Informationen zum Buch Befehlssammlung und Datensätze Ergänzungen Errata Wollschläger, D. (2020). Grundlagen der Datenanalyse mit R: eine anwendungsorientierte Einführung. 5. Aufl. Berlin: Springer. 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. Grundlagen der Datenanalyse mit R. 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.
Andererseits gibt es auch viele kleinere Packages mit weniger komplexen Inhalten. Wir haben uns bereits mit den Funktionen beschäftigt und erwähnt, dass auch sehr leicht eigene Funktionen geschrieben werden können. Solltest Du im Laufe deiner Arbeit also mehrere dieser Funktionen geschrieben haben und der Meinung sein, dass auch anderen diese Funktionen helfen könnten, kannst du sie in einem eigenen Package zusammenstellen und anderen zur Verfügung stellen. Dadurch gibt es mittlerweile mehrere Tausend Packages, die kontinuierlich weiterentwickelt werden. Outputs mit dem R Programm Wie bereits angesprochen, stehen im Statistikprogramm R viele Funktionen zur Verfügung. Manche dieser Funktionen geben lediglich einfache Rechenoperationen wie den Mittelwert oder eine Summe wieder. Andere Funktionen können jedoch auch in Windeseile statistische Modelle berechnen. Buchtitel mit r online. Brauchst du Hilfe, kannst du dich auch an einen Statistik-Service wenden. Ein Beispiel hierfür ist die Regressionsanalyse. Klassischerweise interessieren uns bei der Berechnung dieses Modells zunächst Achsenabschnitt (Intercept) und Steigungsparameter (Slope).
Aber auch die Visualisierung bekommt viel Raum, denn gute Diagramme ermöglichen Einblicke, die Zahlen und Worte verbergen. Mit 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. Der Autor Professor Dr. habil. Sebastian Sauer arbeitet als Hochschullehrer für Wirtschaftspsychologie an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management in Nürnberg und versteht sich als Data Scientist. Daten mit R zu analysieren, ist aktuell eines seiner zentralen Interessensgebiete. Buch Autoren mit R - Perlentaucher. Besonderes Augenmerk legt er auf den Erkenntnisbeitrag, den neue Analyseverfahren leisten. Neben dem "Wie" der Datenanalyse beschäftigen ihn die Grenzen und Gefahren, die die moderne Datenwissenschaft für den Einzelnen und die Zivilgesellschaft mit sich bringt.