Book description
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil es sich gerade zum Goldstandard für die Lösung statistischer Probleme und die Entwicklung eigener Analyseprogramme mausert. Weil man damit natürlich mehr Werkzeuge an der Hand hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen hat man nämlich neben den fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden auch eine komplette Programmiersprache zur Verfügung, mit der sich eigene Algorithmen entwickeln lassen. Außerdem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt ausgehend die professionelle Statistik.
Table of contents
- A Note Regarding Supplemental Files
- Vorwort
- I. R-Grundlagen
-
II. Die Programmiersprache R
- 5. Überblick über die Programmiersprache R
- 6. R-Syntax
- 7. R-Objekte
- 8. Symbole und Umgebungen
- 9. Funktionen
- 10. Objektorientierte Programmierung
- 11. Hochperformantes R
-
III. Daten aufbereiten und darstellen
- 12. Daten speichern, laden und bearbeiten
- 13. Datenaufbereitung
- 14. Grafik
- 15. Trellis-Grafik mit Lattice
-
IV. Statistik mit R
- 16. Datenexploration
- 17. Wahrscheinlichkeitsverteilungen
-
18. Statistische Testverfahren
-
Parametrische Tests
- Mittelwertvergleiche bei einer oder zwei Stichproben
- Vergleich verbundener Daten
- Mittelwertvergleiche zwischen mehr als zwei Gruppen
- Paarweise t-Tests für mehrere Gruppen
- Varianzvergleiche bei zwei oder mehr Stichproben
- Test einer Stichprobe auf Normalverteiltheit
- Test einer Stichprobe auf eine beliebige Verteilung
- Test von zwei Stichproben auf gleiche Verteilung
- Absicherung von Korrelationen
- Verfahren für Rangdaten
- Verfahren für Häufigkeitsdaten
-
Parametrische Tests
- 19. Poweranalyse
- 20. Regressionsmodelle
- 21. Klassifikationsmodelle
- 22. Maschinelles Lernen
- 23. Zeitreihenanalyse
- 24. Bioconductor
-
A. Funktionsreferenz
- Das Paket base
- Das Paket boot
- Das Paket class
- Das Paket cluster
- Das Paket codetools
- Das Paket foreign
- Das Paket graphics
- Das Paket grDevices
- Das Paket grid
- Das Paket KernSmooth
- Das Paket lattice
- Das Paket MASS
- Das Paket Matrix
- Das Paket methods
- Das Paket mgcv
- Das Paket nlme
- Das Paket nnet
- Das Paket rpart
- Das Paket spatial
- Das Paket splines
- Das Paket stats
- Das Paket stats4
- Das Paket survival
- Das Paket tcltk
- Das Paket tools
- Das Paket utils
- B. Datensatzreferenz
- C. Literatur
- D. Über den Autor
- E. Über den Übersetzer
- Stichwortverzeichnis
- Kolophon
- Copyright
Product information
- Title: R in a Nutshell
- Author(s):
- Release date: May 2012
- Publisher(s): O'Reilly Verlag
- ISBN: 97833897216495
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