Holdings: R: Einführung durch angewandte Statistik

R: Einführung durch angewandte Statistik:

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Bibliographic Details
Main Authors:	Hatzinger, Reinhold 1953-2012 (Author), Hornik, Kurt 1963- (Author), Nagel, Herbert (Author), Maier, Marco J. (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Hallbergmoos/Germany Pearson [2014]
Edition:	2., aktualisierte Auflage
Series:	st - scientific tools
Subjects:	R > Programm Statistik Lehrbuch
Online Access:	Inhaltstext Inhaltsverzeichnis Klappentext
Item Description:	Literaturverz. S. 541-542. - Auf dem Umschlag: Extras Online
Physical Description:	557 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	9783868942507 3868942505

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS VORWORT 13 VORWORT ZUR ZWEITEN AUFLAGE 15 FRAGESTELLUNGEN UND METHODEN 17 KAPITEL 1 EINFUEHRUNG 21 1.1 KONZEPTION DES BUCHS 22 1.2 AUFBAU DES BUCHS 23 1.3 PROGRAMMVERSIONEN VON R 24 1.3.1 DAS REDAS PACKAGE 24 1.4 WIE KANN DIESES BUCH VERWENDET WERDEN? 24 1.5 TYPOGRAFISCHE UND ANDERE KONVENTIONEN IN DIESEM BUCH 25 KAPITEL 2 STATISTISCHE GRUNDBEGRIFFE 29 2.1 EINIGE BEISPIELE 30 2.1.1 HOCHRECHNUNG (STATISTISCHES SCHAETZEN) 31 2.1.2 PRUEFEN VON FRAGESTELLUNGEN (TESTEN VON HYPOTHESEN) 32 2.1.3 ERSTELLEN VON MODELLEN (STATISTISCHES MODELLIEREN) 34 2.2 GRUNDLEGENDE KONZEPTE 35 2.3 MESSUNG UND TYPEN VON DATEN 38 2.4 ARTEN VON FRAGESTELLUNGEN UND VARIABLEN 43 2.5 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 45 2.6 UEBUNGEN 46 TEIL I EINFUEHRUNG IN R 49 KAPITEL 3 ERSTE SCHRITTE 51 3.1 DOWNLOAD UND INSTALLATION VON R 53 3.1.1 DOWNLOAD 53 3.1.2 INSTALLATION 54 3.1.3 STARTEN UND BEENDEN VON R 55 3.1.4 ANPASSEN VON R 56 3.1.5 INSTALLATION VON ERWEITERUNGEN (CONTRIBUTED PACKAGES) 58 3.2 ALLER ANFANG IST LEICHT 60 3.3 UEBUNGEN 80 3.4 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 81 HTTP://D-NB.INFO/1046802194 KAPITEL 4 - DATEN IN R - VOM FRAGEBOGEN ZUM FERTIGEN DATENSATZ 85 4.1 FRAGEBOGEN UND KODIERUNG 86 4.2 ERFASSEN DER KODIERTEN DATEN 90 4.2.1 EINGABE DER DATEN 90 4.2.2 ABSPEICHERN UND EINLESEN DER DATEN 94 4.3 ORGANISATION EINES DATENSATZES * DATA FRAMES 94 4.3.1 MANIPULATION EINZELNER VARIABLEN EINES DATA FRAME 94 4.3.2 LISTEN 97 4.3.3 FAKTOREN 101 4.3.4 AUSWAEHLEN VON BEOBACHTUNGSEINHEITEN (FAELLEN) MIT LOGISCHEN OPERATIONEN 105 4.4 TRANSFORMIEREN DER DATEN BZW. ERZEUGEN VON NEUEN VARIABLEN 111 4.4.1 BERECHNEN NEUER VARIABLEN 111 4.4.2 UNENDLICHE UND UNDEFINIERTE WERTE 116 4.4.3 UMKODIEREN VON VARIABLEN 116 4.4.4 MODIFIKATION EINES DATA FRAME 122 4.4.5 DATENKONTROLLE 125 4.5 UEBUNGEN 128 4.6 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 128 KAPITEL 5 MEHR R 133 5.1 DIE R-ARBEITSUMGEBUNG 135 5.1.1 DERWORKSPACE 136 5.1.2 WORKING DIRECTORY - DAS ARBEITSVERZEICHNIS 138 5.2 R-GRAFIK . 139 5.2.1 HIGH-LEVEL PLOTTING FUNCTIONS 139 5.2.2 HINZUFUEGEN VON GRAFIKELEMENTEN (LOW-LEVEL PLOTTING FUNCTIONS). 144 5.2.3 SPEZIELLE EINSTELLUNGEN (GRAPHICAL PARAMETERS) 151 5.2.4 WEITERE GRAFIKFUNKTIONEN UND PACKAGES 156 5.3 WEITERVERWENDEN DES R-OUTPUTS 159 5.4 EINLESEN VON R-BEFEHLEN 161 5.4.1 DER R EDITOR 161 5.4.2 EINLESEN VON R-SKRIPTS (QUELLCODE) 163 5.4.3 DIREKTES KOPIEREN VON R-CODE - EINFUEGEN UEBER DIE ZWISCHENABLAGE 164 5.5 EINLESEN UND SCHREIBEN EXTERNER DATEIEN 165 5.5.1 DATEN AUS MICROSOFT EXCEL BZW. LIBREOFFICE CALC 165 5.5.2 DATEIEN AUS ANDEREN STATISTIKPAKETEN (Z.B. SPSS) 168 5.5.3 DIREKTES KOPIEREN - EINFUEGEN UEBER DIE ZWISCHENABLAGE 169 5.5.4 SCHREIBEN VON DATEIEN 170 5.6 STATISTISCHE FUNKTIONEN 171 5.6.1 DIE DREI FUNKTIONEN STATISTISCHER VERTEILUNGEN 171 5.6.2 ERZEUGEN VON (PSEUDO-)ZUFALLSZAHLEN 173 5.6.3 VERFUEGBARE VERTEILUNGSFUNKTIONEN 174 5.7 RECHNEN MIT MATRIZEN 175 5.7.1 TYANSPONIEREN 175 5.7.2 MATRIXMULTIPLIKATION 175 5.7.3 MATRIXINVERSION 176 5.7.4 LOESEN VON GLEICHUNGSSYSTEMEN 176 5.7.5 SPEZIELLE FUNKTIONEN FUER QUADRATISCHE MATRIZEN 177 5.7.6 HILFREICHE FUNKTIONEN FUER MATRIZEN 178 5.7.7 EIN ANWENDUNGSBEISPIEL: OLS-SCHAETZER EINER REGRESSION 179 5.8 ERZEUGUNG, VERKETTUNG UND AUSGABE VON TEXTELEMENTEN 180 5.8.1 ESCAPESEQUENZEN 180 5.8.2 TEXTELEMENTE VERKETTEN 180 5.8.3 TEXTAUSGABE 181 5.9 ENTWICKLUNGSUMGEBUNGEN (IDES) FUER R 182 5.10 DAS R-HILFESYSTEM UND WEITERFUEHRENDE INFORMATION 182 5.10.1 HILFE ZU EINZELNEN FUNKTIONEN UND PACKAGES 183 5.10.2 DOKUMENTE, WEBSEITEN UND WEITERFUEHRENDE INFORMATION 188 5.11 R FUER FORTGESCHRITTENE 189 5.11.1 DEFINITION KLEINER FUNKTIONEN 189 5.11.2 KONSTANTEN IN R 192 5.11.3 KONTROLLSTRUKTUREN (CONTROL FLOW) 193 5.11.4 OBJEKTORIENTIERTES PROGRAMMIEREN (OOP), GENERISCHE FUNKTIONEN UND METHODEN 199 5.11.5 FUNKTIONSDEFINITIONEN UND OBJEKTORIENTIERUNG 202 5.11.6 INITIALISIEREN VON OBJEKTEN 204 5.11.7 TESTEN UND KONVERTIEREN VON TYPEN UND KLASSEN 205 5.11.8 OPTIMIERUNG 210 5.12 UEBUNGEN 214 5.13 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 214 TEIL II KATEGORIALE DATEN 221 KAPITEL 6 EINE KATEGORIALE VARIABLE 223 6.1 EINLEITUNG 224 6.2 KOMMEN ALLE KATEGORIEN GLEICH HAEUFIG VOR? 229 6.2.1 NUMERISCHE BESCHREIBUNG 230 6.2.2 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 232 6.2.3 STATISTISCHE ANALYSE DER PROBLEMSTELLUNG 235 6.3 ENTSPRECHEN HAEUFIGKEITEN BESTIMMTEN VORGABEN? 243 6.3.1 NUMERISCHE UND GRAFISCHE BESCHREIBUNG 244 6.3.2 STATISTISCHE ANALYSE DER PROBLEMSTELLUNG 246 6.4 HAT EIN PROZENTSATZ (ANTEIL) EINEN BESTIMMTEN WERT? 249 6.4.1 STATISTISCHE ANALYSE DER PROBLEMSTELLUNG 252 6.5 IN WELCHEM BEREICH KANN MAN EINEN PROZENTSATZ (ANTEIL) ERWARTEN? 256 6.6 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 262 6.7 UEBUNGEN 263 6.8 VERTIEFUNG: DIE CHI-QUADRAT-VERTEILUNG ODER WIE ENTSTEHT EIN P-WERT? . 264 6.9 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 267 KAPITEL 7 MEHRERE KATEGORIALE VARIABLEN 269 7.1 BESCHREIBUNG MEHRERER KATEGORIALER VARIABLEN ' 270 7.1.1 NUMERISCHE BESCHREIBUNG 271 7.1.2 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 274 7.2 IST DIE VERTEILUNG VON HAEUFIGKEITEN IN VERSCHIEDENEN GRUPPEN GLEICH?. 277 7.3 UNTERSCHEIDEN SICH ANTEILE IN ZWEI ODER MEHREREN GRUPPEN? 282 7.3.1 EINGABE EINER TABELLE 283 7.3.2 VERGLEICH DER ANTEILE 283 7.3.3 EXAKTER TEST NACH FISHER 284 7.4 SIND ZWEI KATEGORIALE VARIABLEN UNABHAENGIG? 286 7.4.1 DATENAUFBEREITUNG 286 7.4.2 UNABHAENGIGKEITSTEST 287 7.5 UNTERSCHEIDET SICH DAS RISIKO IN ZWEI GRUPPEN? 290 7.5.1 ODDS-RATIO 291 7.5.2 ODDS-RATIO-TEST 293 7.6 WIE KANN MAN VERAENDERUNGEN VON ANTEILEN TESTEN? 294 7.6.1 UNABHAENGIGE UND ABHAENGIGE STICHPROBEN 294 7.6.2 MCNEMAR-TEST 295 7.7 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 296 7.8 UEBUNGEN 297 7.9 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 299 TEIL III METRISCHE DATEN 301 KAPITEL 8 EINE METRISCHE VARIABLE 303 8.1 WIE KANN MAN DIE VERTEILUNG EINER METRISCHEN VARIABLEN BESCHREIBEN? . 304 8.1.1 KLASSIFIZIEREN, TABELLEN UND HISTOGRAMME 305 8.1.2 MASSZAHLEN ZUR BESCHREIBUNG DER VERTEILUNG 309 8.1.3 BOXPLOT 317 8.1.4 AUSREISSER 319 8.1.5 WEITERE GRAFISCHE BESCHREIBUNGSMETHODEN 320 8.2 IST DER MITTELWERT DER GRUNDGESAMTHEIT ANDERS ALS EINE BESTIMMTE VORGABE? 326 8.3 BEREICH FUER DEN MITTELWERT IN EINER GRUNDGESAMTHEIT 330 8.4 FOLGT EINE METRISCHE VARIABLE EINER BESTIMMTEN VERTEILUNG? 332 8.4.1 Q-Q-PLOT 333 8.4.2 KOLMOGOROV-SMIRNOV-TEST UND SHAPIRO-WILK-TEST 336 8.4.3 ANPASSUNGSTEST MIT DER / 2 -VERTEILUNG 338 8.5 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 341 8.6 UEBUNGEN . 341 8.7 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 342 KAPITEL 9 MEHRERE METRISCHE VARIABLEN 345 9.1 WIE STARK IST DER ZUSAMMENHANG ZWISCHEN ZWEI METRISCHEN VARIABLEN? . 347 9.1.1 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 348 9.1.2 KORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH PEARSON 349 9.1.3 KORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH SPEARMAN 352 9.2 WELCHE FORM HAT DER ZUSAMMENHANG ZWISCHEN ZWEI VARIABLEN? 352 9.2.1 LINEARES REGRESSIONSMODELL 353 9.2.2 RECHENERGEBNISSE 355 9.3 VORHERSAGE VON WERTEN 358 9.3.1 PUNKTPROGNOSEN 358 9.3.2 INTERVALLPROGNOSEN 360 9.4 ZUSAMMENHANG EINER MIT MEHREREN VARIABLEN 362 9.4.1 MULTIPLE LINEARE REGRESSION 363 9.4.2 KATEGORIALE ALS ERKLAERENDE VARIABLEN 365 9.4.3 MODELLSELEKTION 368 9.4.4 MOEDELLDIAGNOSTIK 370 9.4.5 PROGNOSE 374 9.5 UNTERSCHEIDEN SICH MITTELWERTE ZU ZWEI ODER MEHREREN ZEITPUNKTEN? . 375 9.5.1 GRAFISCHE BESCHREIBUNG 376 9.5.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 377 9.6 WIE KANN MAN DEN ZEITLICHEN VERLAUF EINER VARIABLEN BESCHREIBEN? 379 9.6.1 ZEITREIHEN 379 9.6.2 ZEITREIHENZERLEGUNG *. 380 9.6.3 "FREND 381 9.6.4 SAISON 387 9.6.5 ZUSAMMENFASSUNG DER ZEITREIHENZERLEGUNG 389 9.6.6 PROGNOSE 390 9.6.7 AUTOKORRELATION 392 9.7 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 394 9.8 UEBUNGEN 395 9.9 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 397 TEIL IV METRISCHE UND KATEGORIALE DATEN 399 KAPITEL 10 METRISCHE UND KATEGORIALE VARIABLEN 401 10.1 UNTERSCHEIDEN SICH DIE MITTELWERTE IN ZWEI GRUPPEN? 403 10.1.1 GRAFISCHE UND NUMERISCHE BESCHREIBUNG 403 10.1.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 404 10.2 UNTERSCHEIDET SICH DIE LAGE EINER VARIABLEN ZWISCHEN ZWEI GRUPPEN? . 406 10.2.1 BESCHREIBUNG DER STICHPROBE 406 10.2.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 407 10.3 UNTERSCHEIDEN SICH DIE MITTELWERTE MEHRERER GRUPPEN? 408 10.3.1 GRAFISCHE UND NUMERISCHE BESCHREIBUNG 409 10.3.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 410 10.3.3 POST-HOC-TESTS 413 10.4 UNTERSCHEIDET SICH DIE LAGE EINER VARIABLEN ZWISCHEN MEHREREN GRUPPEN? 413 10.5 WIE WIRKEN ZWEI KATEGORIALE VARIABLEN KOMBINIERT AUF MITTELWERTE? 416 10.5.1 NUMERISCHE UND GRAFISCHE BESCHREIBUNG 416 10.5.2 ANALYSE DER FRAGESTELLUNG 418 10.5.3 MODELLSELEKTION 420 10.6 HAENGEN CHANCEN VON EINER ODER MEHREREN VARIABLEN AB? 423 10.6.1 LOGISTISCHE REGRESSION 424 10.6.2 LOGISTISCHE REGRESSION MIT MEHREREN ERKLAERENDEN VARIABLEN 427 10.7 UNTERSCHEIDEN SICH CHANCEN UND ODDS-RATIOS ZWISCHEN GRUPPEN? 430 10.7.1 VERGLEICH VON ODDS IN MEHREREN GRUPPEN? 431 10.7.2 VERGLEICH VON ODDS-RATIOS IN MEHREREN GRUPPEN? 433 10.8 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 436 10.9 UEBUNGEN 437 10.10 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK . : 438 TEIL V MULTIVARIATE DATEN 44I KAPITEL 11 DIMENSIONSREDUKTION 443 11.1 KANN MAN KOMPLEXITAET MULTIDIMENSIONALER DATEN REDUZIEREN? 444 11.1.1 GRUNDLAGEN DER HAUPTKOMPONENTENANALYSE 445 11.1.2 ANWENDUNG DER HAUPTKOMPONENTENANALYSE 455 11.2 WEITERVERWENDEN DER ERGEBNISSE EINER HAUPTKOMPONENTENANALYSE 466 11.3 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 4 70 11.4 UEBUNGEN 471 11.5 VERTIEFUNG: EXTRAKTION DER HAUPTKOMPONENTEN FUER ZWEI VARIABLEN 472 11.6 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 475 KAPITEL 12 GRUPPIERUNG VON BEOBACHTUNGEN 477 12.1 WIE ENTDECKT MAN GRUPPEN AEHNLICHER BEOBACHTUNGEN? 479 12.1.1 DISTANZ- UND AEHNLICHKEITSMASSE 480 12.1.2 HIERARCHISCHE CLUSTERVERFAHREN 482 12.1.3 OUTPUTTEILE 485 12.1.4 ANWENDUNG AUF DIE DEMOGRAFIEKENNZAHLEN 489 12.1.5 TEILUNGSVERFAHREN 491 12.1.6 SPEICHERN DER CLUSTERZUGEHOERIGKEIT 492 12.2 WIE FINDET MAN CLUSTER IN DEN VARIABLEN? 493 12.3 WIE FINDET MAN CLUSTER IN GROSSEN DATENSAETZEN? 494 12.3.1 CENTROID-VERFAHREN 495 12.3.2 OUTPUTTEILE DES VERFAHRENS 495 12.3.3 ANALYSE DES OUTPUTS 497 12.4 WIE KOENNEN KATEGORIALE VARIABLEN EINBEZOGEN WERDEN? 499 12.4.1 DISTANZMATRIX 500 12.4.2 FUZZY-VERFAHREN 500 12.4.3 OUTPUTTEILE 501 12.4.4 ANALYSE DES OUTPUTS 502 12.5 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 503 12.6 UEBUNGEN 504 12.7 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 505 KAPITEL 13 MEHRDIMENSIONALE KATEGORIALE DATEN 507 13.1 MODELLE FUER KREUZTABELLEN 508 13.1.1 MODELLE UND ERWARTETE HAEUFIGKEITEN 509 13.1.2 MODELLHIERARCHIE 514 13.1.3 LOGLINEARE MODELLE 515 13.2 WELCHE MODELLE BESCHREIBEN DIE EINTRAGUNGEN EINER KREUZTABELLE GUT? . 515 13.2.1 PEARSON- UND LIKELIHOOD-RATIO-STATISTIK 516 13.2.2 MODELLBERECHNUNG IN R 517 13.2.3 MODELLAUSWAHL 520 13.3 HOEHERDIMENSIONALE LOGLINEARE MODELLE 521 13.3.1 DREIDIMENSIONALE KREUZTABELLEN 522 13.3.2 LOGLINEARE MODELLE IN DREI DIMENSIONEN 522 13.3.3 MODELLAUSWAHL " 524 13.3.4 INTERPRETATION 526 13.4 WEITERE BEISPIELE 527 13.4.1 EIN MODELL MIT EINER DREIFACHWECHSELWIRKUNG 528 13.4.2 EIN MODELL OHNE DREIFACHWECHSELWIRKUNG 529 13.4.3 EIN MODELL MIT NUR EINER ZWEIFACHWECHSELWIRKUNG 532 13.4.4 MODELLE OHNE WECHSELWIRKUNGEN 534 13.5 ABSCHLIESSENDE BEMERKUNGEN 534 13.5.1 BERECHNUNG VON ODDS UND ODDS-RATIOS 534 13.5.2 MODELLE MIT MEHR ALS DREI VARIABLEN 535 13.5.3 VERGLEICH MIT LOGISTISCHER REGRESSION 536 13.6 ZUSAMMENFASSUNG DER KONZEPTE 536 13.7 UEBUNGEN 537 13.8 R-BEFEHLE IM UEBERBLICK 537 TEIL VI APPENDIX LITERATURVERZEICHNIS R GUI (WINDOWS) R-FUNKTIONEN INDEX ■■■■■вян IÎ111 R - Einführung durch angewandte Statistik R ¡steine plattformunabhängige Open-Source-Umgebung für statistische Datenanalyse und Grafik. Mittlerweile ist R in allen wesentlichen Bereichen der angewandten Statistik etabliert und wird auch in anderen Fachberei¬ chen zunehmend an Universitäten gelehrt und im Unterricht eingesetzt. Das Buch bietet eine Einführung in die Programmumgebung R sowie in grundlegende statistische Verfahren und zeigt, wie diese in R umgesetzt werden. Es folgt dabei einem alternativen didaktischen Ansatz: Ausgehend von Datentypen und dazugehörigen Fragestellungen wird, auf praxisorientierte, nichttechnische Weise, eine Darstellung statistischer Methoden gegeben. An Beispielen werden typische Methoden der Deskriptiv- und Inferenzstatistik ¡n R demonstriert. Datenanalysen und Ergebnisse werden nicht nur statistisch, sondern auch inhaltlich interpretiert. Der Bezug auf Beispiele und deren Fragestellungen ermöglicht einen einfachen Zugang zu den Verfahren und deren Umsetzung auf eigene Problemstellungen. In der zweiten Auflage wurden alle Teile des Buches auf R 3.0 aktualisiert. Die Kapitel über R erfuhren eine grundlegende Überarbeitung und decken nun ein breiteres Feld ab. Wesentliche Erweiterungen gab es bei der Grafikerzeugung und ein eigener Abschnitt widmet sich fortgeschrittenen Themen wie Funktionen für Matrizen, statistischen Funktionen und Grundzügen der R-Programmierung. Ein neues Kapitel über loglineare Modelle zeigt Methoden zur Analyse mehrdimensionaler Kontingenztafeln. Zusätzlich gibt es ein frei verfüg¬ bares R-Package namens REdaS, das für das Buch programmiert wurde und nützliche Funktionen bereitstellt. Mit den zusätzlichen Übungen, die zeigen, ob man das Gelernte auch umsetzten kann, eignet sich das Buch ideal zum Selbststudium oder als Vorlesungsbegleitung für Studierende der Psychologie, Soziologie, Sozialwis¬ senschaften, Wirtschaftswissenschaften, Medizin, Politikwissenschaften und Kommunikationswissenschaften. AUTOREN REINHOLD HATZINGER war Professor an der Wo Wien und leitete den Bereich quantitative empirische Me¬ thoden. MARCO J. MAIER ist Universitätsassistent an der WU Wien. HERBERT NAGEL lehrt Statistik an der WU Wien. KURT HORNÍK ¡st Professor an der WU Wien und im Core Team der R-Entwickler. INHALT • Balkendiagramme • Binomialtest, Tests für Anteile • Boxplots • C h ¡-Quadrat-Tests • Clusteranalysen • Hauptkomponentenanalyse • Histogramme • Kerndichteplots • Kolmogorov-Smirnov-Test • Konf idenzi nterval le • Korrelation (Pearson, Spearman) • Kruskal-Wallis-Test • logistische Regression • loglineare Modelle • Mann-Whitney-U-Test • McNemar-Test • Mosaik- und Spineplots • (multiple) lineare Regression • Odds-Ratio-Tests • Scatter- und Q-Q-Plots • Shapiro-Wilk-Test • t-Tests • Varianzanalysen (ANOVA) • Zeitreihenanalyse ONLINE Auf der Website zum Buch unter www.pedrson-studium.de • Link zu den Autorenwebselten für weiteres Material • Alle im Buch verwendeten Datensätze • Lösungen der Übungsbeispiele • R-Code zu allen Beispielen des Buches
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