Datenbearbeitung und -visualisierung mit R
Mit einer Einführung in die simulationsbasierte Inferenz und Machine Learning
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Ziel des Lehrbuchs ist das Einüben und Umsetzen wichtiger Kompetenzen beim Datenhandling. So bestehen die ersten Schritte einer jeden empirischen Studie darin, die Daten für die eigene Analyse vorzubereiten. Das Bearbeiten (filtern, selektieren und ergänzen von Variablen) und das Strukturieren (gruppieren, zusammenfassen, zusammenfügen und bereinigen von Variablen und Datensätzen) der Daten legen dabei die fundamentale Grundlage jeder Empirie. Weiterführende Schritte zur Visualisierung und Analyse von Daten erlauben schließlich bedürfnisorientierte Gestaltungen der eigenen Datenanalyse...
Ziel des Lehrbuchs ist das Einüben und Umsetzen wichtiger Kompetenzen beim Datenhandling. So bestehen die ersten Schritte einer jeden empirischen Studie darin, die Daten für die eigene Analyse vorzubereiten. Das Bearbeiten (filtern, selektieren und ergänzen von Variablen) und das Strukturieren (gruppieren, zusammenfassen, zusammenfügen und bereinigen von Variablen und Datensätzen) der Daten legen dabei die fundamentale Grundlage jeder Empirie. Weiterführende Schritte zur Visualisierung und Analyse von Daten erlauben schließlich bedürfnisorientierte Gestaltungen der eigenen Datenanalyse.
Aus didaktischer Sicht ist dieses Lehrbuch ein Mitmach -Buch. Die Leser und Leserinnen des Lehrbuchs können hierzu die verschiedenen Datensätze und Skripte von der Webseite des Verlages herunterladen und lernen von Beginn an und Schritt für Schritt, wie wir die Daten bearbeiten, strukturieren, visualisieren und analysieren.
Aus didaktischer Sicht ist dieses Lehrbuch ein Mitmach -Buch. Die Leser und Leserinnen des Lehrbuchs können hierzu die verschiedenen Datensätze und Skripte von der Webseite des Verlages herunterladen und lernen von Beginn an und Schritt für Schritt, wie wir die Daten bearbeiten, strukturieren, visualisieren und analysieren.
