R Programmierung Tutorial

Erfahre, wie Bootstrapping die Schätzung von Konfidenzintervallen und Standardfehlern verbessert. Lerne den Unterschied zwischen parametrischem und nichtparametrischem Bootstrapping kennen und wie Bootstrapping in der Zeitreihenprognose eingesetzt wird.

Von den Grundlagen bis zur Umsetzung: Lerne, wirkungsvolle Sankey-Diagramme mit gängigen Tools zu bauen. Entdecke die Schlüsselelemente, Best Practices und Designprinzipien für überzeugende Flow-Visualisierungen.

Lerne, wie du die Funktion c() in R verwendest, um Werte effizient zu Vektoren zu kombinieren.

Lerne, wie du die Variabilität deiner Daten mit der R-Funktion sd() messen kannst. Entdecke praktische Beispiele und wichtige Techniken für den Umgang mit fehlenden Werten und gruppierten Daten.

Lerne, wie du mit der R-Funktion Median() schnell den mittleren Wert deiner Daten findest. Entdecke Tipps für den Umgang mit fehlenden Werten und die Gruppierung von Daten nach Kategorien.

Berechne den Durchschnitt von numerischen, logischen und gewichteten Daten mit den eingebauten Mittelwertfunktionen von R. Verstehe, wie man mit fehlenden Werten umgeht und wende die Funktion auf Vektoren und Datenrahmen an.

Erforsche Verteilungen mit starkem Schwanz, auf die traditionelle statistische Methoden nicht anwendbar sind. Entdecke, wie die Cauchy-Verteilung effektiv Phänomene modelliert, bei denen extreme Ereignisse häufiger auftreten als erwartet.

Entdecke die Feinheiten der negativen Binomialverteilung und ihre Anwendungen. Lerne, wie du Zähldaten effektiv modellieren kannst. Erforsche praktische Beispiele und visuelle Hilfsmittel, um dein Verständnis zu verbessern.

Lerne, wie du mit der Funktion chisq.test() in R eine Kontingenztabelle erstellst und Chi-Quadrat-Tests durchführst. Entdecke praktische Anwendungen und interpretiere die Ergebnisse mit Sicherheit.

Erforsche reguläre Ausdrücke in R, warum sie wichtig sind, die Werkzeuge und Funktionen, um mit ihnen zu arbeiten, gängige Regex-Muster und wie man sie benutzt.

Lerne die K-Nearest Neighbors (KNN)-Klassifizierung mit R kennen. Erfahre, wie du die R-Pakete "class" und "caret" verwendest, Hyperparameter abstimmst und die Modellleistung auswertest.

Finde heraus, was RStudio ist und wie du es installierst und einsetzt