Groß, J: Grundlegende Statistik mit R

2010
ISBN: 978-3-8348-1039-7
Verlag: Vieweg+Teubner Verlag

Buch, Deutsch, 271 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 497 g

Das Buch zeigt, wie die statistische Aufbereitung und Auswertung von Daten mit Hilfe des frei verfügbaren Paktes R vorgenommen werden kann. Mit Hilfe von aufeinander aufbauenden Lerneinheiten wird das notwendige Rüstzeug vermittelt, um auch ohne vorherige Programmierkenntnisse statistische Auswertungen durchführen zu können. Dabei werden eine Reihe statistischer Methoden (empirische und theoretische Verteilungen, Simulation, verschiedene Hypothesentests, Regressions- und Varianzanalysen, logistische Regression, Zeitreihenanalysen) beispielhaft angewendet.

Zielgruppe

Studierende der Mathematik, Naturwissenschaften, Informatik, Wirtschafts-und
Sozialwissenschaften, Psychologie ab dem ersten Semester
Statistik-Interessierte, die eigene Auswertungen erstellen wollen

Autoren/Hrsg.

Groß, Jürgen

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Business Application Mathematische & Statistische Software
• Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
• Sozialwissenschaften Soziologie | Soziale Arbeit Soziologie Allgemein Empirische Sozialforschung, Statistik
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik

Inhaltsverzeichnis

Schnellstart.- Zusätzliche Pakete.- Attribute von R-Objekten.- Umgang mit Vektoren.- Umgang mit Datensätzen.- Datensätze einlesen.- Empirische Kenngrößen.- Empirische Verteilungen.- Umgang mit Grafiken.- Theoretische Verteilungen.- Pseudozufallszahlen.- Das Ein-Stichproben Verteilungsmodell.- Zwei-Stichproben Verteilungsmodelle.- Kontingenztafeln.- Statistische Tests.- Ein- und Zwei-Stichprobentests.- Tests auf Zusammenhang.- Anpassungstests.- Einfachklassifikation.- Lineare Einfachregression.- Multiple Regression.- Logistische Regression.- Zeitreihen.- ARIMA Modelle.

Über Autor(innen)

Dr. Jürgen Groß war als Dozent an der Fakultät Statistik der Technischen Universität Dortmund und dem Institut für Mathematik an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg tätig. Er hat langjährige Erfahrung in der Vermittlung von Methoden theoretischer Statistik und deren Anwendung mit Hilfe von R.