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Mathematics - Probability Theory and Stochastic Processes | Programmieren mit R

Programmieren mit R

Ligges, Uwe

2., überarb. u. aktualisierte Aufl. 2007, XII, 247 S.

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R ist eine objekt-orientierte und interpretierte Sprache und Programmierumgebung für Datenanalyse und Grafik.

Content Level » Research

Stichwörter » Betriebssystem - Datenanalyse - Datenbank - Datenstrukturen - Excel - Logik - Programmieren - Programmierung - Software - Statistik - Visualisierung - objektorientiertes Programmieren

Verwandte Fachbereiche » Computational Statistics - Systembiologie und Bioinformatik - Wahrscheinlichkeitstheorie

Inhaltsverzeichnis 

1 Einleitung 1.1 Die Geschichte 1.2 Warum R? 1.3 Überblick 2 Grundlagen 2.1 R als Taschenrechner 2.2 Zuweisungen 2.3 Objekte 2.4 Hilfe 2.4.1 Das integrierte Hilfesystem 2.4.2 Handbücher und weiterführende Literatur 2.4.3 Mailinglisten 2.5 Eine Beispielsitzung 2.6 Workspace - der Arbeitsplatz 2.7 Logik und fehlende Werte 2.8 Datentypen 2.9 Datenstrukturen und deren Behandlung 2.9.1 Vektoren 2.9.2 Matrizen 2.9.3 Arrays 2.9.4 Listen 2.9.5 Datensätze - data frames 2.9.6 Objekte für formale S4 Klassen 2.10 Konstrukte 2.10.1 Bedingte Anweisungen 2.10.2 Schleifen 2.11 Zeichenketten 3 Ein­ und Ausgabe von Daten 3.1 ASCII-Dateien 3.2 Binär-Dateien 3.3 R Objekte lesen und schreiben 3.4 Spezielle Datenformate 3.5 Zugriff auf Datenbanken 3.6 Zugriff auf Excel­Daten 4 Die Sprache im Detail 4.1 Funktionen 4.1.1 Funktionsaufruf 4.1.2 Eigene Funktionen definieren 4.2 Verzögerte Auswertung - Lazy Evaluation 4.3 Umgebungen und deren Regeln - Environments und Scoping Rules 4.4 Finden und Beseitigen von Fehlern - Debugging 4.5 Rekursion 4.6 Umgang mit Sprachobjekten 5 Effizientes Programmieren 5.1 Programmierstil 5.2 Vektorwertiges Programmieren und Schleifen 5.2.1 Sinnvolles Benutzen von Schleifen 5.2.2 Vektorwertiges Programmieren - mit apply() und Co 5.3 Hilfsmittel zur Effzienzanalyse 5.3.1 Laufzeitanalyse - Profiling 6 Objektorientiertes Programmieren 6.1 OOP mit S3­Methoden und ­Klassen 6.2 OOP mit S4­Methoden und ­Klassen 6.2.1 Beispiel: Eine Klasse Wave undMethoden 7 Statistik mit R 7.1 Grundlegende Funktionen 7.2 Verteilungen und Stichproben 7.3 Zufallszahlen 7.4 Formelnotation 7.5 Lineare Modelle 7.6 Überblick: Weitere Verfahren 8 Grafik 8.1 Konventionelle Grafik 8.1.1 Ausgabe von Grafik - Devices 8.1.2 High level Grafik 8.1.3 Konfigurierbarkeit - par() 8.1.4 Low level Grafik 8.1.5 Mathematische Beschriftung 8.1.6 Eigene Grafikfunktionen definieren 8.2 Trellis-Grafiken mit lattice 8.2.1 Unterschiede zu konventioneller Grafik 8.2.2 Ausgabe von Trellis Grafiken - trellis.device() 8.2.3 Formelinterface 8.2.4 Konfiguration und Erweiterbarkeit 8.3 Dynamische und interaktive Grafik 9 Erweiterungen 9.1 Einbinden von Quellcode: C, C++, Fortran 9.2 Integration 9.2.1 Integration anderer Programme in R 9.2.2 Integration von R in andere Programme 9.2.3 Omegahat 9.3 Der Batch Betrieb 9.4 Aufruf des Betriebsystems 10 Pakete 10.1 Warum Pakete? 10.2 Paketübersicht 10.2.1 Basis Pakete 10.2.2 Empfohlene Pakete 10.2.3 Weitere Pakete 10.3 Struktur von Paketen 10.4 Funktionen und Daten in Paketen 10.5 C, C++ und Fortran Quellcode in Paketen 10.6 Dokumentation 10.6.1 Das Rd Format 10.6.2 SWeave Anhang A R installieren und benutzen A.1 R herunterladen und installieren A.2 R konfigurieren A.3 R auf verschiedenen Betriebssystemen B Editoren für R B.1 Der Emacs mit ESS B.2 WinEdt mit R­WinEdt C Grafische Benutzeroberflächen (GUI) für R C.1 tcltk C.2 Der R Commander C.3 Windows GUI D Tabelle englischer und deutscher

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