Statistik mit R für Dummies

Sie sind darauf angewiesen, Daten mit statistischen Methoden professionell auszuwerten und die Ergebnisse überzeugend darzustellen? Statistik ist allerdings nicht gerade Ihr Fachgebiet? Dann ist dieses Buch genau richtig für Sie. In jedem Kapitel führt der Autor eine statistische Methode vor und erklärt, was man an den Ergebnissen ablesen kann und was nicht. Unmittelbar im Anschluss beschreibt er, wie man die Methode in R implementiert. Denn R lässt mit den dazugehörigen Paketen keine Wünsche in der Statistik offen. In der Regel genügen wenige Zeilen Programmcode. Und das Beste ist: Die statistischen Pakete von R sind kostenlos. Dieses Buch hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und Datenmüll zu vermeiden.

"... (Das Buch) führt durch das weitläufige Gebiet der Statistik unter zur Hilfenahme von R, einer freien Programmiersprache für statistischen Berechnungen und
Grafiken.Dabei werden in fünf Abschnitten und 18 Kapiteln Schritt für Schritt erklärt, wie Daten mit statistischen Methoden ausgewertet und die Ergebnisse visualisiert werden können. Die Erläuterungen zur Statistik bietet die Grundlage, um anwendungsbezogen mit dem Werkzeug R zuarbeiten."
(EKZ im August 2022)

Autorentext
Joseph Schmuller forscht an der Universität von Nordflorida. Er war Mitglied der American Statistical Society und hat schon Studierende aller Niveaus in Statistik unterrichtet.

Inhalt

Über den Autor 9

Einführung 21

Teil I: Erste Schritte bei der statistischen Analyse mit R 25

Kapitel 1: Daten, Statistiken und Entscheidungen 27

Kapitel 2: R: Was R kann und wie R das macht 37

Teil II: Daten beschreiben 69

Kapitel 3: Daten grafisch darstellen 71

Kapitel 4: Suchen Sie Ihre Mitte 109

Kapitel 5: Abweichungen vom Durchschnitt 119

Kapitel 6: Standards und Wertungen kennenlernen 127

Kapitel 7: Alles zusammenfassen 137

Kapitel 8: Was ist normal? 157

Teil III: Rückschlüsse aus Daten ziehen 175

Kapitel 9: Die Sache mit dem Vertrauen: Schätzung 177

Kapitel 10: Ein-Stichproben-Hypothesentest 191

Kapitel 11: Zwei-Stichproben-Hypothesentest 217

Kapitel 12: Mehr als zwei Stichproben testen 243

Kapitel 13: Komplexere Tests 267

Kapitel 14: Lineare, multiple und allgemeine lineare Regression 287

Kapitel 15: Korrelation: Aufstieg und Fall von Zusammenhängen 321

Kapitel 16: Kurvenförmige Regression: Wenn Beziehungen kompliziert werden 341

Teil IV: Umgang mit der Wahrscheinlichkeit 365

Kapitel 17: Einführung in die Wahrscheinlichkeit 367

Kapitel 18: Einführung in die statistische Modellierung 387

Teil V: Der Top-Ten-Teil 407

Kapitel 19: (Fast) zehn nützliche R-Onlineressourcen 409

Abbildungsverzeichnis 413

Stichwortverzeichnis 421