R ist eine syntaxbasierte statistische Programmiersprache. Häufig im akadmischen Feld verwendet, findet R auch immer mehr im Bereich der freien Wirtschaft seinen Platz. Im Feld der statischen Softwaresysteme ist R nicht mehr wegzudenken. Auf Grund seines grenzlosen Funtionsumfangs und lizenzfreien Status, ist R für alle, die sich für statistische Datenanalyse und Programmierung begeistern, die erste Adresse.
Die Mehr als Durchschnitt Statistikberatung hilft Ihnen bei der Auswertung Ihrer Daten und professionellen Darstellung der Ergebnisse in R. Wir unterstützen Sie von der Kontrolle und Plausibilitätsprüfung über die Auswertung Ihrer Daten und Ergebnispräsentation bis zur Implementierung von R in bestehende (statistischen und nicht-statistischen) Softwaresyteme. Sie bekommen von uns ein allumfassende R-Hilfe.
Weitere Informationen zur R-Auswertung
Die Geschichte von R
R´s Geschichte ist eng mit der von S vernüpft. S ist eine im Jahr 1984 entwickelte Programmiersprache für stochastische Simulation, Statistik und Grafiken aus der 1988 das kommerzielle Programmpaket S-Plus hervorging. Die Geschichte von R beginnt 1992, als Ihaka, R. und Gentleman, R. ihr Projekt beginnen. Ein Jahr darauf, 1993, erschien die erste Binärversion von R auf Statlib. 1997 bildet sich das R Development Core Team zu der heute (Stand: 12.2014) 24 Entwickler rund um die Welt gehören. Unter anderem auch der S "Erfinder" John Chambers. Die erste Anwenderkonferenz useR! fand 2004 in Wien und findet seit dem jährlich verteilt auf dem Globus statt. R liegt aktuell in der Version 3.1.2 vor (Stand: 12.2014)
Die Arbeit mit R
R, als objekt-orientierte Programmiersprache, wird über eine Konsole via Befehle gesteuert. In R bzw. seiner Library sind nahezu jedes statistische Verfahren implementiert. Einfache Häufigkeitsverteilungen, über gängige lineare Modelle bis hin zur Strukturgleichungsmodellierung sind in R möglich. Stetig wird R durch seine weltweite Community weiterentwickelt bzw. an Verfahren erweitert. Falls ein Verfahren widererwarten nicht implementiert sein sollte, können versierte Nutzer mit der flexiblen Sprache von R jene Methoden umsetzen.
Deskriptive Statistik
Kennzahlen wie Mittelwert, Modalwert, Median, Standardabweichung, Varianz, etc.
Häufigkeits-, Kreuztabellen, etc.
Grafiken mit hohem Anpassungsspielraum: Kreis und Balkendiagramme, Boxplots, Histogramme, etc.
u.v.m.
univariate induktive Statistik
t-Test, Wilcoxon-Test, usw.
Verteilungstests: Kolmogorov-Smirnov-Test, Chi-Quadrat-Test
u.v.m.
bivariate induktive Statistik
t-Tests, Mann-Whitney-U-Test, etc.
Chi-Quadrat-, Fisher-Test, etc.
u.v.m.
multivariate Statistik
Regressionsanalysen (lineare Regression, binär logistsiche Regression, multinomial logistische Regression, nicht-lineare Regression, etc.)
Varianzanalysen (ein- und mehrfaktoriell, mit Messwiederholungen, etc.)
hierarchische Regression [Multilevel-Analysis] (Mixed-Models, etc.)
Überlebenszeitanalyse [Survival-Analysis] (Cox-Modelle, Kaplan-Meier etc.)
exploratorische Faktoranalysen (Hauptkomponenten- , Hauptachsenanalysen etc.)
weitere Methoden (Inputationsverfahren, Cluster-, Zeitreihen-, Panelanalyse etc.)
u.v.m.
Data Mining
Neuronale Netze
Support Vector Machine
Entscheidungsbäume
u.v.m.
Andere statistische und nicht-statistische Verfahren
Bayes-Methoden
Zeitreihenanalyse/Ökonometrie (ARCH, ARIMA, usw.)
Methoden der Finanzmathematik (Portfolio-Optimierung, Copulas, usw.)
Simulationen (Monte-Carlo-Simulation, usw.)
numerische Optimierung (lineare, nicht-lineare, Data Envelopment Analysis, usw.)
u.v.m.
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