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E-Book

Statistik mit R

Eine praxisorientierte Einführung in R

AutorJoachim Zuckarelli
VerlagO'Reilly Verlag
Erscheinungsjahr2017
ReiheAnimals 
Seitenanzahl366 Seiten
ISBN9783960101413
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis25,99 EUR
Erfahren Sie in diesem Buch, was Sie wirklich wissen müssen, um statistische Analysen mit R erfolgreich durchzuführen. Diese pragmatische Einführung in die statistische Arbeit mit R eignet sich insbesondere für Studenten und Wissenschaftler aus dem wirtschafts-, sozialoder politikwissenschaftlichen Bereich, aber auch für diejenigen, die beruflich mit Statistik zu tun haben, weil sie zum Beispiel Finanzmarktdaten auswerten oder an Marktforschungsstudien arbeiten. Anders als viele andere Einführungen in R vermittelt Ihnen dieses Buch nicht nur die Grundlagen der Sprache R, sondern verknüpft dies mit der kompakten Darstellung zentraler Methoden der Statistik: Statistische Kernkonzepte werden gut nachvollziehbar beschrieben, bevor sie mit R angewandt werden. Eine Interpretation des R-Outputs aus statistischer Sicht sowie die Erläuterung der häufigsten Fehlermeldungen und ihrer Ursachen trägt dazu bei, Konzepte besser zu verstehen und Zusammenhänge zu erkennen. Auf diese Weise werden Sie rasch in die Lage versetzt, produktiv mit R zu arbeiten. Themen des Buchs sind: - Mit Daten arbeiten: Ihre Arbeit mit R organisieren, Einlesen von Daten in R, Datenspeicherung - Daten aufbereiten: unterschiedliche Datensätze kombinieren, Daten filtern, sortieren und bereinigen - Daten deskriptiv analysieren: den Datensatz kennenlernen, Lage-, Streuungs-und Zusammenhangsmaße berechnen und interpretieren - Kontinuierliche Daten analysieren: Lineare Regressionsmodelle, Hypothesentests, Diagnose und Behandlung von Annahmeverletzungen - Kategoriale Daten analysieren: Lineares Wahrscheinlichkeitsmodell, Logit-und Probit-Modelle - Ergebnisse präsentieren: Ergebnisse in Tabellen und Grafiken aussagekräftig präsentieren

Joachim Zuckarelli hat Volkswirtschaftslehre und Politikwissenschaft an der Universität Mannheim studiert und ist Diplom-Volkswirt. Bereits seit dem Studium beschäftigt er sich mit R. Er hat neun Jahre als Unternehmensberater bei einer großen internationalen Beratungsgesellschaft gearbeitet und ist heute als Projektmanager in der Labordiagnostik-Branche tätig. Er lebt und arbeitet in München.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Impressum4
Inhaltsverzeichnis5
Kapitel 1: Einführung9
An wen richtet sich dieses Buch?11
Aufbau dieses Buchs11
Was ist R?12
Keine Angst vorm Programmieren!13
R installieren15
Komfortabler arbeiten: R-Editoren18
Hilfe zu R bekommen20
Beispieldateien zum Download25
Kapitel 2: Die eigene Arbeit organisieren27
Eingabemodi von R27
Packages verwenden30
Ein Arbeitsverzeichnis aufbauen33
Arbeitsstände sichern und wiederherstellen36
Kapitel 3: Mit Daten arbeiten39
Einfache Variablen und Zuweisungen39
Variablen als Datenspeicher40
Variablen erzeugen und mit Werten versehen41
Numerische Variablen43
Zeichenketten43
Logische Werte44
Faktoren46
Datentypen von Variablen ermitteln und konvertieren48
Variablen löschen50
Vektoren51
Vektoren anlegen51
Mit Missings umgehen54
Auf einzelne Elemente eines Vektors zugreifen55
Dataframes58
Einlesen von Daten nach R66
Der Beispieldatensatz66
Einige Tipps zur Arbeit mit Daten68
Importieren der Daten69
Kapitel 4: Daten aufbereiten77
Datenaufbereitung mit R – muss das sein?77
Datensätze zusammenführen78
Datensätze mit gleicher Struktur79
Datensätze mit unterschiedlicher Struktur82
Daten selektieren85
Selektion mit festen Indexwerten85
Selektion mit Bedingungen88
Daten rekodieren91
Daten klassieren95
Duplikate bereinigen97
Daten sortieren99
Geänderten Datensatz speichern101
Kapitel 5: Daten deskriptiv analysieren107
Repetitorium Deskriptive Statistik108
Lagemaße109
Streuungsmaße111
Zusammenhangsmaße114
Statistische Kennzahlen in R117
Lagemaße in R117
Streuungsmaße in R121
Zusammenhangsmaße in R127
Daten gruppiert analysieren130
Kapitel 6: Lineare Regression: Kontinuierliche Daten analysieren (Inferenzstatistik I)135
Die Rolle der Inferenzstatistik135
Statistisches Repetitorium Lineare Regression136
Was ist lineare Regression?137
Annahmen des linearen Regressionsmodells139
Schätzung von linearen Regressionsmodellen148
Bestimmung der Schätzgüte153
Unverzerrtheit und Effizienz der Schätzer157
Hypothesentests einzelner Parameter161
Gleichzeitige Hpothesentests mehrerer Parameter168
Lineare Regression in R172
Ein erstes Regressionsmodell in R173
Weitere Beispiele für Regressionsmodelle181
Ein genauerer Blick auf die Funktion lm184
Ein genauerer Blick auf die Funktion summary190
Hypothesentests in R195
Typen von Hypothesentests196
Hypothesentests einzelner Parameter199
Gleichzeitige Hypothesentests mehrerer Parameter203
Regression auf kategoriale Variablen211
Kategoriale Variablen als Regressoren211
Die Basiskategorie verstehen und interpretieren214
Verletzung der Annahmen des linearen Regressionsmodells221
Heteroskedastizität222
Multikollinearität233
Nicht normalverteilte Störgrößen239
Autokorrelation242
Spezifikationsfehler248
Entwicklung von Regressionsmodellen – ein paar Tipps259
Kapitel 7: Kategoriale Daten analysieren (Inferenzstatistik II)265
Das lineare Wahrscheinlichkeitsmodell265
Logit- und Probit-Modelle268
Abhängige kategoriale Variablen mit zwei Kategorien269
Abhängige kategoriale Variablen mit mehreren Kategorien277
Kapitel 8: Ergebnisse präsentieren289
Tabellen mit R289
Grafiken mit R296
Histogramme297
Scatterplots (Punktwolken)301
Boxplots305
Globale Grafikparameter einstellen308
Mehrere Grafiken kombinieren311
Elemente zu Grafiken hinzufügen313
Kapitel 9: Programmieren mit R319
R-Skripte320
R-Skripte bearbeiten und ausführen320
R-Code kommentieren321
R-Code modularisieren324
Grundlegende Konzepte der Programmierung in R325
Funktionen326
Der Funktionskopf329
Der Funktionsrumpf331
Kontrollstrukturen335
Wenn-Dann-Entscheidungen (if-Konstrukte)336
Abgezählte Schleifen (for)339
Bedingte Schleifen (while)343
Ein ausführliches Beispiel347
Index357
Über den Autor365
Kolophon365
www.oreilly.de0

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