
ISBN: 9783897216495
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil es sich gerade zum Goldstandard für die Lösung statistischer Probleme und die Entwicklung eigener Analyseprogramme mausert. Weil man damit natürlich mehr Werkzeuge an der Hand hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen hat man nämlich neben den fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden auch eine komplette Programmiersprache zur Verfügung, mit der sich eigene Algorithmen entwickeln lassen. Außerdem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt ausgehend die professionelle Statistik. Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind - so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik.R kann viel. Und Sie können viel mit R machen - wenn Sie wissen, wie es geht.Willkommen in der R-WeltInstallieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen - und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen.Sprechen Sie R!Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen - wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver.Datenanalyse und Statistik in der PraxisAnhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen. Buch, O'Reilly
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2010, ISBN: 9783897216495
Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind - so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz grossen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen - wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen - und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen - wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen. Buch (dtsch.) Joseph Adler Taschenbuch, O'Reilly, 01.12.2010, O'Reilly, 2010
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Gebundene Ausgabe Analyse / Datenanalyse, Datenanalyse, Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Datenanalyse, allgemein, Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, mit Schutzumschlag neu, [PU:O'Reilly Vlg. GmbH & Co.; O'Reilly Verlag GmbH & Co. KG]
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2010, ISBN: 9783897216495
[ED: Taschenbuch], [PU: O'Reilly], DE, [SC: 7.00], Neuware, gewerbliches Angebot, 768, 1
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2010, ISBN: 9783897216495
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Gebundene Ausgabe Analyse / Datenanalyse, Datenanalyse, Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Datenanalyse, allgemein, Informationstechnik (IT), allgemeine Themen, mit Schutzumschl… Mehr…
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Detailangaben zum Buch - R in a Nutshell
EAN (ISBN-13): 9783897216495
ISBN (ISBN-10): 3897216493
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2010
Herausgeber: O'Reilly
750 Seiten
Gewicht: 1,375 kg
Sprache: ger/Deutsch
Buch in der Datenbank seit 2009-04-09T01:42:53+02:00 (Berlin)
Detailseite zuletzt geändert am 2021-02-19T22:39:49+01:00 (Berlin)
ISBN/EAN: 9783897216495
ISBN - alternative Schreibweisen:
3-89721-649-3, 978-3-89721-649-5
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