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E-Book

Einführung in die Statistik mit R

AutorAndreas Behr, Ulrich Pötter
VerlagVerlag Franz Vahlen
Erscheinungsjahr2014
Seitenanzahl269 Seiten
ISBN9783800648788
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis19,99 EUR
Zum Inhalt:
Dieses kompakte Lehrbuch führt Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler leicht verständlich in die statistische Analyse mit R ein. Anhand von zahlreichen Beispielen wird die Umsetzung der wichtigsten Methoden der Statistik, wie sie üblicherweise in den Grundkursen gelehrt werden, mit R vorgestellt. Neben der Vorstellung der wichtigsten statistischen Methoden werden Sie auch mit dem Werkzeug R zur Analyse von Daten vertraut gemacht.
Aus dem Inhalt:
  • Die Grundlagen von R
  • Rechenoperationen und Programmablauf in R
  • Datenspeicherung und Austausch von Daten
  • Datenauswahl und Datentransformation
  • Datenbeschreibung: Eine Variable
  • Datenbeschreibung: Mehrere Variablen
  • Grundlagen der Simulation
  • Stochastische Modelle
  • Lineare Regression
  • Die Maximum-Likelihood-Methode
  • Optimierung, Logit-, Probit-, Poisson-Regression
  • Stichproben
  • Ansprechende Graphiken gestalten
  • Tipps für die Praxis

Zu den Autoren:
Dr. Andreas Behr ist Professor für Volkswirtschaftslehre, insbesondere für Statistik, an der Universität Duisburg-Essen, Campus Essen.
PD Dr. Ulrich Pötter ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Zentrum für Dauerbeobachtung und Methoden des Deutschen Jugendinstitutes, München.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Cover1
Zum Inhalt_Autor2
Titel3
Vorwort4
Inhaltsverzeichnis5
1 Einführung8
1.1 Eine Vorbemerkung zu R8
1.2 Arbeitsumgebung10
1.3 Die Bedienung von R10
1.4 R-Objekte13
1.4.1 Typen13
1.4.2 Typen- und Klassenänderung15
1.4.3 Datenfelder: data.frame16
Vergabe von Variablennamen17
Unterobjekte und die Verwendung von Indizes17
Datenfelder und Faktoren19
Suchpfade20
1.5 Zusätzliche Pakete21
1.6 Hilfe, Manuals und Mailinglisten21
2 Rechenoperationen und Programmablauf in R24
2.1 Operatoren und mathematische Funktionen25
2.1.1 Logische Operatoren25
2.1.2 Mathematische Funktionen26
2.1.3 Mengenoperationen27
2.1.4 Vektorisierte Funktionen28
2.1.5 Spezielle Vektorfunktionen29
2.1.6 Matrixoperationen29
2.1.7 Rechengenauigkeit und Rundungsfehler30
2.1.8 Operationen mit Texten31
2.1.9 Sequenzen und Wiederholungen31
Sequenzen31
Wiederholungen32
2.2 Programmablauf33
2.2.1 Funktionen33
2.2.2 Schleifen34
2.2.3 Vermeidung von Schleifen35
apply35
lapply36
sapply37
mapply und Map37
tapply und by37
split und unsplit38
2.2.4 Bedingte Anweisungen39
2.3 Übungsaufgaben40
3 Datenspeicherung und Austausch von Daten42
3.1 Dateien und Datenspeicherung42
3.1.1 Datenerfassung42
3.1.2 Datenspeicherung43
3.1.3 Übergabe von Daten an andere Programme44
3.1.4 Dateien und Pfade45
3.1.5 Dateien im Internet46
3.2 Dateien anderer Statistikprogramme46
3.2.1 SPSS, Stata und Co46
3.2.2 Label47
3.2.3 Zusätzlich definierte fehlende Werte50
3.2.4 Datenaustausch mit Excel51
3.3 Übungsaufgaben52
4 Datenauswahl und Datentransformation54
4.1 Datenauswahl und Zusammenführung54
4.1.1 Auswahl von Fällen und Variablen54
Variablenauswahl54
Auswahl bestimmter Beobachtungen56
subset56
4.1.2 Verbinden von Datensätzen57
rbind und cbind57
do.call58
4.1.3 Daten sortieren59
4.1.4 Daten zusammenführen61
4.2 Transformationen und Rekodierungen62
4.2.1 Transformationen63
4.2.2 Rekodierung65
4.2.3 Rekodierung von Faktoren66
recode67
4.3 Übungsaufgaben68
5 Datenbeschreibung: Eine Variable69
5.1 Verteilungs- und Quantilsfunktion69
5.1.1 Urliste69
5.1.2 Häufigkeitsverteilung71
5.1.3 Verteilungsfunktion72
5.1.4 Quantilsfunktion73
5.1.5 Boxplots74
5.2 Mittelwerte, Varianzen und Momente75
5.2.1 Varianz und Standardabweichung75
5.3 Histogramme und Dichten76
5.3.1 Histogramme77
5.3.2 Dichteschätzer79
5.4 Übungsaufgaben81
6 Datenbeschreibung: Mehrere Variablen83
6.1 Mehrdimensionale relative Häufigkeiten83
6.2 Tabellen84
6.2.1 table und ftable84
6.2.2 margin.table und xtabs86
6.2.3 addmargins88
6.2.4 Graphische Darstellungen88
6.3 Dichteschätzer89
6.4 Kovarianzen und Korrelationen91
6.5 Bedingte Verteilungen93
6.5.1 Bedingte Verteilungen und Simpsons Paradox94
spineplot95
6.5.2 Bedingte Dichten95
6.6 Übungsaufgaben98
7 Grundlagen der Simulation99
7.1 Zufallszahlen?99
7.2 Gleichverteilung101
7.2.1 Monte-Carlo-Integration102
7.2.2 Integrale und Erwartungswerte103
7.2.3 Endliche Gleichverteilung und Periode105
runif106
Andere Generatoren107
7.2.4 Startwerte108
7.3 Zufallszahlen mit vorgegebener Verteilung109
7.4 Parametrisierung der Verteilungsklassen110
7.5 Stichproben und Tabellen111
7.6 Funktionen von Zufallsvariablen112
7.7 Übungsaufgaben115
8 Stochastische Modelle118
8.1 Das Standardmodell der Statistik118
8.1.1 Mittelwert oder Median?119
8.1.2 Warum n – 1?121
8.1.3 Kann man Erwartungswerte schätzen?122
8.1.4 Bootstrap und Bagging124
8.2 Markow-Ketten126
8.3 Übungsaufgaben131
9 Lineare Regression134
9.1 Grundlagen134
9.2 Lineare Modelle in R136
9.2.1 Der lm Befehl136
9.2.2 Formeln für Regressionen139
9.2.3 Modellvergleiche und fehlende Werte142
9.2.4 Diagnostik143
9.2.5 Ausschluss von Ausreißern148
9.2.6 Transformation der abhängigen Variablen150
9.2.7 Transformationen der Kovariablen153
9.3 Regression in Matrixnotation157
9.3.1 Einfache Matrixoperationen in R158
9.3.2 Das Regressionsmodell in Matrixnotation161
9.3.3 Die Berechnung von Regressionen in R162
9.4 Übungsaufgaben164
10 Die Maximum-Likelihood-Methode166
10.1 Die Leitidee166
10.2 Maximum-Likelihood-Schätzung167
10.2.1 Maximum-Likelihood: Binomialverteilung167
10.2.2 Maximum-Likelihood: Poisson-Verteilung170
10.2.3 Maximum-Likelihood: Normalverteilung171
10.3 Gütebeurteilung von ML-Schätzern173
10.3.1 Likelihoodquotienten173
10.3.2 Eine Daumenregel für den Likelihoodquotienten174
10.3.3 Fisher-Information175
10.3.4 Beispiel Binomialverteilung177
10.4 Übungsaufgaben179
11 Optimierung, Logit-, Probit-, Poisson-Regression180
11.1 Numerische Optimierung180
11.1.1 Der Newton-Raphson-Algorithmus182
11.1.2 Der Befehl optim()184
11.1.3 Der Befehl maxLik()185
11.2 Verallgemeinerte Lineare Modelle186
11.3 Logit- und Probit-Regression186
11.3.1 Maximum-Likelihood-Schätzung188
11.3.2 Logit- und Probit-Regression mit R189
11.3.3 Probit- und Logit-Regression mit glm()191
11.4 Poisson-Regression193
11.4.1 Poisson-Regression mit R194
11.4.2 Poisson-Regression mit glm()196
11.5 Übungsaufgaben196
12 Stichproben198
12.1 Stichproben aus endlichen Grundgesamtheiten198
12.1.1 Die grundlegende Problemverschiebung200
12.1.2 Stichprobendesign200
12.1.3 Der Inklusionsindikator201
12.1.4 Inklusionswahrscheinlichkeiten203
12.2 Einfache Stichprobenziehung mit R205
12.2.1 Gesamtheit und mögliche Stichproben205
12.2.2 Ermittlung der Inklusionswahrscheinlichkeiten206
12.2.3 Horvitz-Thompson-Schätzer208
12.2.4 Die Varianz des Horvitz-Thompson-Schätzers209
12.2.5 Schätzung der Varianz210
12.3 Schichtenverfahren213
12.3.1 Mittelwert- und Varianzschätzung213
12.3.2 Schichtenverfahren in R214
12.4 Klumpenverfahren216
12.4.1 Mittelwert- und Varianzschätzung216
12.4.2 Klumpenverfahren in R218
12.5 Übungsaufgaben220
13 Ansprechende Graphiken222
13.1 Die Elemente der Standardgraphik222
13.1.1 Der Befehl plot()224
13.1.2 Optionen des plot() Befehls225
Zusätzliche Graphikelemente225
13.1.3 Stilparameter par()228
Aufteilung der Graphikregion229
Lage der Beschriftungen231
Größe der Beschriftungen231
Fontauswahl232
Darstellungsbereich233
13.1.4 Mathematische Annotation233
Ein Beispiel234
13.1.5 Farben235
Farbpaletten236
Alternative Farbpaletten236
13.1.6 Ausgabeformate und Devices238
Deviceverwaltung238
Ausgabeformate239
Arbeiten mit mehreren Devices242
13.2 Sprachen, Encodings und Fonts243
13.2.1 Sprachen und Encodings243
13.2.2 Fonts246
14 Tipps und weitere Möglichkeiten250
14.1 Alternative Graphikmodelle, D-Graphiken250
14.1.1 Weitere nützliche Devices250
pictex, xAg und tikzDevice250
Cairo und cairoDevice251
14.1.2 Andere Graphiksysteme in R252
Trellis Graphiken252
Grammar of Graphics256
14.1.3 3D-Graphiken260
14.2 Große Datensätze und Datenbanken261
Verzeichnis der Befehle und Funktionen264
Verzeichnis der Pakete268
Sachverzeichnis269
Impressum274

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