R ist eine leistungsstarke Programmiersprache und Softwareumgebung, die speziell für statistische Berechnungen und Datenanalyse entwickelt wurde. Viele Anwender, insbesondere in den Bereichen Statistik, Biowissenschaften und Sozialwissenschaften, nutzen R, um umfangreiche Datensätze zu analysieren, Modelle zu erstellen und wissenschaftliche Arbeiten zu unterstützen. Bei der Arbeit mit R kann es jedoch herausfordernd sein, komplexe statistische Methoden korrekt anzuwenden und die Ergebnisse richtig zu interpretieren. Daher suchen viele Benutzer nach R-Hilfe, sei es bei der Programmierung, der Auswahl der richtigen Analyseverfahren oder beim Verständnis von Output und Ergebnissen.
Die R-Auswertung umfasst eine Vielzahl von Techniken, um Daten zu analysieren und auszuwerten, von einfachen deskriptiven Statistiken bis hin zu komplexen multivariaten Verfahren. Eine korrekte Auswertung in R erfordert ein gutes Verständnis der eingesetzten Funktionen und der spezifischen Anforderungen der Daten. Hilfe bei der R-Auswertung kann sich auf viele Aspekte beziehen, wie etwa die Durchführung von Regressionsanalysen, Hypothesentests oder die Visualisierung von Ergebnissen mittels Grafiken. R bietet eine große Anzahl an Paketen, die speziell für verschiedene Arten der Datenanalyse entwickelt wurden, was es zu einem sehr flexiblen Tool für Forscher und Analysten macht.
Weitere Informationen zur R-Hilfe
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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