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  • Textbook
  • © 2014

Grundlagen der Datenanalyse mit R

Eine anwendungsorientierte Einführung

  • Einsteigerfreundliche Darstellung von R
  • Ausführliche Beschreibung der wichtigsten statistischen Verfahren in den Human- und Sozialwissenschaften
  • Nachschlagewerk oder Begleitlektüre zu Statistikkursen und -büchern
  • Verweise auf Erweiterungsmöglichkeiten durch Zusatzpakete auch für erfahrenere Anwender interessant
  • Mit den Neuerungen von R 3.1.1
  • Includes supplementary material: sn.pub/extras

Part of the book series: Statistik und ihre Anwendungen (STATIST)

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Table of contents (15 chapters)

  1. Front Matter

    Pages i-xvii
  2. Erste Schritte

    • Daniel Wollschläger
    Pages 1-26
  3. Elementare Dateneingabe und -verarbeitung

    • Daniel Wollschläger
    Pages 27-116
  4. Datensätze

    • Daniel Wollschläger
    Pages 117-152
  5. Befehle und Daten verwalten

    • Daniel Wollschläger
    Pages 153-170
  6. Hilfsmittel für die Inferenzstatistik

    • Daniel Wollschläger
    Pages 171-178
  7. Lineare Regression

    • Daniel Wollschläger
    Pages 179-211
  8. t-Tests und Varianzanalysen

    • Daniel Wollschläger
    Pages 212-286
  9. Survival-Analyse

    • Daniel Wollschläger
    Pages 324-350
  10. Klassische nonparametrische Methoden

    • Daniel Wollschläger
    Pages 351-399
  11. Resampling-Verfahren

    • Daniel Wollschläger
    Pages 400-417
  12. Multivariate Verfahren

    • Daniel Wollschläger
    Pages 418-491
  13. Vorhersagegüte prädiktiver Modelle

    • Daniel Wollschläger
    Pages 492-498
  14. Diagramme erstellen

    • Daniel Wollschläger
    Pages 499-570
  15. R als Programmiersprache

    • Daniel Wollschläger
    Pages 571-589
  16. Back Matter

    Pages 590-621

About this book

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. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert.

In die dritte Auflage sind sowohl die Neuerungen von R 3.1.1 als auch jüngere Entwicklungen bei den Zusatzpaketen eingeflossen. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und in den Bereichen der logistischen Regression sowie der Kreuzvalidierung deutlich erweitert. Der Text behandelt nun auch die ordinale, multinomiale und Poisson-Regression ebenso wie log-lineare Modelle und die Survival-Analyse.

Das Buch richtet sichan alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen.

Reviews

“Ein hervorragender Einstieg in die Datenanalyse mit R. Meines Erachtens didaktisch eines der besten Werke für Anfänger. Die Datenanalyse mit R wird in naturwissenschaftlichen Fächern immer wichtiger. ... Dieses Buch ist auch hervorragend zum Selbststudium geeignet.” (Dipl.-Biogeogr. Birgit Bürzle, Arbeitsgruppe Biogeographie, Universität Hamburg)

Authors and Affiliations

  • Institut für Medizinische Biometrie Epidemiologie und Informatik (IMBEI), Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Mainz, Germany

    Daniel Wollschläger

About the author

Daniel Wollschläger ist Akademischer Oberrat an der Universität Kiel mit Schwerpunkten in den Bereichen Forschungsmethoden und Datenauswertung. Er ist derzeit als Statistiker an der Universitätsmedizin Mainz sowie am Haraldsplass Universitätskrankenhaus Bergen (Norwegen) tätig.

Bibliographic Information

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