Die vergangenen Jahrzehnte haben die Welt der statistischen Datenanalyse verändert, mit neuen Methoden, neuen Datentypen und neuen Rechenwerkzeugen. Das Ziel von Modern Statistics with R ist es, Ihnen wichtige Teile des modernen statistischen Toolkits vorzustellen. Es lehrt Sie: - Data Wrangling - Importieren, Formatieren, Umformen, Zusammenführen und Filtern von Daten in R. - Explorative Datenanalyse - mit Visualisierung und multivariaten Techniken zur Erkundung von Datensätzen. - Statistische Inferenz - moderne Methoden zum Testen von Hypothesen und Berechnung von Konfidenzintervallen - Predictive Modeling - Regressionsmodelle und Methoden des maschinellen Lernens zur Vorhersage, Klassifizierung und Prognose - Simulation – Verwendung von Simulationstechniken zur Berechnung der Stichprobengröße und Auswertungen statistischer Methoden. - Ethik in Statistik - ethische Fragen und gute statistische Praxis - R-Programmierung - Schreiben von Code, der schnell, lesbar und frei von Bugs ist. Ausgehend von den Grundlagen hilft Modern Statistics with R dabei, R zu lernen, indem Sie mit R arbeiten. Die abgedeckten Themen reichen vom Plotten von Daten und dem Schreiben von einfachem R-Code bis hin zur Verwendung von Kreuzvalidierung zur Bewertung komplexer Vorhersagemodelle und der Verwendung von Simulation zur Bestimmung der Probengröße. Das Buch enthält mehr als 200 Übungen mit voll ausgearbeiteten Lösungen. Etwas Vertrautheit mit grundlegenden statistischen Konzepten, wie der linearen Regression, wird vorausgesetzt. Es sind keine vorherigen Programmierkenntnisse erforderlich.
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