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Einführung in die Statistik mit R

Autor	Andreas Behr, Ulrich Pötter
Verlag	Verlag Franz Vahlen
Erscheinungsjahr	2014
Seitenanzahl	269 Seiten
ISBN	9783800648788
Format	PDF
Kopierschutz	Wasserzeichen/DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	19,99 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

Cover	1
Zum Inhalt_Autor	2
Titel	3
Vorwort	4
Inhaltsverzeichnis	5
1 Einführung	8
1.1 Eine Vorbemerkung zu R	8
1.2 Arbeitsumgebung	10
1.3 Die Bedienung von R	10
1.4 R-Objekte	13
1.4.1 Typen	13
1.4.2 Typen- und Klassenänderung	15
1.4.3 Datenfelder: data.frame	16
Vergabe von Variablennamen	17
Unterobjekte und die Verwendung von Indizes	17
Datenfelder und Faktoren	19
Suchpfade	20
1.5 Zusätzliche Pakete	21
1.6 Hilfe, Manuals und Mailinglisten	21
2 Rechenoperationen und Programmablauf in R	24
2.1 Operatoren und mathematische Funktionen	25
2.1.1 Logische Operatoren	25
2.1.2 Mathematische Funktionen	26
2.1.3 Mengenoperationen	27
2.1.4 Vektorisierte Funktionen	28
2.1.5 Spezielle Vektorfunktionen	29
2.1.6 Matrixoperationen	29
2.1.7 Rechengenauigkeit und Rundungsfehler	30
2.1.8 Operationen mit Texten	31
2.1.9 Sequenzen und Wiederholungen	31
Sequenzen	31
Wiederholungen	32
2.2 Programmablauf	33
2.2.1 Funktionen	33
2.2.2 Schleifen	34
2.2.3 Vermeidung von Schleifen	35
apply	35
lapply	36
sapply	37
mapply und Map	37
tapply und by	37
split und unsplit	38
2.2.4 Bedingte Anweisungen	39
2.3 Übungsaufgaben	40
3 Datenspeicherung und Austausch von Daten	42
3.1 Dateien und Datenspeicherung	42
3.1.1 Datenerfassung	42
3.1.2 Datenspeicherung	43
3.1.3 Übergabe von Daten an andere Programme	44
3.1.4 Dateien und Pfade	45
3.1.5 Dateien im Internet	46
3.2 Dateien anderer Statistikprogramme	46
3.2.1 SPSS, Stata und Co	46
3.2.2 Label	47
3.2.3 Zusätzlich definierte fehlende Werte	50
3.2.4 Datenaustausch mit Excel	51
3.3 Übungsaufgaben	52
4 Datenauswahl und Datentransformation	54
4.1 Datenauswahl und Zusammenführung	54
4.1.1 Auswahl von Fällen und Variablen	54
Variablenauswahl	54
Auswahl bestimmter Beobachtungen	56
subset	56
4.1.2 Verbinden von Datensätzen	57
rbind und cbind	57
do.call	58
4.1.3 Daten sortieren	59
4.1.4 Daten zusammenführen	61
4.2 Transformationen und Rekodierungen	62
4.2.1 Transformationen	63
4.2.2 Rekodierung	65
4.2.3 Rekodierung von Faktoren	66
recode	67
4.3 Übungsaufgaben	68
5 Datenbeschreibung: Eine Variable	69
5.1 Verteilungs- und Quantilsfunktion	69
5.1.1 Urliste	69
5.1.2 Häufigkeitsverteilung	71
5.1.3 Verteilungsfunktion	72
5.1.4 Quantilsfunktion	73
5.1.5 Boxplots	74
5.2 Mittelwerte, Varianzen und Momente	75
5.2.1 Varianz und Standardabweichung	75
5.3 Histogramme und Dichten	76
5.3.1 Histogramme	77
5.3.2 Dichteschätzer	79
5.4 Übungsaufgaben	81
6 Datenbeschreibung: Mehrere Variablen	83
6.1 Mehrdimensionale relative Häufigkeiten	83
6.2 Tabellen	84
6.2.1 table und ftable	84
6.2.2 margin.table und xtabs	86
6.2.3 addmargins	88
6.2.4 Graphische Darstellungen	88
6.3 Dichteschätzer	89
6.4 Kovarianzen und Korrelationen	91
6.5 Bedingte Verteilungen	93
6.5.1 Bedingte Verteilungen und Simpsons Paradox	94
spineplot	95
6.5.2 Bedingte Dichten	95
6.6 Übungsaufgaben	98
7 Grundlagen der Simulation	99
7.1 Zufallszahlen?	99
7.2 Gleichverteilung	101
7.2.1 Monte-Carlo-Integration	102
7.2.2 Integrale und Erwartungswerte	103
7.2.3 Endliche Gleichverteilung und Periode	105
runif	106
Andere Generatoren	107
7.2.4 Startwerte	108
7.3 Zufallszahlen mit vorgegebener Verteilung	109
7.4 Parametrisierung der Verteilungsklassen	110
7.5 Stichproben und Tabellen	111
7.6 Funktionen von Zufallsvariablen	112
7.7 Übungsaufgaben	115
8 Stochastische Modelle	118
8.1 Das Standardmodell der Statistik	118
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 Bagging	124
8.2 Markow-Ketten	126
8.3 Übungsaufgaben	131
9 Lineare Regression	134
9.1 Grundlagen	134
9.2 Lineare Modelle in R	136
9.2.1 Der lm Befehl	136
9.2.2 Formeln für Regressionen	139
9.2.3 Modellvergleiche und fehlende Werte	142
9.2.4 Diagnostik	143
9.2.5 Ausschluss von Ausreißern	148
9.2.6 Transformation der abhängigen Variablen	150
9.2.7 Transformationen der Kovariablen	153
9.3 Regression in Matrixnotation	157
9.3.1 Einfache Matrixoperationen in R	158
9.3.2 Das Regressionsmodell in Matrixnotation	161
9.3.3 Die Berechnung von Regressionen in R	162
9.4 Übungsaufgaben	164
10 Die Maximum-Likelihood-Methode	166
10.1 Die Leitidee	166
10.2 Maximum-Likelihood-Schätzung	167
10.2.1 Maximum-Likelihood: Binomialverteilung	167
10.2.2 Maximum-Likelihood: Poisson-Verteilung	170
10.2.3 Maximum-Likelihood: Normalverteilung	171
10.3 Gütebeurteilung von ML-Schätzern	173
10.3.1 Likelihoodquotienten	173
10.3.2 Eine Daumenregel für den Likelihoodquotienten	174
10.3.3 Fisher-Information	175
10.3.4 Beispiel Binomialverteilung	177
10.4 Übungsaufgaben	179
11 Optimierung, Logit-, Probit-, Poisson-Regression	180
11.1 Numerische Optimierung	180
11.1.1 Der Newton-Raphson-Algorithmus	182
11.1.2 Der Befehl optim()	184
11.1.3 Der Befehl maxLik()	185
11.2 Verallgemeinerte Lineare Modelle	186
11.3 Logit- und Probit-Regression	186
11.3.1 Maximum-Likelihood-Schätzung	188
11.3.2 Logit- und Probit-Regression mit R	189
11.3.3 Probit- und Logit-Regression mit glm()	191
11.4 Poisson-Regression	193
11.4.1 Poisson-Regression mit R	194
11.4.2 Poisson-Regression mit glm()	196
11.5 Übungsaufgaben	196
12 Stichproben	198
12.1 Stichproben aus endlichen Grundgesamtheiten	198
12.1.1 Die grundlegende Problemverschiebung	200
12.1.2 Stichprobendesign	200
12.1.3 Der Inklusionsindikator	201
12.1.4 Inklusionswahrscheinlichkeiten	203
12.2 Einfache Stichprobenziehung mit R	205
12.2.1 Gesamtheit und mögliche Stichproben	205
12.2.2 Ermittlung der Inklusionswahrscheinlichkeiten	206
12.2.3 Horvitz-Thompson-Schätzer	208
12.2.4 Die Varianz des Horvitz-Thompson-Schätzers	209
12.2.5 Schätzung der Varianz	210
12.3 Schichtenverfahren	213
12.3.1 Mittelwert- und Varianzschätzung	213
12.3.2 Schichtenverfahren in R	214
12.4 Klumpenverfahren	216
12.4.1 Mittelwert- und Varianzschätzung	216
12.4.2 Klumpenverfahren in R	218
12.5 Übungsaufgaben	220
13 Ansprechende Graphiken	222
13.1 Die Elemente der Standardgraphik	222
13.1.1 Der Befehl plot()	224
13.1.2 Optionen des plot() Befehls	225
Zusätzliche Graphikelemente	225
13.1.3 Stilparameter par()	228
Aufteilung der Graphikregion	229
Lage der Beschriftungen	231
Größe der Beschriftungen	231
Fontauswahl	232
Darstellungsbereich	233
13.1.4 Mathematische Annotation	233
Ein Beispiel	234
13.1.5 Farben	235
Farbpaletten	236
Alternative Farbpaletten	236
13.1.6 Ausgabeformate und Devices	238
Deviceverwaltung	238
Ausgabeformate	239
Arbeiten mit mehreren Devices	242
13.2 Sprachen, Encodings und Fonts	243
13.2.1 Sprachen und Encodings	243
13.2.2 Fonts	246
14 Tipps und weitere Möglichkeiten	250
14.1 Alternative Graphikmodelle, D-Graphiken	250
14.1.1 Weitere nützliche Devices	250
pictex, xAg und tikzDevice	250
Cairo und cairoDevice	251
14.1.2 Andere Graphiksysteme in R	252
Trellis Graphiken	252
Grammar of Graphics	256
14.1.3 3D-Graphiken	260
14.2 Große Datensätze und Datenbanken	261
Verzeichnis der Befehle und Funktionen	264
Verzeichnis der Pakete	268
Sachverzeichnis	269
Impressum	274

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