Statistisches Programmieren mit R

Eine ausführliche, übersichtliche, spannende und praxiserprobte Einführung
1. Auflage 2020
ISBN: 978-3-658-28841-9
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 673 Seiten, Book, Format (B × H): 167 mm x 237 mm, Gewicht: 1304 g

Reihe: Lehrbuch

Dieses Buch gibt eine umfassende, didaktisch erprobte Einführung in die statistische Programmiersprache R. Es vermittelt fundierte Kenntnisse zum sicheren und effizienten Einsatz von R zur Datenaufbereitung, Datenanalyse, Visualisierung, Berichterstellung und Simulation.Sein didaktisches Konzept wurde im Rahmen der mit dem Teaching Award der Universität Wien ausgezeichneten Lehrveranstaltung „Statistisches Programmieren“ entwickelt. Das Buch ist somit sowohl als Lehrbuch in Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium und als Nachschlagewerk für R-Profis bestens geeignet.

Zielgruppe

Lower undergraduate

Autoren/Hrsg.

Obszelka, Daniel

Baierl, Andreas

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Programmier- und Skriptsprachen
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Mathematik für Informatiker

Inhaltsverzeichnis

Erste Schritte mit R.- Vektorfunktionen für Data Science und Statistik.- Wichtige Hilfsmittel.- Datenstrukturen.- Tools für Data Science und Statistik.- Eigene Funktionen und Ablaufsteuerung.- Datenimport und Datenexport.- Effizienz und Simulation.- Visualisierung von Daten.- Data Science und Statistik in der Praxis.

Über Autor(innen)

Mag. Daniel Obszelka lehrt unter anderem Programmieren mit R an der Universität Wien und beschäftigt sich im Zuge der Lehre intensiv mit Hochschuldidaktik.
Dr. Andreas Baierl lehrt ebenfalls unter anderem Programmieren mit R an der Universität Wien und verwendet die Software in seiner täglichen statistischen Praxis als Wissenschaftler und statistischer Berater.