Das Lehrbuch bietet Studierenden eine Einführung in die Programmiersprache R. Mit dieser Open-Source-Software werden in der quantitativen Forschung große strukturierte und unstrukturierte Datenmengen für Analysen erschlossen.Lernvideos und digitale Musterlösungen ergänzen das Lehrbuch. Es ist der ideale Einstieg für Bachelor- und Masterstudierende in die Statistik - insbesondere Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.Die ersten beiden Abschnitte enthalten forschungsmethodische sowie statistische Grundlagen und eine Einführung in die anwendungsorientierte Programmiersprache, wobei die Vorteile von R gegenüber einer proprietären Statistiksoftware deutlich werden. Moderne Ökonometrie in der Forschungspraxis steht im Mittelpunkt des dritten Teils. Neben der Einführung in die wichtigsten Methoden der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung werden Musteraufgaben und -lösungen mit R präsentiert.Im Schlussteil beschreiben die Autoren den R-basierten Einstieg in die gängigsten Machine-Learning-Verfahren, verweisen auf Anwendungskontexte in der quantitativen Forschung und ziehen Parallelen zur Statistik.

Das Lehrbuch bietet Studierenden eine Einführung in die Programmiersprache R. Mit dieser Open-Source-Software werden in der quantitativen Forschung große strukturierte und unstrukturierte Datenmengen für Analysen erschlossen.Lernvideos und digitale Musterlösungen ergänzen das Lehrbuch. Es ist der ideale Einstieg für Bachelor- und Masterstudierende in die Statistik - insbesondere Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.Die ersten beiden Abschnitte enthalten forschungsmethodische sowie statistische Grundlagen und eine Einführung in die anwendungsorientierte Programmiersprache, wobei die Vorteile von R gegenüber einer proprietären Statistiksoftware deutlich werden. Moderne Ökonometrie in der Forschungspraxis steht im Mittelpunkt des dritten Teils. Neben der Einführung in die wichtigsten Methoden der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung werden Musteraufgaben und -lösungen mit R präsentiert.Im Schlussteil beschreiben die Autoren den R-basierten Einstieg in die gängigsten Machine-Learning-Verfahren, verweisen auf Anwendungskontexte in der quantitativen Forschung und ziehen Parallelen zur Statistik.

Das Lehrbuch bietet Studierenden eine Einführung in die Programmiersprache R. Mit dieser Open-Source-Software werden in der quantitativen Forschung große strukturierte und unstrukturierte Datenmengen für Analysen erschlossen.Lernvideos und digitale Musterlösungen ergänzen das Lehrbuch. Es ist der ideale Einstieg für Bachelor- und Masterstudierende in die Statistik - insbesondere Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning.Die ersten beiden Abschnitte enthalten forschungsmethodische sowie statistische Grundlagen und eine Einführung in die anwendungsorientierte Programmiersprache, wobei die Vorteile von R gegenüber einer proprietären Statistiksoftware deutlich werden. Moderne Ökonometrie in der Forschungspraxis steht im Mittelpunkt des dritten Teils. Neben der Einführung in die wichtigsten Methoden der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung werden Musteraufgaben und -lösungen mit R präsentiert.Im Schlussteil beschreiben die Autoren den R-basierten Einstieg in die gängigsten Machine-Learning-Verfahren, verweisen auf Anwendungskontexte in der quantitativen Forschung und ziehen Parallelen zur Statistik.