Einführung in die Statistik mit R
Zusammenfassung
Vorteile
- Einführung in die statistische Analyse mit R für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler
- Inklusive hilfreicher Tipps wie "Ansprechende Grafiken mit R gestalten"
Zum Thema
R ist ein Statistikprogramm, das kostenlos über das Internet verbreitet wird und dessen Source Codes frei zugänglich sind.
Aufgrund dieses kostenlosen Angebots gehen immer mehr Dozenten dazu über, neben SPSS auch R zu lehren bzw. SPSS durch R zu ersetzen.
In R steht dem Nutzer die gesamte Bandbreite statistischer Verfahren zur Verfügung. Durch die eigenständige Programmierumgebung ist die Software sehr flexibel und erlaubt notwendige Modifikationen und Erweiterungen verfügbarer Prozeduren.
Zum Werk
Dieses Buch führt leicht verständlich in die statistische Analyse mit R ein. Anhand von Beispielen wird die Umsetzung der wichtigsten Methoden der Statistik, wie sie üblicherweise in den Grundkursen gelehrt werden, mit R vorgestellt.
Das Buch verfolgt entsprechend zwei Ziele:
1. Vorstellung der statistischen Methoden,
2. Benutzung des Werkzeuges R zur Analyse von Daten.
Inhalt
- Grundlagen von R
- Datenbehandlung und graphische Darstellungen mit R
- Datenbeschreibungen (deskriptive Statistik)
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Regressionsanalysen
- Optimierungsverfahren
- Simulationen mit R
Neben vielen neuen, wirtschaftsorientierten Beispielen wird nun auch in die Paneldatenanalyse und Stichprobentheorie eingeführt.
Zu den Autoren
Dr. Andreas Behr ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Statistik und Ökonometrie der Universität Münster.
Dr. Ulrich Pötter ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Statistik der Universität Bochum.
Zielgruppe
Für Studierende und Dozenten der Wirtschaftswissenschaften im Bachelor an Universitäten und Fachhochschulen.
- Kapitel Ausklappen | EinklappenSeiten
- 1–1 Titelei/Inhaltsverzeichnis 1–1
- 1–1 Cover 1–1
- 2–2 Zum Inhalt_Autor 2–2
- 3–3 Titel 3–3
- 4–4 Vorwort 4–4
- 5–7 Inhaltsverzeichnis 5–7
- 8–23 1 Einführung 8–23
- 24–41 2 Rechenoperationen und Programmablauf in R 24–41
- 42–53 3 Datenspeicherung und Austausch von Daten 42–53
- 54–68 4 Datenauswahl und Datentransformation 54–68
- 69–82 5 Datenbeschreibung: Eine Variable 69–82
- 83–98 6 Datenbeschreibung: Mehrere Variablen 83–98
- 99–117 7 Grundlagen der Simulation 99–117
- 118–133 8 Stochastische Modelle 118–133
- 134–165 9 Lineare Regression 134–165
- 166–179 10 Die Maximum-Likelihood-Methode 166–179
- 180–197 11 Optimierung, Logit-, Probit-, Poisson-Regression 180–197
- 198–221 12 Stichproben 198–221
- 222–249 13 Ansprechende Graphiken 222–249
- 250–263 14 Tipps und weitere Möglichkeiten 250–263
- 264–267 Verzeichnis der Befehle und Funktionen 264–267
- 268–268 Verzeichnis der Pakete 268–268
- 269–273 Sachverzeichnis 269–273
- 274–274 Impressum 274–274
