Grundlagen der Datenanalyse mit R
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Published By Springer Berlin Heidelberg

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Regressionsmodelle für kategoriale Daten und Zähldaten

Grundlagen der Datenanalyse mit R ◽

10.1007/978-3-662-45507-4_8 ◽

2014 ◽

pp. 287-323

Author(s):

Daniel Wollschläger

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Befehle und Daten verwalten

Grundlagen der Datenanalyse mit R ◽

10.1007/978-3-662-45507-4_4 ◽

2014 ◽

pp. 153-170

Author(s):

Daniel Wollschläger

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Elementare Dateneingabe und -verarbeitung

Grundlagen der Datenanalyse mit R ◽

10.1007/978-3-662-45507-4_2 ◽

2014 ◽

pp. 27-116

Author(s):

Daniel Wollschläger

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Vorhersagegüte prädiktiver Modelle

Grundlagen der Datenanalyse mit R ◽

10.1007/978-3-662-45507-4_13 ◽

2014 ◽

pp. 492-498

Author(s):

Daniel Wollschläger

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R als Programmiersprache

Grundlagen der Datenanalyse mit R ◽

10.1007/978-3-662-45507-4_15 ◽

2014 ◽

pp. 571-589

Author(s):

Daniel Wollschläger

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Resampling-Verfahren

Grundlagen der Datenanalyse mit R ◽

10.1007/978-3-662-45507-4_11 ◽

2014 ◽

pp. 400-417

Author(s):

Daniel Wollschläger

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Survival-Analyse

Grundlagen der Datenanalyse mit R ◽

10.1007/978-3-662-45507-4_9 ◽

2014 ◽

pp. 324-350

Author(s):

Daniel Wollschläger

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t-Tests und Varianzanalysen

Grundlagen der Datenanalyse mit R ◽

10.1007/978-3-662-45507-4_7 ◽

2014 ◽

pp. 212-286

Author(s):

Daniel Wollschläger

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Diagramme erstellen

Grundlagen der Datenanalyse mit R ◽

10.1007/978-3-662-45507-4_14 ◽

2014 ◽

pp. 499-570

Author(s):

Daniel Wollschläger

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Multivariate Verfahren

Grundlagen der Datenanalyse mit R ◽

10.1007/978-3-662-45507-4_12 ◽

2014 ◽

pp. 418-491

Author(s):

Daniel Wollschläger

Keyword(s):

Multivariate Verfahren

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