Dennis Klinkhammer: Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R, Kartoniert / Broschiert
Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R
- Verlag:
- UTB GmbH, 08/2020
- Einband:
- Kartoniert / Broschiert
- Sprache:
- Deutsch
- ISBN-13:
- 9783825255107
- Artikelnummer:
- 10253625
- Umfang:
- 180 Seiten
- Gewicht:
- 335 g
- Maße:
- 241 x 172 mm
- Stärke:
- 14 mm
- Erscheinungstermin:
- 10.8.2020
Klappentext
Das Lehrbuch bietet eine Einführung in die Programmiersprache R. Mit dieser Open-Source-Software werden in der quantitativen Forschung große strukturierte und unstrukturierte Datenmengen für Analysen erschlossen. Lernvideos und digitale Musterlösungen ergänzen das Lehrbuch. Es ist der ideale Einstieg für Bachelor- und Masterstudierende in die Statistik - insbesondere Ökonometrie, empirische Kausalanalyse und Machine Learning. Das Buch enthält forschungsmethodische sowie statistische Grundlagen und eine Einführung in die anwendungsorientierte Programmiersprache, wobei die Vorteile von R gegenüber 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.
Anmerkungen:
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