Verlag | Springer |
Auflage | 2008 |
Seiten | 251 |
Format | 15,5 x 23,3 x 1,6 cm |
Gewicht | 396 g |
Reihe | Statistik und ihre Anwendungen |
ISBN-10 | 3540799974 |
ISBN-13 | 9783540799979 |
Bestell-Nr | 54079997A |
R ist eine objektorientierte und interpretierte Sprache und Programmierumgebung für Datenanalyse und Grafik. Ausführlich führt der Autor in die Grundlagen ein und vermittelt eingängig die Struktur der Sprache. So ermöglicht er Lesern den leichten Einstieg: eigene Methoden umsetzen, Objektklassen definieren und Pakete aus Funktionen und zugehöriger Dokumentation zusammenstellen. Detailliert beschreibt er die enormen Grafikfähigkeiten von R. Für alle, die R als flexibles Werkzeug zur Datenanalyse und -visualisierung einsetzen. In 2. Auflage mit vielen Verbesserungen und Neuerungen von R-2.3.x und weiteren von Lesern gewünschten Ergänzungen.
Inhaltsverzeichnis:
1 Einleitung 1.1 Die Geschichte 1.2 Warum R? 1.3 Überblick 2 Grundlagen 2.1 R als Taschenrechner 2.2 Zuweisungen 2.3 Objekte 2.4 Hilfe 2.4.1 Das integrierte Hilfesystem 2.4.2 Handbücher und weiterführende Literatur 2.4.3 Mailinglisten 2.5 Eine Beispielsitzung 2.6 Workspace - der Arbeitsplatz 2.7 Logik und fehlende Werte 2.8 Datentypen 2.9 Datenstrukturen und deren Behandlung 2.9.1 Vektoren 2.9.2 Matrizen 2.9.3 Arrays 2.9.4 Listen 2.9.5 Datensätze - data frames 2.9.6 Objekte für formale S4 Klassen 2.10 Konstrukte 2.10.1 Bedingte Anweisungen 2.10.2 Schleifen 2.11 Zeichenketten 3 Ein und Ausgabe von Daten 3.1 ASCII-Dateien 3.2 Binär-Dateien 3.3 R Objekte lesen und schreiben 3.4 Spezielle Datenformate 3.5 Zugriff auf Datenbanken 3.6 Zugriff auf ExcelDaten 4 Die Sprache im Detail 4.1 Funktionen 4.1.1 Funktionsaufruf 4.1.2 Eigene Funktionen definieren 4.2 Verzögerte Auswertung - Lazy Evaluation 4.3 Umgebungen und deren Regeln - Environments und Scoping Rules 4.4 Finden und Beseitigen vo n Fehlern - Debugging 4.5 Rekursion 4.6 Umgang mit Sprachobjekten 5 Effizientes Programmieren 5.1 Programmierstil 5.2 Vektorwertiges Programmieren und Schleifen 5.2.1 Sinnvolles Benutzen von Schleifen 5.2.2 Vektorwertiges Programmieren - mit apply() und Co 5.3 Hilfsmittel zur Effzienzanalyse 5.3.1 Laufzeitanalyse - Profiling 6 Objektorientiertes Programmieren 6.1 OOP mit S3Methoden und Klassen 6.2 OOP mit S4Methoden und Klassen 6.2.1 Beispiel: Eine Klasse Wave und Methoden 7 Statistik mit R 7.1 Grundlegende Funktionen 7.2 Verteilungen und Stichproben 7.3 Zufallszahlen 7.4 Formelnotation 7.5 Lineare Modelle 7.6 Überblick: Weitere Verfahren 8 Grafik 8.1 Konventionelle Grafik 8.1.1 Ausgabe von Grafik - Devices 8.1.2 High levelGrafik 8.1.3 Konfigurierbarkeit - par() 8.1.4 Low level Grafik 8.1.5 Mathematische Beschriftung 8.1.6 Eigene Grafikfunktionen definieren 8.2 Trellis-Grafiken mit lattice 8.2.1 Unterschiede zu konventioneller Grafik 8.2.2 Ausgabe von Trellis Grafiken - trellis.de vice() 8.2.3 Formelinterface 8.2.4 Konfiguration und Erweiterbarkeit 8.3 Dynamische und interaktive Grafik 9 Erweiterungen 9.1 Einbinden von Quellcode: C, C++, Fortran 9.2 Integration 9.2.1 Integration anderer Programme in R 9.2.2 Integration von R in andere Programme 9.2.3 Omegahat 9.3 Der Batch Betrieb 9.4 Aufruf des Betriebsystems 10 Pakete 10.1 Warum Pakete? 10.2 Paketübersicht 10.2.1 Basis Pakete 10.2.2 Empfohlene Pakete 10.2.3 Weitere Pakete 10.3 Struktur von Paketen 10.4 Funktionen und Daten in Paketen 10.5 C, C++ und Fortran Quellcode in Paketen 10.6 Dokumentation 10.6.1 Das Rd Format 10.6.2 SWeave Anhang A R installieren und benutzen A.1 R herunterladen und installieren A.2 R konfigurieren A.3 R auf verschiedenen Betriebssystemen B Editoren für R B.1 Der Emacs mit ESS B.2 WinEdt mit RWinEdt C Grafische Benutzeroberflächen (GUI) für R C.1 tcltk C.2 Der R Commander C.3 Windows GUI D Tabelle englischer und deutscher Begriffe Literaturverzeichnis Index