R: Einführung durch angewandte Statistik:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Pearson Studium
2011
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| Schriftenreihe: | Pearson Studium : Scientific tools
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| Beschreibung: | 463 S. graph. Darst., Kt. |
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IMAGE 1
INHALTSVERZEICHNIS
VORWORT 11
FRAGESTELLUNGEN UND METHODEN 13
KAPITEL 1 EINFUEHRUNG 17
1.1 KONZEPTION DES BUCHS 18
1.2 AUFBAU DES BUCHS 19
1.3 PROGRAMMVERSIONEN VON R 20
1.4 WIE KANN DIESES BUCH VERWENDET WERDEN? 20
1.5 TYPOGRAIISCHE UND ANDERE KONVENTIONEN IN DIESEM BUCH 21
KAPITEL 2 STATISTISCHE GRUNDBEGRIFFE 25
2.1 EINIGE BEISPIELE 27
2.1.1 HOCHRECHNUNG (STATISTISCHES SCHAETZEN) 27
2.1.2 PRUEFEN VON FRAGESTELLUNGEN (TESTEN VON HYPOTHESEN) 28 2.1.3
ERSTELLEN VON MODELLEN (STATISTISCHES MODELLIEREN) 30 2.2 GRUNDLEGENDE
KONZEPTE 31
2.3 MESSUNG UND TYPEN VON DATEN 33
2.4 ARTEN VON FRAGESTELLUNGEN UND VARIABLEN 36
2.5 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 40
2.6 UEBUNGEN 40
TEIL I EINFUEHRUNG IN R 43
KAPITEL 3 ERSTE SCHRITTE 45
3.1 DOWNLOAD UND INSTALLATION VON R 46
3.1.1 DOWNLOAD 46
3.1.2 INSTALLATION 48
3.1.3 AUFRUFEN UND BEENDEN VON R 49
3.1.4 INSTALLATION VON ERGAENZUNGEN (CONTRIBUTED PACKAGES) 49 3.2 ALLER
ANFANG IST LEICHT 52
3.3 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 68
3.4 UEBUNGEN 69
KAPITEL 4 DATEN IN R - VOM FRAGEBOGEN ZUM FERTIGEN DATENSATZ 7I 4.1
FRAGEBOGEN UND KODIERUNG 72
4.2 ERFASSEN DER KODIERTEN DATEN 75
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/1007115343
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
INHALTSVERZEICHNIS
4.2.1 EINGABE DER DATEN 75
4.2.2 ABSPEICHERN UND WIEDEREINLESEN DER DATEN 79
4.3 ORGANISATION EINES DATENSATZES - DATA FRAMES 80
4.3.1 DAS ANSPRECHEN EINZELNER VARIABLEN EINES DATA FRAME 80 4.3.2
FAKTOREN 82
4.3.3 AUSWAEHLEN VON BEOBACHTUNGSEINHEITEN (FAELLEN) 85
4.3.4 TRANSFORMIEREN DER DATEN BZW. ERZEUGEN VON NEUEN VARIABLEN 90
4.3.5 BERECHNEN NEUER VARIABLEN 90
4.3.6 UMKODIEREN VON VARIABLEN 93
4.3.7 MODIFIKATION EINES DATA FRAME 99
4.3.8 DATENKONTROLLE 102
4.4 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 105
4.5 UEBUNGEN 107
KAPITEL 5 MEHR R 109
5.1 DIE R-ARBEITSUMGEBUNG 110
5.1.1 DIE R-BENUTZEROBERFLAECHE 110
5.1.2 DER WORKSPACE 112
5.1.3 WORKING DIRECTORY - DAS ARBEITSVERZEICHNIS 113
5.2 R-GRAFIK 114
5.2.1 HIGH-LEVEL PLOTTING FUNCTIONS 115
5.2.2 HINZUFUEGEN VON GRAFIKELEMENTEN (LOW-LEVEL PLOTTING FUNCTIONS) 118
5.2.3 SPEZIELLE EINSTELLUNGEN (GRAPHICAL PARAMETERS) 121
5.3 WEITERVERWENDEN DES R-OUTPUTS 124
5.4 EINLESEN VON R-BEFEHLEN 125
5.4.1 DER R-EDITOR 125
5.4.2 EINLESEN VON R-SKRIPTS 127
5.4.3 DIREKTES KOPIEREN VON R-CODE - EINFUEGEN UEBER DIE ZWISCHENAB- LAGE
129
5.5 EINLESEN UND SCHREIBEN EXTERNER DATEIEN 129
5.5.1 DATEN AUS EXCEL BZW. OPENOFFICE.ORG CALC 129
5.5.2 DATEIEN AUS ANDEREN STATISTIKPAKETEN (Z. B. SPSS) 132
5.5.3 DIREKTES KOPIEREN - EINFUEGEN UEBER DIE ZWISCHENABLAGE 133 5.5.4
SCHREIBEN VON DATEIEN 134
5.6 DAS R-HILFESYSTEM UND WEITERFUEHRENDE INFORMATION 135
5.6.1 HILFE ZU EINZELNEN FUNKTIONEN UND PACKAGES 136
5.6.2 DOKUMENTE, WEBSEITEN UND WEITERFUEHRENDE INFORMATION 140 5.7
R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 142
5.8 UEBUNGEN 144
IMAGE 3
INHALTSVERZEICHNIS
TEIL II KATEGORIALE DATEN 145
KAPITEL 6 EINE KATEGORIALE VARIABLE 147
6.1 EINLEITUNG 148
6.2 KOMMEN ALLE KATEGORIEN GLEICH HAEUFIG VOR? 152
6.2.1 NUMERISCHE BESCHREIBUNG 154
6.2.2 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 156
6.2.3 STATISTISCHE ANALYSE DER PROBLEMSTELLUNG 159
6.3 ENTSPRECHEN HAEUFIGKEITEN BESTIMMTEN VORGABEN? 166
6.3.1 NUMERISCHE UND GRAFISCHE BESCHREIBUNG 167
6.3.2 STATISTISCHE ANALYSE DER PROBLEMSTELLUNG 170
6.4 HAT EIN PROZENTSATZ (ANTEIL) EINEN BESTIMMTEN WERT? 172
6.4.1 STATISTISCHE ANALYSE DER PROBLEMSTELLUNG 175
6.5 IN WELCHEM BEREICH KANN MAN EINEN PROZENTSATZ (ANTEIL) ERWARTEN? 180
6.6 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 186
6.7 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 188
6.8 UEBUNGEN 188
6.9 VERTIEFUNG: DIE CHI-QUADRAT- VERTEILUNG ODER WIE ENTSTEHT EIN
P-WERT? . 190
KAPITEL 7 MEHRERE KATEGORIALE VARIABLEN 193
7.1 BESCHREIBUNG MEHRERER KATEGORIALER VARIABLEN 194
7.1.1 NUMERISCHE BESCHREIBUNG 195
7.1.2 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 198
7.2 IST DIE VERTEILUNG VON HAEUFIGKEITEN IN VERSCHIEDENEN GRUPPEN
GLEICH?. 202 7.3 UNTERSCHEIDEN SICH ANTEILE IN ZWEI ODER MEHREREN
GRUPPEN? 206 7.3.1 EINGABE EINER TABELLE 207
7.3.2 VERGLEICH DER ANTEILE 208
7.3.3 EXAKTER TEST NACH FISHER 209
7.4 SIND ZWEI KATEGORIALE VARIABLEN UNABHAENGIG? 211
7.4.1 DATENAUFBEREITUNG 211
7.4.2 UNABHAENGIGKEITSTEST 212
7.5 UNTERSCHEIDET SICH DAS RISIKO IN ZWEI GRUPPEN? 215
7.5.1 ODDS-RATIO 216
7.5.2 ODDS-RATIO-TEST 218
7.6 WIE KANN MAN VERAENDERUNGEN VON ANTEILEN TESTEN? 220
7.6.1 UNABHAENGIGE UND ABHAENGIGE STICHPROBEN 220
7.6.2 MCNEMAR-TEST 221
7.7 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 223
7.8 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 224
7.9 UEBUNGEN 224
IMAGE 4
INHALTSVERZEICHNIS
TEIL III METRISCHE DATEN 227
KAPITEL 8 EINE METRISCHE VARIABLE 229
8.1 WIE KANN MAN DIE VERTEILUNG EINER METRISCHEN VARIABLEN BESCHREIBEN?
. 230 8.1.1 KLASSIFIZIEREN, TABELLEN UND HISTOGRAMME 231
8.1.2 MASSZAHLEN ZUR BESCHREIBUNG DER VERTEILUNG 236
8.1.3 BOXPLOT 243
8.1.4 AUSREISSER 246
8.1.5 WEITERE GRAFISCHE BESCHREIBUNGSMETHODEN 247
8.2 IST DER MITTELWERT DER GRUNDGESAMTHEIT ANDERS ALS EINE BESTIMMTE
VORGABE? 251
8.3 BEREICH FUER DEN MITTELWERT IN EINER GRUNDGESAMTHEIT 256
8.4 FOLGT EINE METRISCHE VARIABLE EINER BESTIMMTEN VERTEILUNG? 257 8.4.1
Q-Q-PLOT 259
8.4.2 KOLMOGOROV-SMIRNOV-TEST UND SHAPIRO-WILK-TEST 262 8.4.3
ANPASSUNGSTEST MIT DER X 2 -VERTEILUNG 265
8.5 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 268
8.6 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 270
8.7 UEBUNGEN 270
KAPITEL 9 MEHRERE METRISCHE VARIABLEN 273
9.1 WIE STARK IST DER ZUSAMMENHANG ZWISCHEN ZWEI METRISCHEN VARIABLEN? .
275 9.1.1 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 276
9.1.2 KORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH PEARSON 276
9.1.3 KORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH SPEARMAN 280
9.2 WELCHE FORM HAT DER ZUSAMMENHANG ZWISCHEN ZWEI VARIABLEN? 281 9.2.1
LINEARES REGRESSIONSMODELL 281
9.2.2 RECHENERGEBNISSE 284
9.3 VORHERSAGE VON WERTEN 287
9.3.1 PUNKTPROGNOSEN 287
9.3.2 INTERVALLPROGNOSEN 289
9.4 ZUSAMMENHANG EINER MIT MEHREREN VARIABLEN 291
9.4.1 MULTIPLE LINEARE REGRESSION 292
9.4.2 KATEGORIALE ALS ERKLAERENDE VARIABLEN 295
9.4.3 MODELLSELEKTION 298
9.4.4 MODELLDIAGNOSTIK 300
9.4.5 PROGNOSE 304
9.5 UNTERSCHEIDEN SICH MITTELWERTE ZU ZWEI ODER MEHREREN ZEITPUNKTEN?
. 306 9.5.1 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 307
9.5.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 308
9.6 WIE KANN MAN DEN ZEITLICHEN VERLAUF EINER VARIABLEN BESCHREIBEN? 309
9.6.1 ZEITREIHEN 309
9.6.2 ZEITREIHENZERLEGUNG 311
IMAGE 5
INHALTSVERZEICHNIS
9.6.3 TREND 312
9.6.4 SAISON 319
9.6.5 ZUSAMMENFASSUNG DER ZEITREIHENZERLEGUNG 321
9.6.6 PROGNOSE 322
9.6.7 AUTOKORRELATION 324
9.7 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 328
9.8 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 330
9.9 UEBUNGEN 330
TEIL IV METRISCHE UND KATEGORIALE DATEN 333
KAPITEL 10 METRISCHE UND KATEGORIALE VARIABLEN 335
10.1 UNTERSCHEIDEN SICH DIE MITTELWERTE IN ZWEI GRUPPEN? 336
10.1.1 GRAFISCHE UND NUMERISCHE BESCHREIBUNG 337
10.1.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 338
10.2 UNTERSCHEIDET SICH DIE LAGE EINER VARIABLEN ZWISCHEN ZWEI GRUPPEN?
. 340 10.2.1 BESCHREIBUNG DER STICHPROBE 340
10.2.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 341
10.3 UNTERSCHEIDEN SICH DIE MITTELWERTE MEHRERER GRUPPEN? 343 10.3.1
GRAFISCHE UND NUMERISCHE BESCHREIBUNG 343
10.3.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 344
10.3.3 POST-HOC-TESTS 347
10.4 UNTERSCHEIDET SICH DIE LAGE EINER VARIABLEN ZWISCHEN MEHREREN GRUP-
PEN? 348
10.5 WIE WIRKEN ZWEI KATEGORIALE VARIABLEN KOMBINIERT AUF MITTELWERTE?
351 10.5.1 NUMERISCHE UND GRAFISCHE BESCHREIBUNG 351
10.5.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 353
10.5.3 MODELLSELEKTION 356
10.6 HAENGEN CHANCEN VON EINER ODER MEHREREN VARIABLEN AB? 358 10.6.1
LOGISTISCHE REGRESSION 359
10.6.2 LOGISTISCHE REGRESSION MIT MEHREREN ERKLAERENDEN VARIABLEN 362
10.7 UNTERSCHEIDEN SICH CHANCEN UND ODDS-RATIOS ZWISCHEN GRUPPEN? 367
10.7.1 VERGLEICH VON ODDS IN MEHREREN GRUPPEN? 367
10.7.2 VERGLEICH VON ODDS-RATIOS IN MEHREREN GRUPPEN? 370 10.8 R-BEFEHLE
IM UEBERBLICK 374
10.9 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 376
10.10 UEBUNGEN 376
IMAGE 6
INHALTSVERZEICHNIS
TEIL V MULTIVARIATE DATEN 379
KAPITEL 11 DIMENSIONSREDUKTION 381
11.1 KANN MAN KOMPLEXITAET MULTIDIMENSIONALER DATEN REDUZIEREN? 382
11.1.1 GRUNDLAGEN DER HAUPTKOMPONENTENANALYSE 383
11.1.2 ANWENDUNG DER HAUPTKOMPONENTENANALYSE 393
11.2 WEITERVERWENDEN DER ERGEBNISSE EINER HAUPTKOMPONENTENANALYSE 404
11.3 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 409
11.4 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 410
11.5 UEBUNGEN 410
11.6 VERTIEFUNG: EXTRAKTION DER HAUPTKOMPONENTEN FUER ZWEI VARIABLEN 411
KAPITEL 12 GRUPPIERUNG VON BEOBACHTUNGEN 415
12.1 WIE ENTDECKT MAN GRUPPEN AEHNLICHER BEOBACHTUNGEN? 417 12.1.1
DISTANZ- UND AEHNLICHKEITSMASSE 418
12.1.2 HIERARCHISCHE CLUSTERVERFAHREN 420
12.1.3 OUTPUTTEILE 424
12.1.4 ANWENDUNG AUF DIE DEMOGRAFIEKENNZAHLEN 428
12.1.5 TEILUNGSVERFAHREN 430
12.1.6 SPEICHERN DER CLUSTERZUGEHOERIGKEIT 431
12.2 WIE FINDET MAN CLUSTER IN DEN VARIABLEN? 432
12.3 WIE FINDET MAN CLUSTER IN GROSSEN DATENSAETZEN? 434
12.3.1 CENTROID-VERFAHREN 434
12.3.2 OUTPUTTEILE DES VERFAHRENS 435
12.3.3 ANALYSE DES OUTPUTS 437
12.4 WIE KOENNEN KATEGORIALE VARIABLEN EINBEZOGEN WERDEN? 439 12.4.1
DISTANZMATRIX 440
12.4.2 FUZZY-VERFAHREN 440
12.4.3 OUTPUTTEILE 441
12 A A ANALYSE DES OUTPUTS 442
12.5 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 445
12.6 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 446
12.7 UEBUNGEN 446
LITERATURVERZEICHNIS 449
INDEX 451
10 |
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| author | Hatzinger, Reinhold 1953-2012 Hornik, Kurt 1963- Nagel, Herbert |
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