dr. Christian Wefelmeier, Ltd. Ministerialrat Jürgen Franke, Prof. Holger Weidemann. Cover herunterladen Kommentar Stand: Nov. 2021 Digitales Loseblattwerk (Jahrespreis 1-3 Nutzer) ISBN 978-3-8293-1597-5 *** Jeder weitere Nutzer 15 €/Jahr. Bitte senden Sie Ihre Bestellung bei mehr als 3 Nutzern direkt an Bitte geben Sie während des Bestellvorgangs im Kommentarfeld die Namen und E-Mail-Adressen sämtlicher Nutzer an.
Dabei wird vor allem die Aufbereitung, Umformung und Prüfung der Daten ausführlicher als in anderen Publikationen behandelt, da dieser Teil in der Praxis oft einen wesentlichen Teil des Aufwands ausmacht. Aber auch die Visualisierung bekommt viel Raum, denn gute Diagramme ermöglichen Einblicke, die Zahlen und Worte seinem praxisorientierten Ansatz will das Buch dazu befähigen, alle grundlegenden Schritte eines Datenanalyseprojekts durchzuführen, Daten kompetent in R zu bearbeiten, simulationsbasierte Inferenzstatistik anzuwenden und kritisch zu hinterfragen, klassische und moderne Vorhersagemethoden anzuwenden und betriebswirtschaftliche Fragestellungen mittels datengetriebener Vorhersagemodelle zu beantworten. Sowohl Anwender ohne statistisches Grundlagenwissen als auch Nutzer mit Vorerfahrung lesen dieses Buch mit Gewinn. In verständlicher Sprache und anhand von anschaulichen Beispielen zeigt der Autor, wie moderne Datenanalyse heute funktioniert.
Dieses Buch führt in solche statistische Verfahren anhand der Programmiersprache R ein. Ziel ist es, Leser mit der Art und Weise vertraut zu machen, wie führende Organisationen und Praktiker angewandte Statistik heute einsetzen. Weil sich mit der Digitalisierung auch die statistischen Verfahren verändert haben, vermittelt der Autor neben klassischen Analysemethoden wie Regression auch moderne Methoden wie Textmining und Random-Forest-Modelle. Dabei sind die Inhalte des Buchs durchgehend so aufbereitet, dass sie auch für Leser ohne umfangreiche mathematische Vorkenntnisse verständlich sind. Anhand von Fallbeispielen und Übungen werden die Leser durch alle Phasen der Datenanalyse geführt: Sie lernen, wie Daten eingelesen, aufbereitet, visualisiert, modelliert und kommuniziert werden können. Dabei wird vor allem die Aufbereitung, Umformung und Prüfung der Daten ausführlicher als in anderen Publikationen behandelt, da dieser Teil in der Praxis oft einen wesentlichen Teil des Aufwands ausmacht.
R Programm – Statistik mit der R Statistik Software: Statistik ist wohl eines der Module an der Uni, die am meisten polarisieren. Egal ob Soziologie, Wirtschaftswissenschaften oder Medizin, fast jeder Studierende muss sich früher oder später mit Statistik auseinandersetzen und dann bei Problemen eine Statistik-Beratung in Anspruch nehmen. Dieser Blogartikel soll nicht versuchen, Dir das Modul oder einzelne Theorien schmackhaft zu machen. Für viele ist der Start in die Welt der Statistik ungewohnt. Dieser Artikel soll einen Schritt weiter gehen und Dir zeigen, wie viele Möglichkeiten sich Dir eröffnen sobald Du deine ersten Schritte in jene Welt gewagt hast. Der richtige Umgang mit R ist der Schlüssel dazu. Warum das R Programm? Im Jahr 2009 beschrieb Hal Varian, der damalige und heutige Chefökonom von Google, den Job des Statistikers als den "sexy job" der nächsten 10 Jahre. Im Angesicht der heutigen Debatten um Schlagworte wie "Big Data" oder "Maschinelles Lernen" hatte er mit seiner Ansicht wohl nicht Unrecht.
Die R-Funktion lm(y ~ x), berechnet jedoch nicht nur die Schätzer unseres Modells, sondern auch zahlreiche hilfreiche Parameter wie den R² oder die Signifikanz der jeweiligen Schätzer. Dies ist Fluch und Segen zugleich. Mit etwas Übung lassen sich mit wenig Aufwand viele Erkenntnisse gewinnen. Lass Dich hierbei nicht von den Outputs in R verwirren und beachte zunächst nur Werte, mit denen du vertraut bist. In diesem Beispiel liegt der geschätzte Wert des Intercepts bei 30 und der Schätzer des Steigungsparameters bei -0. 068. Wir erwarten also, dass ein PS mehr, die Reichweite (Miles per Gallon) durchschnittlich um 0. 068 Meilen verringert c. p. Abb. 2: Berechnung eines Lineare Modells in R Visualisierungen mit R Eine der wohl größten Stärken des Statistikprogramms R sind die Plots. Grafische Darstellungen in SPSS sind auch vielseitig, aber kaum ein anderes Statistikprogramm bietet dir eine größere Vielfalt an Visualisierungsmöglichkeiten als R. Viele Visualisierungsarten sind bereits im Grundpaket von R enthalten und lassen sich mit wenig Übung umsetzen.
Vor seiner Tätigkeit an der Hochschule war er mehr als 10 Jahre als Unternehmensberater im In- und Ausland tätig.