R ist als statistische Standard-Programmiersprache für viele zu einem unverzichtbaren Werkzeug für zahlreiche Techniken der statistischen Modellierung und Datenanalyse geworden. Sie ermöglicht eine breite Auswahl statistischer Methoden – von der einfachen Regression bis hin zu Generalisierten Linearen Modellen. Statistik mit R ist eine anschauliche und leicht nachvollziehbare Einführung in die statistische Analyse unter Verwendung dieser leistungsstarken und frei erhältlichen Software. Michael J. Crawley bietet dem Leser Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die keine Programmiervorkenntnisse voraussetzen und die dem Nicht-Statistiker helfen, die Methodik vollständig zu verstehen. Mit Hilfe von Praxisbeispielen wird der Leser von den einfachst en Fällen, bei denen vor allem die Richtigkeit der getroffenen Annahmen überprüft wird (beispielsweise Konstanz einer Varianz, Normalverteilung von Fehlern), über Fälle, bei denen die Angemessenheit des gewählten Modells beurteilt wird, bis hin zu Fällen, die die Anpassung an die Daten behandeln, geführt. Außerdem deckt das Buch die volle Breite der statistischen Techniken ab, die üblicherweise für die Datenanalyse bei Forschungsarbeiten benötigt werden, zum Beispiel t-Tests, Chi-Quadrat-Tests,weiterführende Methoden wie Regression und Varianzanalyse und fortgeschrittene Techniken wie Generalisierte Lineare Modelle. Statistik mit R ist eine Einführung in ein breites Spektrum von statistischen Methoden, die in zahlreichen wissenschaftlichen Dis ziplinen Anwendung fi nden.

R ist als statistische Standard-Programmiersprache für viele zu einem unverzichtbaren Werkzeug für zahlreiche Techniken der statistischen Modellierung und Datenanalyse geworden. Sie ermöglicht eine breite Auswahl statistischer Methoden – von der einfachen Regression bis hin zu Generalisierten Linearen Modellen. Statistik mit R ist eine anschauliche und leicht nachvollziehbare Einführung in die statistische Analyse unter Verwendung dieser leistungsstarken und frei erhältlichen Software. Michael J. Crawley bietet dem Leser Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die keine Programmiervorkenntnisse voraussetzen und die dem Nicht-Statistiker helfen, die Methodik vollständig zu verstehen. Mit Hilfe von Praxisbeispielen wird der Leser von den einfachst en Fällen, bei denen vor allem die Richtigkeit der getroffenen Annahmen überprüft wird (beispielsweise Konstanz einer Varianz, Normalverteilung von Fehlern), über Fälle, bei denen die Angemessenheit des gewählten Modells beurteilt wird, bis hin zu Fällen, die die Anpassung an die Daten behandeln, geführt. Außerdem deckt das Buch die volle Breite der statistischen Techniken ab, die üblicherweise für die Datenanalyse bei Forschungsarbeiten benötigt werden, zum Beispiel t-Tests, Chi-Quadrat-Tests,weiterführende Methoden wie Regression und Varianzanalyse und fortgeschrittene Techniken wie Generalisierte Lineare Modelle. Statistik mit R ist eine Einführung in ein breites Spektrum von statistischen Methoden, die in zahlreichen wissenschaftlichen Dis ziplinen Anwendung fi nden.