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Introductory Statistics With R

Author: Peter Dalgaard
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9780387790534
Size: 70.60 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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This book provides an elementary-level introduction to R, targeting both non-statistician scientists in various fields and students of statistics. The main mode of presentation is via code examples with liberal commenting of the code and the output, from the computational as well as the statistical viewpoint. Brief sections introduce the statistical methods before they are used. A supplementary R package can be downloaded and contains the data sets. All examples are directly runnable and all graphics in the text are generated from the examples. The statistical methodology covered includes statistical standard distributions, one- and two-sample tests with continuous data, regression analysis, one-and two-way analysis of variance, regression analysis, analysis of tabular data, and sample size calculations. In addition, the last four chapters contain introductions to multiple linear regression analysis, linear models in general, logistic regression, and survival analysis.

Statistik Workshop F R Programmierer

Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Size: 60.56 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
View: 5734
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

R In A Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Size: 55.60 MB
Format: PDF
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Using R For Introductory Statistics Second Edition

Author: John Verzani
Publisher: CRC Press
ISBN: 1466590734
Size: 42.86 MB
Format: PDF
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The second edition of a bestselling textbook, Using R for Introductory Statistics guides students through the basics of R, helping them overcome the sometimes steep learning curve. The author does this by breaking the material down into small, task-oriented steps. The second edition maintains the features that made the first edition so popular, while updating data, examples, and changes to R in line with the current version. See What’s New in the Second Edition: Increased emphasis on more idiomatic R provides a grounding in the functionality of base R. Discussions of the use of RStudio helps new R users avoid as many pitfalls as possible. Use of knitr package makes code easier to read and therefore easier to reason about. Additional information on computer-intensive approaches motivates the traditional approach. Updated examples and data make the information current and topical. The book has an accompanying package, UsingR, available from CRAN, R’s repository of user-contributed packages. The package contains the data sets mentioned in the text (data(package="UsingR")), answers to selected problems (answers()), a few demonstrations (demo()), the errata (errata()), and sample code from the text. The topics of this text line up closely with traditional teaching progression; however, the book also highlights computer-intensive approaches to motivate the more traditional approach. The authors emphasize realistic data and examples and rely on visualization techniques to gather insight. They introduce statistics and R seamlessly, giving students the tools they need to use R and the information they need to navigate the sometimes complex world of statistical computing.

Programmieren Mit R

Author: Uwe Ligges
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3540799982
Size: 39.22 MB
Format: PDF, Docs
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R ist eine objektorientierte und interpretierte Sprache und Programmierumgebung für Datenanalyse und Grafik. Ausführlich führt der Autor in die Grundlagen ein und vermittelt eingängig die Struktur der Sprache. So ermöglicht er Lesern den leichten Einstieg: eigene Methoden umsetzen, Objektklassen definieren und Pakete aus Funktionen und zugehöriger Dokumentation zusammenstellen. Detailliert beschreibt er die enormen Grafikfähigkeiten von R. Für alle, die R als flexibles Werkzeug zur Datenanalyse und -visualisierung einsetzen. In 2. Auflage mit vielen Verbesserungen und Neuerungen von R-2.3.x und weiteren von Lesern gewünschten Ergänzungen.

Angewandte Statistik

Author: Jürgen Hedderich
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3662456915
Size: 78.61 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Das Standardwerk für statistische Methoden in den Biowissenschaften und der Medizin. Der "Hedderich/Sachs" erläutert statistische Ansätze und gibt dem Anwender anschaulich und zugleich praxisnah alle notwendigen Methoden an die Hand, um Daten zu gewinnen, zu analysieren und zu beurteilen. Neben Hinweisen und Empfehlungen zur Planung und Auswertung von Studiendaten ermöglichen zahlreiche Beispiele und Querverweise sowie ein umfangreiches Sach- und Literaturverzeichnis einen breit gefächerten Zugang zur Statistik. Entscheidungsdiagramme sowie zusätzliche Verzeichnisse der Übersichten, Abbildungen und Tabellen erleichtern die Orientierung bei der Auswahl und Anwendung statistischer Verfahren. Neben einer schlanken Einführung in das Statistikprogramm R, enthält das Buch für viele Beispiele die entsprechenden Programm-Codes, welche schnell Rechnungen zur Kontrolle sowie mit eigenen Daten ermöglichen. Insbesondere für die 15. Auflage wurde das Buch umfassend bearbeitet. Es enthält zahlreiche Präzisierungen, neu aufgenommene Ansätze mit Beispielen sowie weiterführende Ergänzungen.

Statistik Mit R

Author: Michael J. Crawley
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 3527506993
Size: 76.85 MB
Format: PDF, ePub, Docs
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Viele statistischen Modelle und Datenanalysen können schwierig zu erfassen und anzuwenden sein. Oft ist zur Erlangung von nützlichen Ergebnissen der Einsatz einer Software notwendig. R ist eine Open-Source-Software, die speziell für statistische Anwendungen programmiert wurde. Entstanden ist sie aus der Programmiersprache S, die später zu S-PLUS weiterentwickelt worden ist. Seit 1995 steht R unter der GNU General Public Licence. Sie ist auf vielen Plattformen verfügbar und gilt im akademischen Bereich heute als statistische Standardsoftware. Michael J. Crawley stellt in seiner Einführung in die Statistik für Nebenfachstudenten die grafische Interpretation von Daten mit R in den Mittelpunkt und hilft durch anschauliche Schritt-für-Schritt-Anleitungen, methodologische Grundlagen zu erarbeiten. Für die Einarbeitung mit dieser Einführung sind Vorkenntnisse in den Bereichen Mathematik, Statistik oder Programmierung nicht zwingend erforderlich. Dies ermöglicht, dass das Buch in vielen wissenschaftlichen Disziplinen eingesetzt werden kann.

Introduction To Statistics And Data Analysis

Author: Christian Heumann
Publisher: Springer
ISBN: 3319461621
Size: 49.62 MB
Format: PDF, Kindle
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This introductory statistics textbook conveys the essential concepts and tools needed to develop and nurture statistical thinking. It presents descriptive, inductive and explorative statistical methods and guides the reader through the process of quantitative data analysis. In the experimental sciences and interdisciplinary research, data analysis has become an integral part of any scientific study. Issues such as judging the credibility of data, analyzing the data, evaluating the reliability of the obtained results and finally drawing the correct and appropriate conclusions from the results are vital. The text is primarily intended for undergraduate students in disciplines like business administration, the social sciences, medicine, politics, macroeconomics, etc. It features a wealth of examples, exercises and solutions with computer code in the statistical programming language R as well as supplementary material that will enable the reader to quickly adapt all methods to their own applications.