Programmieren Mit R

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Programmieren Mit R

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Author : Uwe Ligges
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2005-09-05

Programmieren Mit R written by Uwe Ligges and has been published by Springer-Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2005-09-05 with Mathematics categories.

R ist eine objekt-orientierte und interpretierte Sprache und Programmierumgebung für Datenanalyse und Grafik - frei erhältlich unter der GPL. Ziel dieses Buches ist es, nicht nur ausführlich in die Grundlagen der Sprache R einzuführen, sondern auch ein Verständnis der Struktur der Sprache zu vermitteln. Leicht können so eigene Methoden umgesetzt, Objektklassen definiert und ganze Pakete aus Funktionen und zugehöriger Dokumentation zusammengestellt werden. Die enormen Grafikfähigkeiten von R werden detailliert beschrieben. Das Buch richtet sich an alle, die R als flexibles Werkzeug zur Datenenalyse und -visualisierung einsetzen möchten: Studierende, die Daten in Projekten oder für ihre Diplomarbeit analysieren möchten, Forschende, die neue Methoden ausprobieren möchten, und diejenigen, die in der Wirtschaft täglich Daten aufbereiten, analysieren und anderen in komprimierter Form präsentieren.

Statistics For Linguistics With R

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Author : Stefan Thomas Gries
language : en
Publisher: Walter de Gruyter
Release Date : 2009

Statistics For Linguistics With R written by Stefan Thomas Gries and has been published by Walter de Gruyter this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2009 with Computers categories.

The book features recommendations for further study, think breaks and exercises. Full answer keys to the exercises are provided on the book's companion website which is part of a newsgroup where readers can download all data and code, post questions, and receive feedback from other readers and the author. --Book Jacket.

Applied Econometrics With R

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Author : Christian Kleiber
language : en
Publisher: Springer Science & Business Media
Release Date : 2008-12-10

Applied Econometrics With R written by Christian Kleiber and has been published by Springer Science & Business Media this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2008-12-10 with Business & Economics categories.

R is a language and environment for data analysis and graphics. It may be considered an implementation of S, an award-winning language initially - veloped at Bell Laboratories since the late 1970s. The R project was initiated by Robert Gentleman and Ross Ihaka at the University of Auckland, New Zealand, in the early 1990s, and has been developed by an international team since mid-1997. Historically, econometricians have favored other computing environments, some of which have fallen by the wayside, and also a variety of packages with canned routines. We believe that R has great potential in econometrics, both for research and for teaching. There are at least three reasons for this: (1) R is mostly platform independent and runs on Microsoft Windows, the Mac family of operating systems, and various ?avors of Unix/Linux, and also on some more exotic platforms. (2) R is free software that can be downloaded and installed at no cost from a family of mirror sites around the globe, the Comprehensive R Archive Network (CRAN); hence students can easily install it on their own machines. (3) R is open-source software, so that the full source code is available and can be inspected to understand what it really does, learn from it, and modify and extend it. We also like to think that platform independence and the open-source philosophy make R an ideal environment for reproducible econometric research.

Moderne Datenanalyse Mit R

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Author : Sebastian Sauer
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2019-01-29

Moderne Datenanalyse Mit R written by Sebastian Sauer and has been published by Springer-Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-01-29 with Business & Economics categories.

Die Kaufempfehlung, die Ihnen ein Webstore ausspricht, die Einschätzung, welcher Kunde kreditwürdig ist, oder die Analyse der Werttreiber von Immobilien – alle diese Beispiele aus dem heutigen Leben sind Ergebnis moderner Verfahren der Datenanalyse. 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. 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. 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.

R

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Author : Reinhold Hatzinger
language : de
Publisher: Pearson Deutschland GmbH
Release Date : 2011

R written by Reinhold Hatzinger and has been published by Pearson Deutschland GmbH this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2011 with categories.

"R - Einführung durch angewandte Statistik gibt eine Einführung in die statistische Programmumgebung R sowie in grundlegende statistische Verfahren und zeigt, wie diese in R umgesetzt werden. Das Buch folgt einem alternativen didaktischen Ansatz: ausgehend von Datentypen und dazugehörigen Fragestellungen wird auf praxisorientierte, nicht-technische Weise eine integrierte Darstellung deskriptiver und analytischer Methoden gegeben. In jedem Abschnitt werden an einem klar strukturierten Beispiel typische Methoden der Datenbeschreibung und der Auswertung in R demonstriert. Die Ergebnisse werden nicht nur statistisch sondern auch inhaltlich interpretiert. Dies ermöglicht den LeserInnen einen einfachen Zugang und die Umsetzung auf eigene Problemstellungen."--Herausgeber.

R Kurz Gut

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Author : Jörg Staudemeyer
language : de
Publisher: O'Reilly
Release Date : 2022-06-01

R Kurz Gut written by Jörg Staudemeyer and has been published by O'Reilly this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-06-01 with Computers categories.

Die praktische Kurzeinführung und Referenz für die Statistik-Software R Konkurrenzlos günstig und kompakt Für Studium, Wissenschaft und die Datenanalyse in Unternehmen Deckt den kompletten Datenzyklus ab: Datenerzeugung, das Einlesen und Speichern, Bearbeiten und Aufbereiten der Daten, die graphische Darstellung und die statistische Auswertung In Zeiten von Data Mining und künstlicher Intelligenz ist die Verarbeitung großer Datenmengen ein Thema, dessen Bedeutung enorm zugenommen hat. Die beliebte Open-Source-Software R ist eine Programmiersprache und Arbeitsumgebung, die auf die numerische und graphische Datenanalyse spezialisiert ist. Dieses Buch hat das Ziel, Sie schnell und effizient mit R vertraut zu machen und Ihnen die prinzipielle Funktionsweise und die Möglichkeiten, die diese Sprache bietet, zu vermitteln. R – kurz & gut richtet sich an diejenigen, die sich bereits mit statistischen Grundbegriffen auskennen und möglichst schnell mit R produktiv starten möchten. Das Buch bietet eine Einführung in die Arbeit mit der Entwicklungsumgebung und vermittelt einen Überblick über die R-Syntax. Eine kompakte Referenz der zentralen statistischen und programmatischen Funktionen, die zum Basispaket von R gehören, ermöglichen Ihnen ein schnelles Nachschlagen.

Quantitative Corpus Linguistics With R

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Author : Stefan Th. Gries
language : en
Publisher: Routledge
Release Date : 2009-03-04

Quantitative Corpus Linguistics With R written by Stefan Th. Gries and has been published by Routledge this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2009-03-04 with Education categories.

The first textbook of its kind, Quantitative Corpus Linguistics with R demonstrates how to use the open source programming language R for corpus linguistic analyses. Computational and corpus linguists doing corpus work will find that R provides an enormous range of functions that currently require several programs to achieve – searching and processing corpora, arranging and outputting the results of corpus searches, statistical evaluation, and graphing.

Statistisches Tutorium F R Wirtschaftswissenschaftler

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Author : MSc Christian Schäfer
language : de
Publisher: Springer Science & Business Media
Release Date : 2009-08-26

Statistisches Tutorium F R Wirtschaftswissenschaftler written by MSc Christian Schäfer and has been published by Springer Science & Business Media this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2009-08-26 with Business & Economics categories.

Dieses Übungsbuch wendet sich an Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, die sich gezielt und effizient auf Statistikklausuren im Bachelorstudiengang vorbereiten möchten. Die Übungsaufgaben beinhalten eine Vielzahl praxisnaher deskriptiver und induktiver statistischer Problemstellungen inklusive der kompletten und durch Abbildungen visualisierten Lösungen. Der von studentischer Seite häufig gewünschten Praxisnähe der Übungsaufgaben kommt das Buch durch die im Anhang zur Verfügung gestellten Quellcodes des statistischen Programmpaketes R nach. Damit können leicht auch größere Datensätze, z.B. von Master- oder Bachelorarbeiten, zuverlässig ausgewertet werden.

R In A Nutshell

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Author : Joseph Adler
language : de
Publisher: O'Reilly Germany
Release Date : 2010

R In A Nutshell written by Joseph Adler and has been published by O'Reilly Germany this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2010 with Computers categories.

Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Grunde: Weil man damit naturlich ganz andere Moglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gangiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man namlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsablaufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenuber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei uber binare Fremdformate bis hin zu den ganz grossen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitaren Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie konnen viel mit R machen wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stobern Sie in Ihrem gut bestuckten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberflache, unzahlige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen und Pakete, Pakete, Pakete. Fur quasi jeden statistischen Anwendungsbereich konnen Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie mussen Syntax und Grammatik von R nicht lernen wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnuren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzahliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchfuhren und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen."

Statistics For Linguistics With R

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Author : Stefan Th. Gries
language : en
Publisher: Walter de Gruyter
Release Date : 2013-03-22

Statistics For Linguistics With R written by Stefan Th. Gries and has been published by Walter de Gruyter this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2013-03-22 with Language Arts & Disciplines categories.

This book is the revised and extended second edition of Statistics for Linguistics with R. The volume is an introduction to statistics for linguists using the open source software R. It is aimed at students and instructors/professors with little or no statistical background and is written in a non-technical and reader-friendly/accessible style. It first introduces in detail the overall logic underlying quantitative studies: exploration, hypothesis formulation and operationalization, and the notion and meaning of significance tests. It then introduces some basics of the software R relevant to statistical data analysis. A chapter on descriptive statistics explains how summary statistics for frequencies, averages, and correlations are generated with R and how they are graphically represented best. A chapter on analytical statistics explains how statistical tests are performed in R on the basis of many different linguistic case studies: For nearly every single example, it is explained what the structure of the test looks like, how hypotheses are formulated, explored, and tested for statistical significance, how the results are graphically represented, and how one would summarize them in a paper/article. A chapter on selected multifactorial methods introduces how more complex research designs can be studied: methods for the study of multifactorial frequency data, correlations, tests for means, and binary response data are discussed and exemplified step-by-step. Also, the exploratory approach of hierarchical cluster analysis is illustrated in detail. The book comes with many exercises, boxes with short think breaks and warnings, recommendations for further study, and answer keys as well as a statistics for linguists newsgroup on the companion website. Just like the first edition, it is aimed at students, faculty, and researchers with little or no statistical background in statistics or the open source programming language R. It avoids mathematical jargon and discusses the logic and structure of quantitative studies and introduces descriptive statistics as well as a range of monofactorial statistical tests for frequencies, distributions, means, dispersions, and correlations. The comprehensive revision includes new small sections on programming topics that facilitate statistical analysis, the addition of a variety of statistical functions readers can apply to their own data, a revision of overview sections on statistical tests and regression modeling, a complete rewrite of the chapter on multifactorial approaches, which now contains sections on linear regression, binary and ordinal logistic regression, multinomial and Poisson regression, and repeated-measures ANOVA, and a new visual tool to identify the right statistical test for a given problem and data set. The amount of code available from the companion website has doubled in size, providing much supplementary material on statistical tests and advanced plotting.