R in a Nutshell:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Beijing [u.a.]
O'Reilly
2010
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INHALT
VORWORT XI
TEIL I: R-GRUNDLAGEN
1 BESCHAFFUNG UND INSTALLATION VON R 3
R-VERSIONEN 3
GEBRAUCHSFERTIGE R-DISTRIBUTION LADEN UND INSTALLIEREN 4
2 DIE R-BENUTZERSCHNITTSTELLE 7
DIE GRAFISCHE BENUTZERSCHNITTSTELLE VON R 7
DIER-KONSOLE 11
STAPELVERARBEITUNG 13
MIT MICROSOFT EXCEL AUF R ZUGREIFEN 14
ANDERE METHODEN, R AUSZUFUEHREN 15
3 KURZEINFUEHRUNG IN R 17
EINFACHE OPERATIONEN IN R 17
FUNKTIONEN 19
VARIABLEN 20
EINFUEHRUNG IN DATENSTRUKTUREN 22
OBJEKTE UND KLASSEN 26
MODELLE UND FORMELN 27
DIAGRAMME UND GRAFIKEN 29
HILFE ABRUFEN 34
4 R-PAKETE 37
UEBERBLICK UEBER PAKETE 37
PAKETE IN LOKALEN BIBLIOTHEKEN AUFLISTEN 38
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/1004409087
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
PAKETE LADEN 40
DURCHSUCHEN VON PAKET-REPOSITORIES 40
EIGENE PAKETE 45
TEIL II: DIE PROGRAMMIERSPRACHE R
5 UEBERBLICK UEBER DIE PROGRAMMIERSPRACHE R 51
AUSDRUECKE 51
OBJEKTE 52
SYMBOLE 52
FUNKTIONEN 53
OBJEKTE WERDEN IN ZUWEISUNGEN KOPIERT 54
IN R IST ALLES EIN OBJEKT 55
SPEZIELLE WERTE 55
TYPUMWANDLUNG 56
DER R-LNTERPRETER 57
R-SPRACHELEMENTE INSPIZIEREN 59
6 R-SYNTAX 63
KONSTANTEN 63
OPERATOREN 66
AUSDRUECKE 69
KONTROLLSTRUKTUREN 71
ZUGRIFF AUF DATENSTRUKTUREN 74
R-CODEKONVENTIONEN 80
7 R-OBJEKTE 83
BASISDATENTYPEN 83
VEKTOREN 86
LISTEN 87
WEITERE DATENTYPEN 88
ATTRIBUTE 97
8 SYMBOLE UND UMGEBUNGEN 103
SYMBOLE 103
MIT UMGEBUNGEN ARBEITEN 104
DIE GLOBALE UMGEBUNG 105
UMGEBUNGEN UND FUNKTIONEN 106
AUSNAHMEN HO
9 FUNKTIONEN 113
FUNKTIONEN DEKLARIEREN 113
ARGUMENTE 113
VI | INHALT
IMAGE 3
RUECKGABEWERTE 115
FUNKTIONEN ALS ARGUMENTE 115
BENANNTE ARGUMENTE UND AUSWERTUNGSREIHENFOLGE 119
SEITENEFFEKTE 120
10 OBJEKTORIENTIERTE PROGRAMMIERUNG 123
UEBERBLICK UEBER OBJEKTORIENTIERTE PROGRAMMIERUNG IN R 124
OBJEKTORIENTIERTE PROGRAMMIERUNG IN R: S4-KLASSEN 131
OOP NACH ALTER SCHULE IN R: S3 138
11 HOCHPERFORMANTES R 143
INTERNE MATHEMATIKFUNKTIONEN BENUTZEN 143
AUSWERTUNGSUMGEBUNGEN ALS LOOK-UP-TABELLEN 144
GROSSE DATENSAETZE IN EINER DATENBANK VERWALTEN 145
SPEICHER VORBELEGEN 145
ARBEITSSPEICHER VERWALTEN 145
FUNKTIONEN FUER GROSSE DATENSAETZE 147
PARALLELES RECHNEN MIT R 148
HOCHPERFORMANTE R-BINARIES 148
TEIL III: DATEN AUFBEREITEN UND DARSTELLEN
12 DATEN SPEICHERN, LADEN UND BEARBEITEN 157
DATENEINGABE IN R 157
R-OBJEKTE SPEICHERN UND LADEN 161
DATEN AUS EXTERNEN DATEIEN IMPORTIEREN 163
DATEN EXPORTIEREN 174
DATEN AUS DATENBANKEN IMPORTIEREN 174
13 DATENAUFBEREITUNG 193
DATENSAETZE KOMBINIEREN 194
TRANSFORMATIONEN 200
KLASSENEINTEILUNG 205
TEILMENGEN 207
DATEN AGGREGIEREN 210
DATENBEREINIGUNG 224
DUBLETTEN IDENTIFIZIEREN UND BESEITIGEN 225
DATEN SORTIEREN 225
14 GRAFIK 229
UEBERBLICK UEBER GRAFIKEN IN R 229
GRAFIK-DEVICES 266
GRAFIKEN ANPASSEN 267
INHALT I VII
IMAGE 4
15 TRELLIS-GRAFIK MIT LATTICE 291
GESCHICHTE 291
UEBERBLICK UEBER DAS LATTICE-PAKET 292
HIGH-LEVEL-GRAFIKFUNKTIONEN IN LATTICE 297
LATTICE-GRAFIKEN ANPASSEN 340
LOW-LEVEL-GRAFIKFUNKTIONEN IN LATTICE 352
TEIL IV: STATISTIK MIT R
16 DATENEXPLORATION 357
LAGE- UND STREUUNGSMASSE 357
KORRELATION UND KOVARIANZ 362
HAUPTKOMPONENTENANALYSE 366
FAKTORENANALYSE 370
BOOTSTRAP-RESAMPLING 371
17 WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGEN 375
DIE NORMALVERTEILUNG 375
ARGUMENTE VON VERTEILUNGSFUNKTIONEN 379
WAHRSCHEINLICHKEITSVERTEILUNGSFAMILIEN 379
18 STATISTISCHE TESTVERFAHREN 383
PARAMETRISCHE TESTS 384
VERFAHREN FUER RANGDATEN 401
VERFAHREN FUER HAEUFIGKEITSDATEN 406
19 POWERANALYSE 417
BEISPIEL: PLANUNG EINER MEDIKAMENTENSTUDIE 417
PLANUNG EINES I-TESTS 418
PLANUNG EINES ANTEILSTESTS 419
PLANUNG EINER VARIANZANALYSE 421
20 REGRESSIONSMODELLE 423
BEISPIEL: EIN EINFACHES LINEARES REGRESSIONSMODELL 424
DIE KLASSISCHE LINEARE REGRESSION IM DETAIL 433
PRAEDIKTORSELEKTION UND SCHRUMPFUNGSMETHODEN 440
REGRESSIONSVERFAHREN FUER ANDERE MODELLANNAHMEN 445
UEBERLEBENSANALYSE 451
GLAETTUNGSVERFAHREN 457
REGRESSION UND MASCHINELLES LERNEN 462
VIII I INHALT
IMAGE 5
21 KLASSIFIKATIONSMODELLE 491
LINEARE KLASSIFIKATIONSMODELLE 491
KLASSIFIKATION UND MASCHINELLES LERNEN 503
22 MASCHINELLES LERNEN 513
WARENKORBANALYSE 513
VERFAHREN DER CLUSTERANALYSE 519
23 ZEITREIHENANALYSE 525
AUTOKORRELATIONSMASSE 525
ZEITREIHENMODELLE 526
24 BIOCONDUCTOR 531
EIN BEISPIEL 532
WICHTIGE BIOCONDUCTOR-PAKETE 546
DATENSTRUKTUREN 548
WIE GEHT ES WEITER? 554
ANHANG A: FUNKTIONSREFERENZ 557
ANHANG B: DATENSATZREFERENZ 705
LITERATUR 729
INDEX 731
INHALT | IX
|
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