Description
Book SynopsisWenn Sie R von Grund auf kennenlernen und auch die fortgeschrittenen Techniken zur Lösung gängiger Aufgaben bei der Datenanalyse mit R beherrschen möchten, dann liegen Sie mit diesem Buch goldrichtig. Es bietet Ihnen nicht nur einen Überblick über die Programmierung in R und die Arbeit mit der Sprache, sondern geht auch auf die Arten von Projekten und Anwendungen ein, die R-Entwicklerinnen und -Entwickler häufig in Angriff nehmen müssen. Statistische Analysen, Datenvisualisierungen, maschinelles Lernen und Datenmanagement mit R: All das lernen Sie mit diesem Buch intensiv kennen.
Table of ContentsEinführung 31
Teil I: Eine Einführung in R 35
Kapitel 1: R – Was es macht und wie es dies macht 37
Kapitel 2: Mit Packages arbeiten, Importieren und Exportieren 65
Teil II: Daten beschreiben 79
Kapitel 3: Grafik 81
Kapitel 4: Finden Sie Ihre Mitte! 119
Kapitel 5: Weg vom Durchschnitt 129
Kapitel 6: Standards und Ränge 137
Kapitel 7: Eine Zusammenfassung des Ganzen 147
Kapitel 8: Was ist normal? 165
Teil III: Daten analysieren 183
Kapitel 9: Ein Spiel mit dem Vertrauen: Schätzung 185
Kapitel 10: Hypothesentests mit einer Stichprobe 201
Kapitel 11: Hypothesentests mit zwei Stichproben 227
Kapitel 12: Tests von mehr als zwei Stichproben 253
Kapitel 13: Kompliziertere Tests 277
Kapitel 14: Regression: Lineare und multiple und das allgemeine lineare Modell 297
Kapitel 15: Korrelation: Aufstieg und Fall von Beziehungen 331
Kapitel 16: Kurvilineare Regression: Wenn Beziehungen kompliziert werden 351
Kapitel 17: Zu gegebener Zeit 375
Kapitel 18: Nichtparametrische Statistik 387
Kapitel 19: Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung 407
Kapitel 20: Wahrscheinlichkeit trifft auf Regression: Logistische Regression 427
Teil IV: Aus Daten lernen 435
Kapitel 21: Tools und Daten für Projekte zum maschinellen Lernen 437
Kapitel 22: Entscheidungen, Entscheidungen! 463
Kapitel 23: In den Wald – per Zufall 481
Kapitel 24: Unterstützen Sie Ihren lokalen Vektor 497
Kapitel 25: k-Means-Clustering 517
Kapitel 26: Neuronale Netze 533
Kapitel 27: Datenerforschung im Marketing 549
Kapitel 28: Aus der Stadt, die niemals schläft 567
Teil V: R in der Praxis: Einige Projekte, die Sie auf Trab halten 583
Kapitel 29: Mit einem Browser arbeiten 585
Kapitel 30: Dashboards verwenden 613
Abbildungsverzeichnis 647
Stichwortverzeichnis 657
