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大破坏

书目名称Grundlagen der Datenanalyse mit R影响因子(影响力)




书目名称Grundlagen der Datenanalyse mit R影响因子(影响力)学科排名




书目名称Grundlagen der Datenanalyse mit R网络公开度




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书目名称Grundlagen der Datenanalyse mit R被引频次




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书目名称Grundlagen der Datenanalyse mit R年度引用




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书目名称Grundlagen der Datenanalyse mit R读者反馈




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Fierce

https://doi.org/10.1007/978-3-322-97654-3ide Verfahren lassen sich auch inferenzstatistisch testbare Hypothesen über ihre Parameter aufstellen. Für die statistischen Grundlagen dieser Themen vgl. die darauf spezialisierte Literatur (Eid et al., 2010; Hays, 1994), die auch für eine vertiefte Behandlung von Regressionsanalysen in R verfügbar ist (Faraway, 2004; Fox & Weisberg, 2011b).

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处理

,Strukturelemente des Prozeßmanagements,t. Listen eignen sich zur Repräsentation heterogener Sammlungen von Daten undwerden deshalb von vielen Funktionen genutzt, um ihr Ergebnis zurückzugeben. Listen sind darüber hinaus die allgemeine Grundform von Datensätzen (Klasse data.frame), der gewöhnlich am besten geeigneten Struktur für empirische Daten.

南极

,Datensätze,t. Listen eignen sich zur Repräsentation heterogener Sammlungen von Daten undwerden deshalb von vielen Funktionen genutzt, um ihr Ergebnis zurückzugeben. Listen sind darüber hinaus die allgemeine Grundform von Datensätzen (Klasse data.frame), der gewöhnlich am besten geeigneten Struktur für empirische Daten.

南极

,Hilfsmittel für die Inferenzstatistik,n von Zufallsvariablen, die bereits bei der Erstellung zufälliger Werte in Erscheinung getreten sind (vgl. Abschn. 2.4.4). Zudem ist die Bedeutung wichtiger inhaltlicher Begriffe zu klären, die im Kontext inferenzstatistischer Tests häufig auftauchen.

chalice

Korrelations- und Regressionsanalyse,ide Verfahren lassen sich auch inferenzstatistisch testbare Hypothesen über ihre Parameter aufstellen. Für die statistischen Grundlagen dieser Themen vgl. die darauf spezialisierte Literatur (Eid et al., 2010; Hays, 1994), die auch für eine vertiefte Behandlung von Regressionsanalysen in R verfügbar ist (Faraway, 2004; Fox & Weisberg, 2011b).

Addictive

Multivariate Verfahren, 2011; Härdle & Simar, 2007; Mardia, Kent & Bibby, 1980). Aus diesem Themengebiet kann hier nur die Umsetzung einiger grundlegender, als bekannt vorausgesetzter Methoden vorgestellt werden. Abschnitt 11.6.8 und insbesondere 11.8 thematisieren Möglichkeiten, Diagramme zur Veranschaulichung multivariater Daten zu erzeugen.

Monotonous

R als Programmiersprache, den folgenden Abschnitten nur soweit angedeutet werden, dass nützliche Sprachkonstrukte wie z. B. Kontrollstrukturen verwendet sowie einfache Funktionen selbst erstellt und analysiert werden können. Eine ausführliche Behandlung des Themas sei der hierauf spezialisierten Literatur überlassen (Chambers, 2008; Ligges, 2009).