Daniel Wollschläger

R kompakt

Der schnelle Einstieg in die Datenanalyse

• Broschiertes Buch

Produktbeschreibung

Dieses Buch bietet eine kompakte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Ziel ist es dabei, einen Überblick über die Funktionalität von R zu liefern und einen schnellen Einstieg in die deskriptive Datenauswertung sowie in die Umsetzung der wichtigsten statistischen Tests zu ermöglichen. Zudem deckt das Buch die vielfältigen Möglichkeiten ab, Diagramme zu erstellen, Daten mit anderen Programmen auszutauschen und R durch Zusatzpakete zu erweitern. Das Buch ist damit für Leser geeignet, die R kennenlernen und rasch in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten.

Für die 3. Auflage wurde das Buch grundlegend überarbeitet und auf Neuerungen der R Version 4.1.0 sowie der aktuellen Landschaft der Zusatzpakete abgestimmt. Mit einer stärkeren Ausrichtung auf Data Science Anwendungen stellt das Buch nun ausführlich die Pakete dplyr zur Datenaufbereitung und ggplot2 für Diagramme vor. Darüber hinaus enthält das Buch eine Darstellung von dynamischen R Markdown Dokumenten zur Unterstützung reproduzierbarer Auswertungen.

Produktdetails

• Springer-Lehrbuch
• Verlag: Springer Berlin Heidelberg / Springer Spektrum / Springer, Berlin
• Artikelnr. des Verlages: 978-3-662-63074-7
• 3. Aufl.
• Seitenzahl: 251
• Erscheinungstermin: 29. Juli 2021
• Deutsch
• Abmessung: 240mm x 168mm x 15mm
• Gewicht: 455g
• ISBN-13: 9783662630747
• ISBN-10: 3662630745
• Artikelnr.: 61129201

Autorenporträt

PD Dr. Daniel Wollschläger lehrte viele Jahre am Institut für Psychologie der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und ist nun am Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik der Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz tätig.

Inhaltsangabe

Erste Schritte.- Daten importieren und exportieren.- Elementare Datenverarbeitung.- Datensätze aufbereiten und aggregieren mit dplyr.- R-Dokumente und Notebooks erstellen.- Hilfsmittel für die Inferenzstatistik.- Lineare Regression.- t-Tests und Varianzanalysen.- Nonparametrische Methoden.- Multivariate Verfahren.- Diagramme mit ggplot2 erstellen.- R als Programmiersprache.