Statistisches Programmieren mit R

1. Front Matter

   Pages I-XXVIII

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2. Erste Schritte mit R

   1. Front Matter

      Pages 1-1

      PDF

   2. R startklar machen

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 2-3

   3. Los geht’s

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 4-13

   4. Vektoren und logische Abfragen

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 14-36

3. Vektorfunktionen für Data Science und Statistik

   1. Front Matter

      Pages 37-37

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   2. Funktionsaufrufe, R-Hilfe und nützliche Funktionen

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 38-61

   3. Arbeitsverzeichnis, Objekte und Dateiordner

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 62-69

   4. Mengen, Sortieren und Kombinatorik

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 70-88

   5. Deskriptive Statistik

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 89-98

   6. Kumulieren und Parallelisieren

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 99-112

   7. Verteilungen und Zufallszahlen

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 113-124

4. Wichtige Hilfsmittel

   1. Front Matter

      Pages 125-125

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   2. Texte, Zeichenketten und Strings

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 126-131

   3. Einfache Datentypen, Modes und Typumwandlung

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 132-138

   4. Beschriftungen, Names und Häufigkeitstabellen

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 139-149

   5. Computerarithmetik und Rundungsfehler

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 150-154

   6. Konstante

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 155-167

5. Datenstrukturen

   1. Front Matter

      Pages 169-169

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   2. Matrizen

      • Daniel Obszelka, Andreas Baierl

      Pages 170-194

Dieses Buch gibt eine umfassende, didaktisch erprobte Einführung in die statistische Programmiersprache R. Es vermittelt fundierte Kenntnisse zum sicheren und effizienten Einsatz von R zur Datenaufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung, Berichterstellung und Simulation.
Sein didaktisches Konzept wurde im Rahmen der mit dem Teaching Award der Universität Wien ausgezeichneten Lehrveranstaltung „Statistisches Programmieren“ entwickelt.  
Das Buch ist somit sowohl als Lehrbuch in Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium und als Nachschlagewerk für R-Profis bestens geeignet.

• Statistisches Programmieren Buch
• Statistik
• Data Science
• Visualisierung
• Datenauswertung
• Statistik Software
• Programmiersprache R
• Programmieren

“Das Buch ist als Einführung in die Programmiersprache R hervorragend geeignet. Der umfangreiche Inhalt deckt einen großen Teil der schließenden und deskriptiven Statistik ab. Besonders erwähnenswert sind die vielen und vor allen Dingen praktischen Programmbeispiele, die der Leser sehr gut nachvollziehen kann. Auch die Anleitung zum "guten" Programmieren ist sehr wichtig und wird den Programmierstil der Studierenden erheblich verbessern.”
Besonders hervorzuheben: “Das Layout mit den farbigen Graphiken und Programmbeispielen ist sehr ansprechend ...” (Prof. Dr. Karl-Werner Hansmann, Operations Management, Universität Hamburg)

• Institut für Statistik und Operations Research, Universität Wien, Wien, Austria

  Daniel Obszelka, Andreas Baierl

Mag. Daniel Obszelka lehrt unter anderem Programmieren mit R an der Universität Wien und beschäftigt sich im Zuge der Lehre intensiv mit Hochschuldidaktik.


Dr. Andreas Baierl lehrt ebenfalls unter anderem Programmieren mit R an der Universität Wien und verwendet die Software in seiner täglichen statistischen Praxis als Wissenschaftler und statistischer Berater. 

Policies and ethics