Statistik mit R : Einführung für für Sozial- und Wirtschaftswissenschaftler (2003. 247 S. m. Abb. 24,5 cm)

個数:

Statistik mit R : Einführung für für Sozial- und Wirtschaftswissenschaftler (2003. 247 S. m. Abb. 24,5 cm)

  • 在庫がございません。海外の書籍取次会社を通じて出版社等からお取り寄せいたします。
    通常6~9週間ほどで発送の見込みですが、商品によってはさらに時間がかかることもございます。
    重要ご説明事項
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合がございます。
    2. 複数冊ご注文の場合、分割発送となる場合がございます。
    3. 美品のご指定は承りかねます。

  • 提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
    重要ご説明事項
    1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
    2. 複数冊ご注文の場合、分割発送となる場合がございます。
    3. 美品のご指定は承りかねます。
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 260 p.
  • 商品コード 9783486275377

Description


(Text)
Neben anderen Softwarepaketen zur Lösung statistischer Probleme stellt das Softwarepaket R eine wohltuende Alternative dar. Es kommt schlank und ohne Schnörkel daher. Als OpenSource Projekt ist es kostenlos erhältlich und lebt vom Engagement vieler Freiwilliger, dennoch lässt die Software an Professionalität nichts zu wünschen übrig. Der Umfang der zur Verfügung stehenden Verfahren und Funktionen ist überwältigend. Besonders hervorzuheben sind die graphischen Fähigkeiten.

Das Lehrbuch stellt im ersten und dritten Kapitel den Umgang mit R vor. Das erste Kapitel führt den Neuling in die Installation und grundlegende Bedienung von R ein. Im dritten Kapitel wird die Erzeugung häufig vorkommender statistischer Grafiken erläutert. Die Kapitel zwei und vier bis neun gehen den Stoff der deskriptiven und inferenten Statistik anhand von R durch, wie er in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften im Grundstudium gelehrt wird. Dabei wurde ein starkes Gewicht auf die praktische Anwendung gelegt. Dennoch sind die mathematischen Hintergründe nicht zu stark ausgeblendet worden.
(Table of content)
Einführung in das Arbeiten mit R. Deskriptive Statistik in R. Grafiken mit R. Wahrscheinlichkeitstheorie. Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktionen. Schätztheorie. Statistische Testverfahren. Zusammenhangsmaße. Regressionsanalyse. Erweiterte Programmbeispiele.