Statistik mit R : Einführung für für Sozial- und Wirtschaftswissenschaftler

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Neben anderen Softwarepaketen zur Lösung statistischer Probleme stellt das Softwarepaket R eine wohltuende Alternative dar. Es kommt schlank und ohne Schnörkel daher. Als OpenSource Projekt ist es kostenlos erhältlich und lebt vom Engagement vieler Freiwilliger, dennoch lässt die Software an Professionalität nichts zu wünschen übrig. Der Umfang der zur Verfügung stehenden Verfahren und Funktionen ist überwältigend. Besonders hervorzuheben sind die graphischen Fähigkeiten.

Das Lehrbuch stellt im ersten und dritten Kapitel den Umgang mit R vor. Das erste Kapitel führt den Neuling in die Installation und grundlegende Bedienung von R ein. Im dritten Kapitel wird die Erzeugung häufig vorkommender statistischer Grafiken erläutert. Die Kapitel zwei und vier bis neun gehen den Stoff der deskriptiven und inferenten Statistik anhand von R durch, wie er in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften im Grundstudium gelehrt wird. Dabei wurde ein starkes Gewicht auf die praktische Anwendung gelegt. Dennoch sind die mathematischen Hintergründe nicht zu stark ausgeblendet worden.

Neben anderen Softwarepaketen zur Lösung statistischer Probleme stellt das Softwarepaket R eine wohltuende Alternative dar. Es kommt schlank und ohne Schnörkel daher. Als OpenSource Projekt ist es kostenlos erhältlich und lebt vom Engagement vieler Freiwilliger, dennoch lässt die Software an Professionalität nichts zu wünschen übrig. Der Umfang der zur Verfügung stehenden Verfahren und Funktionen ist überwältigend. Besonders hervorzuheben sind die graphischen Fähigkeiten.

Das Lehrbuch stellt im ersten und dritten Kapitel den Umgang mit R vor. Das erste Kapitel führt den Neuling in die Installation und grundlegende Bedienung von R ein. Im dritten Kapitel wird die Erzeugung häufig vorkommender statistischer Grafiken erläutert. Die Kapitel zwei und vier bis neun gehen den Stoff der deskriptiven und inferenten Statistik anhand von R durch, wie er in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften im Grundstudium gelehrt wird. Dabei wurde ein starkes Gewicht auf die praktische Anwendung gelegt. Dennoch sind die mathematischen Hintergründe nicht zu stark ausgeblendet worden. Einführung in das Arbeiten mit R. Deskriptive Statistik in R. Grafiken mit R. Wahrscheinlichkeitstheorie. Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktionen. Schätztheorie. Statistische Testverfahren. Zusammenhangsmaße. Regressionsanalyse. Erweiterte Programmbeispiele.

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