By Jürgen Groß
Das Buch zeigt, wie die statistische Aufbereitung und Auswertung von Daten mit Hilfe des frei verf?gbaren Paktes R vorgenommen werden kann. Mit Hilfe von aufeinander aufbauenden Lerneinheiten wird das notwendige R?stzeug vermittelt, um auch ohne vorherige Programmierkenntnisse statistische Auswertungen durchf?hren zu k?nnen. Dabei werden eine Reihe statistischer Methoden (empirische und theoretische Verteilungen, Simulation, verschiedene Hypothesentests, Regressions- und Varianzanalysen, logistische Regression, Zeitreihenanalysen) beispielhaft angewendet.
Read or Download Grundlegende Statistik mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung in die Verwendung der Statistik Software R PDF
Best probability & statistics books
Graphical Methods in Applied Mathematics
Writer: London, Macmillan and Co. , restricted e-book date: 1909 matters: arithmetic photograph equipment Notes: this is often an OCR reprint. there's typos or lacking textual content. There aren't any illustrations or indexes. for those who purchase the overall Books variation of this ebook you get unfastened trial entry to Million-Books.
Stochastic Processes: A Survey of the Mathematical Theory
This e-book is the results of lectures which I gave dur ing the tutorial yr 1972-73 to third-year scholars a~ Aarhus college in Denmark. the aim of the ebook, as of the lectures, is to survey many of the major issues within the smooth conception of stochastic techniques. In my prior booklet chance: !
A Handbook of Numerical and Statistical Techniques with Examples Mainly from the Life Sciences
This guide is designed for experimental scientists, fairly these within the existence sciences. it truly is for the non-specialist, and even though it assumes just a little wisdom of information and arithmetic, people with a deeper realizing also will locate it invaluable. The booklet is directed on the scientist who needs to unravel his numerical and statistical difficulties on a programmable calculator, mini-computer or interactive terminal.
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- A History of Inverse Probability: From Thomas Bayes to Karl Pearson
- An Introduction to Abstract Mathematics
- Parametric and Nonparametric Inference from Record-Breaking Data
- Advances in minimum description length: Theory and applications
- Probability, Induction and Statistics (Probability & Mathematical Statistics)
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A) Mit x wird die größte ganze Zahl, die kleiner oder gleich x ist, bezeichnet (auch untere Gaußklammer). 34 4 Umgang mit Vektoren (b) Mit x wird die die kleinste ganze Zahl, die größer oder gleich x ist, bezeichnet (auch obere Gaußklammer). In R kann die untere Gaußklammer mit der Funktion floor() und die obere Gaußklammer mit der Funktion ceiling() auf numerische Vektoren angewendet werden. Kapitel 5 Umgang mit Datensätzen Während ein Datenvektor die Beobachtungen einer einzelnen Variablen an verschiedenen Untersuchungseinheiten sind, besteht ein Datensatz aus Beobachtungen mehrerer Variablen.
Mit dem logischen Wert TRUE kann wie mit der Zahl 1 und mit dem logischen Wert FALSE wie mit der Zahl 0 gerechnet werden. > z <- (x >= 1) | (x == 4) > sum(z) [1] 3 Die Anzahl der Elemente in x, die größer gleich 1 oder gleich 4 (oder beides) sind, ist also gleich 3. 2 Erzeugung eines Positionsvektors Mit which() erhält man einen Vektor mit den Positionen der TRUE Einträge. > which(BMI > 20) [1] 2 3 4 5 Folglich lässt sich damit ein neuer Vektor mit ausgewählten Einträgen erzeugen. 3 Logische Vektoren als Positionsvektoren Der obige Weg kann in R abgekürzt werden, da logische Vektoren auch direkt genau wie Positionsvektoren verwendet werden können.
30 4 Umgang mit Vektoren Zunächst können wir einen Vektor von Zeichenfolgen erzeugen, der die gewünschten Informationen enthält. > R <- c("Ja", "Nein", "Nein", "Nein", "Ja", "Nein") Ein solcher Vektor ist die Vorstufe für eine Variable vom Typ factor, welcher mit der Funktion factor() erzeugt werden kann. > Raucher <- factor(R) > Raucher [1] Ja Nein Nein Nein Ja Levels: Ja Nein Nein Der formale Unterschied zu einem gewöhnlichen Vektor wird hier sichtbar. Bemerkung. Ein Faktor ist ein Vektor, dessen Elemente die möglichen Werte einer qualitativen Variablen repräsentieren.