R kompakt: der schnelle Einstieg in die Datenanalyse
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|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | German |
| Published: |
Berlin
Springer Spektrum
[2021]
|
| Edition: | 3. Auflage |
| Series: | Lehrbuch
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XV, 250 Seiten Diagramme 24 cm x 16.8 cm |
| ISBN: | 9783662630747 3662630745 |
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Inhaltsverzeichnis 1 Erste Schritte. 1.1 Vorstellung. 1.1.1 Pro und Contra R. 1.1.2 Typografische Konventionen. 1.1.3 R installieren. 1.1.4 Grafische Benutzeroberflächen. 1.1.5 Weiterführende Informationsquellen und Literatur. 1.2 Grundlegende Elemente. 1.2.1 R Starten, beenden und die Konsole verwenden. 1.2.2 Befehlssequenzen im Editor bearbeiten. 1.2.3 Einstellungen vornehmen. 1.2.4 Umgang mit dem Workspace. 1.2.5 Einfache Arithmetik. 1.2.6 Funktionen mit Argumenten aufrufen. 1.2.7 Hilfe-Funktionen. 1.2.8 Zusatzpakete verwenden. 1.2.9 Hinweise zum Arbeiten mit Zusatzpaketen. 1.2.10 Empfehlungen und typische
Fehlerquellen. 1.3 Datenstrukturen: Klassen, Objekte, Datentypen. 1.3.1 Objekte benennen. 1.3.2 Zuweisungen an Objekte. 1.3.3 Obj ekte ausgeben. 1.3.4 Objekte anzeigen lassen und entfernen. 1.3.5 Datentypen. 1.3.6 Logische Werte, Operatoren und Verknüpfungen. 1 1 3 5 5 6 7 8 8 9 10 11 12 13 14 15 16 16 18 18 19 19 20 20 21 2 Daten importieren und exportieren. 2.1 Daten im Textformat lesen und schreiben. 2.2 R-Objekte speichern und laden. 2.3 Daten mit anderen Programmen austauschen. 25 25 27 28 IX
X Inhaltsverzeichnis 2.3.1 2.3.2 2.3.3 3 Programme zur Tabellenkalkulation. SPSS, Stata und SAS. Datenbanken. Elementare Datenverarbeitung. 3.1 Vektoren. 3.1. і Vektoren erzeugen. 3.1.2 Elemente auswählen und verändern. 3.1.3 Datentypen in Vektoren. 3.1.4 Elemente benennen. 3.2 Logische Operatoren. 3.2.1 Logischer Vergleich von Vektoren. 3.2.2 Logische Indexvektoren. 3.3 Systematische und zufällige Wertefolgen erzeugen. 3.3.1 Numerische Sequenzen erstellen. 3.3.2 Wertefolgen wiederholen. 3.3.3 Zufällig aus einer Urne ziehen. 3.3.4 Zufallszahlen aus bestimmten Verteilungen erzeugen. 3.4 Daten
transformieren. 3.4.1 Werte sortieren. 3.4.2 Werte in zufällige Reihenfolge bringen. 3.4.3 Teilmengen von Daten auswählen. 3.4.4 Daten umrechnen. 3.4.5 Neue aus bestehenden Variablen bilden. 3.4.6 Werte ersetzen oder recodieren. 3.4.7 Kontinuierliche Variablen in Kategorien einteilen. 3.5 Gruppierungsfaktoren. 3.5.1 Ungeordnete Faktoren. 3.5.2 Faktorstufen nachträglich ändern. 3.5.3 Geordnete Faktoren. 3.5.4 Reihenfolge von Faktorstufen. 3.5.5 Faktoren nach Muster erstellen. 3.5.6 Quantitative in kategoriale Variablen umwandeln. 3.6 Deskriptive Kennwerte numerischer Daten. 3.6.1 Summen, Differenzen und Produkte. 3.6.2 Extremwerte. 3.6.3 Mittelwert, Median und
Modalwert. 3.6.4 Prozentrang, Quartile und Quantile. 3.6.5 Varianz, Streuung, Schiefe und Wölbung. 3.6.6 Kovarianz und Korrelation. 3.6.7 Kennwerte getrennt nach Gruppen berechnen. 28 29 31 35 35 35 36 38 39 39 39 41 42 43 44 44 45 46 46 47 47 49 -51 52 53 54 54 56 58 58 59 60 61 61 62 63 63 64 65 65
Inhaltsverzeichnis 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 Matrizen. 3.7.1 Dimensionierung, Zeilen und Spalten. 3.7.2 Elemente auswählen und verändern. 3.7.3 Matrizen verbinden. 3.7.4 Matrizen sortieren. 3.7.5 Randkennwerte berechnen. 3.7.6 Kovarianz- und Korrelaüonsmatrizen. Datensätze. 3.8.1 Datentypen in Datensätzen. 3.8.2 Elemente auswählen und verändern. 3.8.3 Namen von ѴагіаЫеп und Beobachtungen. 3.8.4 Datensätze in den Suchpfad einfügen. Listen. 3.9.1 Komponenten auswählen und verändern. 3.9.2 Komponenten hinzufügen und entfernen. Häufigkeiten bestimmen. 3.10.1 Einfache Tabellen absoluter und relativer
Häufigkeiten. 3.10.2 Absolute, relative und bedingte relative Häufigkeiten in Kreuztabellen. 3.10.3 Randkennwerte von Kreuztabellen. Codierung, Identifikation und Behandlung fehlender Werte. 3.11.1 Fehlende Werte codieren und ihr Vorhandensein prüfen. 3.11.2 Fehlende Werte ersetzen und umcodieren. 3.11.3 Behandlung fehlender Werte bei der Berechnung einfacher Kennwerte. 3.11.4 Behandlung fehlender Werte in Matrizen. 3.11.5 Behandlung fehlender Werte beim Sortieren von Daten. 3.11.6 Behandlung fehlender Werte in inferenzstatistischen Tests. Zeichenketten verarbeiten. 3.12.1 Zeichenketten erstellen und ausgeben. 3.12.2 Zeichenketten manipulieren. 3.12.3 Zeichenfolgen finden. 3.12.4 Zeichenfolgen
ersetzen. Datum und Uhrzeit. 3.13.1 Datumsangaben erstellen und formatieren. 3.13.2 Uhrzeit. 3.13.3 Berechnungen mit Datum und Uhrzeit. XI 66 67 68 69 70 71 72 73 75 75 76 77 78 79 80 81 81 82 84 85 85 86 87 88 90 90 91 91 92 93 94 95 95 96 97
XII Inhaltsverzeichnis 4 Datensätze aufbereiten und aggregieren mit dplyr. 4.1 Besonderheiten. 4.2 Variablen umbenennen. 4.3 Teilmengen von Daten auswählen. 4.3.1 Variablen auswählen. 4.3.2 Beobachtungen auswählen. 4.4 Variablen entfernen, hinzufügen und transformieren. 4.5 Doppelte und fehlende Werte behandeln. 4.6 Datensätze sortieren. 4.7 Datensätze zeilen-oder spaltenweise verbinden. 4.8 Datensätze zusammenführen. 4.9 Organisationsform von Datensätzen ändern. 4.10 Datensätze getrennt nach Gruppen auswerten und aggregieren. 4.11 Häufigkeiten bestimmen. 99 100 101 102 102 104 105 106 107 108 109 111 114 117 5 R-Dokumente und Notebooks erstellen. 5.1 Grundprinzip. 5.2
Arbeitsschritte. 5.3 Aufbau eines Quelldokuments. 5.4 Beispiel. 119 119 120 121 122 6 Hilfsmittel für die Inferenzstatistik. 6.1 Lineare Modelle formulieren. 6.2 Funktionen von Zufallsvariablen. 6.2.1 Dichtefunktionen. 6.2.2 Verteilungsfunktionen. 6.2.3 Quantilfunktionen. 6.3 Gemeinsamer Datensatz für alle Auswertungen. 127 127 129 130 130 131 131 7 Lineare Regression. . 7.1 Test des Korrelationskoeffizienten. 7.2 Einfache lineare Regression. 7.2.1 Deskriptive Modellanpassung. 7.2.2 Regressionsanalyse. 7.3 Multiple lineare
Regression. 7.3.1 Deskriptive Modellanpassung und Regressionsanalyse. 7.3.2 Modelle vergleichen. 7.4 Erweiterungen der linearen Regression. 7.5 Regressionsmodelle auf andere Daten anwenden. 7.6 Kreuzvalidierung von Regressionsmodellen. 7.7 Regressionsdiagnostik. 133 133 134 134 135 137 137 138 140 141 142 143
Inhaltsverzeichnis 7.8 7.9 8 9 7.7.1 Extremwerte, Ausreißer und Einfluss. 7.7.2 Verteilungseigenschaften der Residuen. 7.7.3 Multikollinearität. Partialkorrelation und Semipartialkorrelation. Logistische Regression. 7.9.1 Modellanpassung für dichotome Daten. 7.9.2 Anpassungsgüte. 7.9.3 Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten. 7.9.4 Signifikanztests für Parameter und Modell. XIII 143 144 146 147 147 148 149 149 150 t-Tests und Varianzanalysen. 8.1 Tests auf Normalverteilung. 8.2 Levene-Test auf Varianzhomogenität. 8.3 f-Tests. 8.3.1 i-Test für eine Stichprobe. 8.3.2 f-Test für zwei unabhängige Stichproben. 8.3.3 i-Test für zwei abhängige
Stichproben. 8.4 Einfaktorielle Varianzanalyse. 8.4.1 Auswertung mit aov ( ). 8.4.2 Auswertung mit anova ( ) . 8.4.3 Grafische Prüfung der Voraussetzungen. 8.4.4 Paarvergleiche mit r-Tests und a-Adjustierung. 8.4.5 Simultane Konfidenzintervalle nach Tukey. 8.5 Einfaktorielle Varianzanalyse mit abhängigen Gruppen. 8.5.1 Univariat formulierte Auswertung. 8.5.2 Multivariat formulierte Auswertung. 8.6 Zweifaktorielle Varianzanalyse. 8.6.1 Auswertung. 8.6.2 Quadratsummen vom Typ I, II und III. 8.7 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit zwei Intra-Gruppen Faktoren. 8.7.1 Univariat formulierte Auswertung. 8.7.2 Multivariat formulierte Auswertung. 8.8 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Split-Plot-Design. 8.8.1 Univariat formulierte
Auswertung. 8.8.2 Multivariat formulierte Auswertung. 8.9 Kovarianzanalyse. 153 153 154 155 155 156 157 157 158 159 159 160 161 162 162 163 165 165 166 Nonparametrische Methoden. 9.1 Häufigkeiten kategorialer Variablen analysieren. 9.1.1 Binomialtest. 9.1.2 x2-Test auf eine feste Verteilung. 175 175 175 176 167 168 169 170 170 171 171
XIV Inhaltsverzeichnis 9.1.3 x 2-Test auf Unabhängigkeit. 9.1.4 x2֊Test für mehrere Auftretenswahrscheinlichkeiten. 9.1.5 Fishers exakter Test auf Unabhängigkeit. 9.1.6 Kennwerte von (2 x 2)-Konfusionsmatrizen. 9.1.7 ROC-Kurve und AUC. Maße für Zusammenhang und Übereinstimmung. 9.2.1 Zusammenhang stetiger ordinaler Variablen: Spearmans p und Kendalls r. 9.2.2 Zusammenhang kategorialer Variablen: / , Cramers V, Kontingenzkoeffizient. 9.2.3 Inter-Rater-Übereinstimmung. Tests auf Übereinstimmung von Verteilungen. 9.3.1 Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test. 9.3.2 Wilcoxon-Rangsummen-Test / MannWhitney-i/-Test . 9.3.3 Kruskal-Wallis-Я-Test. 9.3.4 Friedman-Test. 177 178 179 180 182 184 10 Multivariate Verfahren. 10.1 Hauptkomponentenanalyse. 10.2
Faktorenanalyse. 10.3 Multivariate multiple Regression. 10.4 Hotellings T2. 10.4.1 Test für eine Stichprobe. 10.4.2 Test für zwei Stichproben. 10.5 Multivariate Varianzanalyse. 191 191 193 195 196 196 197 198 11 Diagramme mit ggplot2 erstellen. 11.1 Grundprinzip. 11.1.1 Grundschicht. 11.1.2 Diagramme speichern. 11.2 Diagrammtypen. 11.2.1 Punkt-, Streu- und Liniendiagramme. 11.2.2 Säulendiagramm. 11.2.3 Histogramm. 11.2.4 Boxplot. 11.2.5 Quantil-Quantil-Diagramm. 11.3
Bedingte Diagramme in Panels darstellen. 11.4 Diagrammelemente hinzufügen. 11.5 Diagramme formatieren. 11.5.1 Elementposition kontrollieren. 11.5.2 Achsen anpassen. 199 199 199 201 201 202 202 204 205 206 202 209 21 ^ 21^ 9.2 9.3 184 185 185 187 187 188 189 189 літ
Inhaltsverzeichnis XV 11.5.3 Legende ändern. 11.5.4 Farben, Datenpunktsymbole undLinientypen. 11.5.5 Aussehen im Detail verändern. 215 217 219 R als Programmiersprache. 12.1 Kontrollstrukturen. 12.1.1 Fallunterscheidungen. 12.1.2 Schleifen. 12.2 Eigene Funktionen erstellen. 12.2.1 Funktionskopf und Funktionsrumpf. 12.2.2 Rückgabewert. 12.2.3 Generische Funktionen. 12.2.4 Funktionen analysieren. 12.2.5 Effizienz von Auswertungen steigern. 221 221 221 222 224 225 225 225 226 227 Literatur. 229 Stichwortverzeichnis. 235 R-Funktionen, Klassen
und Schlüsselwörter. 243 Zusatzpakete 249 12 |
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Inhaltsverzeichnis 1 Erste Schritte. 1.1 Vorstellung. 1.1.1 Pro und Contra R. 1.1.2 Typografische Konventionen. 1.1.3 R installieren. 1.1.4 Grafische Benutzeroberflächen. 1.1.5 Weiterführende Informationsquellen und Literatur. 1.2 Grundlegende Elemente. 1.2.1 R Starten, beenden und die Konsole verwenden. 1.2.2 Befehlssequenzen im Editor bearbeiten. 1.2.3 Einstellungen vornehmen. 1.2.4 Umgang mit dem Workspace. 1.2.5 Einfache Arithmetik. 1.2.6 Funktionen mit Argumenten aufrufen. 1.2.7 Hilfe-Funktionen. 1.2.8 Zusatzpakete verwenden. 1.2.9 Hinweise zum Arbeiten mit Zusatzpaketen. 1.2.10 Empfehlungen und typische
Fehlerquellen. 1.3 Datenstrukturen: Klassen, Objekte, Datentypen. 1.3.1 Objekte benennen. 1.3.2 Zuweisungen an Objekte. 1.3.3 Obj ekte ausgeben. 1.3.4 Objekte anzeigen lassen und entfernen. 1.3.5 Datentypen. 1.3.6 Logische Werte, Operatoren und Verknüpfungen. 1 1 3 5 5 6 7 8 8 9 10 11 12 13 14 15 16 16 18 18 19 19 20 20 21 2 Daten importieren und exportieren. 2.1 Daten im Textformat lesen und schreiben. 2.2 R-Objekte speichern und laden. 2.3 Daten mit anderen Programmen austauschen. 25 25 27 28 IX
X Inhaltsverzeichnis 2.3.1 2.3.2 2.3.3 3 Programme zur Tabellenkalkulation. SPSS, Stata und SAS. Datenbanken. Elementare Datenverarbeitung. 3.1 Vektoren. 3.1. і Vektoren erzeugen. 3.1.2 Elemente auswählen und verändern. 3.1.3 Datentypen in Vektoren. 3.1.4 Elemente benennen. 3.2 Logische Operatoren. 3.2.1 Logischer Vergleich von Vektoren. 3.2.2 Logische Indexvektoren. 3.3 Systematische und zufällige Wertefolgen erzeugen. 3.3.1 Numerische Sequenzen erstellen. 3.3.2 Wertefolgen wiederholen. 3.3.3 Zufällig aus einer Urne ziehen. 3.3.4 Zufallszahlen aus bestimmten Verteilungen erzeugen. 3.4 Daten
transformieren. 3.4.1 Werte sortieren. 3.4.2 Werte in zufällige Reihenfolge bringen. 3.4.3 Teilmengen von Daten auswählen. 3.4.4 Daten umrechnen. 3.4.5 Neue aus bestehenden Variablen bilden. 3.4.6 Werte ersetzen oder recodieren. 3.4.7 Kontinuierliche Variablen in Kategorien einteilen. 3.5 Gruppierungsfaktoren. 3.5.1 Ungeordnete Faktoren. 3.5.2 Faktorstufen nachträglich ändern. 3.5.3 Geordnete Faktoren. 3.5.4 Reihenfolge von Faktorstufen. 3.5.5 Faktoren nach Muster erstellen. 3.5.6 Quantitative in kategoriale Variablen umwandeln. 3.6 Deskriptive Kennwerte numerischer Daten. 3.6.1 Summen, Differenzen und Produkte. 3.6.2 Extremwerte. 3.6.3 Mittelwert, Median und
Modalwert. 3.6.4 Prozentrang, Quartile und Quantile. 3.6.5 Varianz, Streuung, Schiefe und Wölbung. 3.6.6 Kovarianz und Korrelation. 3.6.7 Kennwerte getrennt nach Gruppen berechnen. 28 29 31 35 35 35 36 38 39 39 39 41 42 43 44 44 45 46 46 47 47 49 -51 52 53 54 54 56 58 58 59 60 61 61 62 63 63 64 65 65
Inhaltsverzeichnis 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 Matrizen. 3.7.1 Dimensionierung, Zeilen und Spalten. 3.7.2 Elemente auswählen und verändern. 3.7.3 Matrizen verbinden. 3.7.4 Matrizen sortieren. 3.7.5 Randkennwerte berechnen. 3.7.6 Kovarianz- und Korrelaüonsmatrizen. Datensätze. 3.8.1 Datentypen in Datensätzen. 3.8.2 Elemente auswählen und verändern. 3.8.3 Namen von ѴагіаЫеп und Beobachtungen. 3.8.4 Datensätze in den Suchpfad einfügen. Listen. 3.9.1 Komponenten auswählen und verändern. 3.9.2 Komponenten hinzufügen und entfernen. Häufigkeiten bestimmen. 3.10.1 Einfache Tabellen absoluter und relativer
Häufigkeiten. 3.10.2 Absolute, relative und bedingte relative Häufigkeiten in Kreuztabellen. 3.10.3 Randkennwerte von Kreuztabellen. Codierung, Identifikation und Behandlung fehlender Werte. 3.11.1 Fehlende Werte codieren und ihr Vorhandensein prüfen. 3.11.2 Fehlende Werte ersetzen und umcodieren. 3.11.3 Behandlung fehlender Werte bei der Berechnung einfacher Kennwerte. 3.11.4 Behandlung fehlender Werte in Matrizen. 3.11.5 Behandlung fehlender Werte beim Sortieren von Daten. 3.11.6 Behandlung fehlender Werte in inferenzstatistischen Tests. Zeichenketten verarbeiten. 3.12.1 Zeichenketten erstellen und ausgeben. 3.12.2 Zeichenketten manipulieren. 3.12.3 Zeichenfolgen finden. 3.12.4 Zeichenfolgen
ersetzen. Datum und Uhrzeit. 3.13.1 Datumsangaben erstellen und formatieren. 3.13.2 Uhrzeit. 3.13.3 Berechnungen mit Datum und Uhrzeit. XI 66 67 68 69 70 71 72 73 75 75 76 77 78 79 80 81 81 82 84 85 85 86 87 88 90 90 91 91 92 93 94 95 95 96 97
XII Inhaltsverzeichnis 4 Datensätze aufbereiten und aggregieren mit dplyr. 4.1 Besonderheiten. 4.2 Variablen umbenennen. 4.3 Teilmengen von Daten auswählen. 4.3.1 Variablen auswählen. 4.3.2 Beobachtungen auswählen. 4.4 Variablen entfernen, hinzufügen und transformieren. 4.5 Doppelte und fehlende Werte behandeln. 4.6 Datensätze sortieren. 4.7 Datensätze zeilen-oder spaltenweise verbinden. 4.8 Datensätze zusammenführen. 4.9 Organisationsform von Datensätzen ändern. 4.10 Datensätze getrennt nach Gruppen auswerten und aggregieren. 4.11 Häufigkeiten bestimmen. 99 100 101 102 102 104 105 106 107 108 109 111 114 117 5 R-Dokumente und Notebooks erstellen. 5.1 Grundprinzip. 5.2
Arbeitsschritte. 5.3 Aufbau eines Quelldokuments. 5.4 Beispiel. 119 119 120 121 122 6 Hilfsmittel für die Inferenzstatistik. 6.1 Lineare Modelle formulieren. 6.2 Funktionen von Zufallsvariablen. 6.2.1 Dichtefunktionen. 6.2.2 Verteilungsfunktionen. 6.2.3 Quantilfunktionen. 6.3 Gemeinsamer Datensatz für alle Auswertungen. 127 127 129 130 130 131 131 7 Lineare Regression. . 7.1 Test des Korrelationskoeffizienten. 7.2 Einfache lineare Regression. 7.2.1 Deskriptive Modellanpassung. 7.2.2 Regressionsanalyse. 7.3 Multiple lineare
Regression. 7.3.1 Deskriptive Modellanpassung und Regressionsanalyse. 7.3.2 Modelle vergleichen. 7.4 Erweiterungen der linearen Regression. 7.5 Regressionsmodelle auf andere Daten anwenden. 7.6 Kreuzvalidierung von Regressionsmodellen. 7.7 Regressionsdiagnostik. 133 133 134 134 135 137 137 138 140 141 142 143
Inhaltsverzeichnis 7.8 7.9 8 9 7.7.1 Extremwerte, Ausreißer und Einfluss. 7.7.2 Verteilungseigenschaften der Residuen. 7.7.3 Multikollinearität. Partialkorrelation und Semipartialkorrelation. Logistische Regression. 7.9.1 Modellanpassung für dichotome Daten. 7.9.2 Anpassungsgüte. 7.9.3 Vorhersage, Klassifikation und Anwendung auf neue Daten. 7.9.4 Signifikanztests für Parameter und Modell. XIII 143 144 146 147 147 148 149 149 150 t-Tests und Varianzanalysen. 8.1 Tests auf Normalverteilung. 8.2 Levene-Test auf Varianzhomogenität. 8.3 f-Tests. 8.3.1 i-Test für eine Stichprobe. 8.3.2 f-Test für zwei unabhängige Stichproben. 8.3.3 i-Test für zwei abhängige
Stichproben. 8.4 Einfaktorielle Varianzanalyse. 8.4.1 Auswertung mit aov ( ). 8.4.2 Auswertung mit anova ( ) . 8.4.3 Grafische Prüfung der Voraussetzungen. 8.4.4 Paarvergleiche mit r-Tests und a-Adjustierung. 8.4.5 Simultane Konfidenzintervalle nach Tukey. 8.5 Einfaktorielle Varianzanalyse mit abhängigen Gruppen. 8.5.1 Univariat formulierte Auswertung. 8.5.2 Multivariat formulierte Auswertung. 8.6 Zweifaktorielle Varianzanalyse. 8.6.1 Auswertung. 8.6.2 Quadratsummen vom Typ I, II und III. 8.7 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit zwei Intra-Gruppen Faktoren. 8.7.1 Univariat formulierte Auswertung. 8.7.2 Multivariat formulierte Auswertung. 8.8 Zweifaktorielle Varianzanalyse mit Split-Plot-Design. 8.8.1 Univariat formulierte
Auswertung. 8.8.2 Multivariat formulierte Auswertung. 8.9 Kovarianzanalyse. 153 153 154 155 155 156 157 157 158 159 159 160 161 162 162 163 165 165 166 Nonparametrische Methoden. 9.1 Häufigkeiten kategorialer Variablen analysieren. 9.1.1 Binomialtest. 9.1.2 x2-Test auf eine feste Verteilung. 175 175 175 176 167 168 169 170 170 171 171
XIV Inhaltsverzeichnis 9.1.3 x 2-Test auf Unabhängigkeit. 9.1.4 x2֊Test für mehrere Auftretenswahrscheinlichkeiten. 9.1.5 Fishers exakter Test auf Unabhängigkeit. 9.1.6 Kennwerte von (2 x 2)-Konfusionsmatrizen. 9.1.7 ROC-Kurve und AUC. Maße für Zusammenhang und Übereinstimmung. 9.2.1 Zusammenhang stetiger ordinaler Variablen: Spearmans p und Kendalls r. 9.2.2 Zusammenhang kategorialer Variablen: / , Cramers V, Kontingenzkoeffizient. 9.2.3 Inter-Rater-Übereinstimmung. Tests auf Übereinstimmung von Verteilungen. 9.3.1 Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test. 9.3.2 Wilcoxon-Rangsummen-Test / MannWhitney-i/-Test . 9.3.3 Kruskal-Wallis-Я-Test. 9.3.4 Friedman-Test. 177 178 179 180 182 184 10 Multivariate Verfahren. 10.1 Hauptkomponentenanalyse. 10.2
Faktorenanalyse. 10.3 Multivariate multiple Regression. 10.4 Hotellings T2. 10.4.1 Test für eine Stichprobe. 10.4.2 Test für zwei Stichproben. 10.5 Multivariate Varianzanalyse. 191 191 193 195 196 196 197 198 11 Diagramme mit ggplot2 erstellen. 11.1 Grundprinzip. 11.1.1 Grundschicht. 11.1.2 Diagramme speichern. 11.2 Diagrammtypen. 11.2.1 Punkt-, Streu- und Liniendiagramme. 11.2.2 Säulendiagramm. 11.2.3 Histogramm. 11.2.4 Boxplot. 11.2.5 Quantil-Quantil-Diagramm. 11.3
Bedingte Diagramme in Panels darstellen. 11.4 Diagrammelemente hinzufügen. 11.5 Diagramme formatieren. 11.5.1 Elementposition kontrollieren. 11.5.2 Achsen anpassen. 199 199 199 201 201 202 202 204 205 206 202 209 21 ^ 21^ 9.2 9.3 184 185 185 187 187 188 189 189 літ
Inhaltsverzeichnis XV 11.5.3 Legende ändern. 11.5.4 Farben, Datenpunktsymbole undLinientypen. 11.5.5 Aussehen im Detail verändern. 215 217 219 R als Programmiersprache. 12.1 Kontrollstrukturen. 12.1.1 Fallunterscheidungen. 12.1.2 Schleifen. 12.2 Eigene Funktionen erstellen. 12.2.1 Funktionskopf und Funktionsrumpf. 12.2.2 Rückgabewert. 12.2.3 Generische Funktionen. 12.2.4 Funktionen analysieren. 12.2.5 Effizienz von Auswertungen steigern. 221 221 221 222 224 225 225 225 226 227 Literatur. 229 Stichwortverzeichnis. 235 R-Funktionen, Klassen
und Schlüsselwörter. 243 Zusatzpakete 249 12 |
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