Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gr�nde: Weil man damit nat�rlich ganz andere M�glichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit g�ngiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man n�mlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabl�ufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegen�ber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei �ber bin�re Fremdformate bis hin zu den ganz gro�en relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universit�ren Welt aus die professionelle Statistik.

R kann viel. Und Sie k�nnen viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht.

Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und st�bern Sie in Ihrem gut best�ckten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfl�che, unz�hlige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. F�r quasi jeden statistischen Anwendungsbereich k�nnen Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen.

Sprechen Sie R! Sie m�ssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schn�ren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver.

Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unz�hliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchf�hren und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

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