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R: Einführung durch angewandte Statistik (Pearson Studium - Scientific Tools) Taschenbuch – 1. Februar 2011

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Produktinformation

  • Taschenbuch: 464 Seiten
  • Verlag: Pearson Studium; Auflage: 1 (1. Februar 2011)
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN-10: 386894060X
  • ISBN-13: 978-3868940602
  • Größe und/oder Gewicht: 17,2 x 3,2 x 24,1 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 3.9 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (8 Kundenrezensionen)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 298.291 in Bücher (Siehe Top 100 in Bücher)

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Kundenrezensionen

3.9 von 5 Sternen

Die hilfreichsten Kundenrezensionen

9 von 9 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von Ina H am 20. November 2011
Format: Taschenbuch
Im Rahmen meines Studiums habe ich mich schon viel mit Statistik beschäftigt, jedoch mit anderen Programmen - R war somit Neuland für mich.

Die Gliederung des Buches gefällt mir persönlich nicht wirklich, aber das ist mehr oder weniger "Geschmackssache", didaktisch vertretbar ist sie auf jeden Fall.
Es gibt quasi zwei Inhaltsverzeichnisse - eines ganz klassisch fürs komplette Buch und ein weiteres, in dem nur die Fragestellungen bzw statistischen Methoden aufgeführt sind, das erleichtert das Nachschlagen deutlich.

Auch ohne jede Erfahrung fiel mir der Einstieg in R mit dem Buch sehr leicht, in den ersten Kapiteln tastet man sich zunächst mit einfachen Taschenrechner-Funktionen an die doch etwas ungewohnte Eingabemethode heran.

Die Funktionen von R werden anhand von Beispieldatensätzen erklärt, diese gibts gratis zum Download - man kann also direkt "mitarbeiten".
Am Ende jedes Kapitels gibt es einen Überblick über die verwendeten R-Befehle (gut zum Nachschlagen beim Bearbeiten der Übungsaufgaben), eine Zusammenfassung der Konzepte (der statistischen Methoden und Begriffe) und einen kurzen Übungsteil.
Der Index am Ende des Buches ist sehr umfangreich. Stichwörter, R-Funktionen und R-Packages sind durch unterschiedliche Typografie gekennzeichnet. Man findet eigentlich alles, was man braucht.

Ob das Buch auch eine brauchbare Einführung in statistische Methoden/Konzepte generell bietet, kann ich aufgrund meiner Vorkenntnisse nicht beurteilen, für mich war es ja nichts neues mehr. Es wird kurz erklärt, worum es geht, welche Fragestellungen man wie untersuchen könnte/sollte und warum, aber einen tiefen Einblick in die Materie bekommt man nicht - das wäre auch zuviel verlangt von diesem Buch.

Das Buch ist für zukünftige R-Benutzer ein nützlicher Begleiter bei den ersten Schritten.
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16 von 18 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von CUSUM am 12. Februar 2012
Format: Taschenbuch
Ich bin mir nicht sicher, was das Buch ist! Eine Einführung in R oder in die Statistik? Ich habe immer den Eindruck, es bleibt etwas auf der Strecke! Sei es R oder die Statistik! Beispiel: Der Kruskal-Wallis-Test wird gezeigt, ohne auf die stat. Fragestellungen wie Bindungen oder näher auf die R-Funktionsmöglichkeiten einzugehen. Ist nur ein Beispiel, die Beobachtung zieht sich wie ein roter Faden durch das Buch!
Auch dass sich zuerst mit einem Fragebogen und dann in dem Folgekapitel erst mit der R-Arbeitsumgebung beschäftigt wird, finde ich konzeptionell bedenklich. Hilfreich sind Bücher, deren Thema die Einführung in R ist oder die statistische Fragen mit Hilfe von R behandeln. Leider kann ich das Buch nicht empfehlen.
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5 von 5 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von steveoh am 26. Juni 2011
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
Ich habe das Buch für Einführung in die statistische Analyse mit Hilfe von "R" gekauft.
Das Buch ist sehr gut geschrieben und sogar für Anfänger durchaus leicht zu verstehen.

Ein wenig mehr zu anderen Paketen und ein etwas tieferer Einblick in "R" würde jedoch auch nicht schaden. Daher nur eine Einführung.
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1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von Rene am 9. Oktober 2013
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
Sehr gelungener Einstieg, wie ich finde. Das Buch bietet einen kompakten Überblick über das Wichtigste und wirkt durch die vielen Beispiele praxisnah und nachvollziehbar. Wer mehr Tiefe will (und Englisch nicht scheut), greift auf Andy Fields 'Discovering Statistic using R' zurück. Wer eine deutschsprachige Alternative sucht und keinen Wert auf R legt, dem nützen die 'Multivariaten Analysemethoden' von Backhaus et. al.
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