Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R

Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning. utb+: Begleitend zum Buch stehen Leser:innen für den schnellen Einstieg in R z...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Weitere Titel:
Klinkhammer, Einf. empir. Kausalanalyse
Hauptverfasser:
Klinkhammer, Dennis Prof. Dr, Spermann, Alexander Prof. Dr
Format:
Elektronisch E-Book
Sprache:
Deutsch
Veröffentlicht:
Stuttgart utb GmbH 2020
Ausgabe:
1st ed.
Zusammenfassung:
Das Lehrbuch zur Programmiersprache R mit Videos und Musterlösungen ist der ideale Einstieg für Studierende in die Statistik mit den Schwerpunkten moderne Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning. utb+: Begleitend zum Buch stehen Leser:innen für den schnellen Einstieg in R zwei YouTube-Lernvideos zur Verfügung. Ferner sind für alle Lernziele in R einschlägige Programmierbeispiele über GitHub zugänglich.
Umfang:
1 online resource (180 p.)
Anmerkungen:
Das Lehrbuch bietet eine Einführung in die Programmier- sprache R. Mit dieser Open-Source-Software werden in der quantitativen Forschung große strukturierte und unstruktu-rierte Datenmengen für Analysen erschlossen. Lernvideos und digitale Musterlösungen ergänzen das Lehr- buch. Es ist der ideale Einstieg für Bachelor- und Master- studierende in die Statistik – insbesondere Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning. Das Buch enthält forschungsmethodische sowie statistische Grundlagen und eine Einführung in die anwendungsorien-tierte Programmiersprache, wobei die Vorteile von R gegen-über 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. Die Autoren beschreiben den R-basierten Einstieg in die gängigsten Machine Learning Verfahren, verweisen auf Anwendungskontexte in der quantitativen Forschung und ziehen Parallelen zur Statistik.
ISBN:
9783838555102
Schlagworte:
empirische Forschung
quantitative Datenanalyse
Ökonometrie
Forschungsmethoden
künstliche Intelligenz
Lernvideos
Programmiersprache R
quantitative Forschung
Statistik
empirische Sozialforschung
Kausalanalyse
kausale Analyse
Multivariate Analyse
Wirtschaftsforschung
Lehrbuch
Bezugswerke:
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