Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R
Autor: | Klinkhammer, Dennis Spermann, Alexander |
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EAN: | 9783825255107 |
Sachgruppe: | Wirtschaft |
Sprache: | Deutsch |
Seitenzahl: | 180 |
Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
Veröffentlichungsdatum: | 10.08.2020 |
Schlagworte: | Datenverarbeitung / Anwendungen / Mathematik, Statistik Empirische Sozialforschung Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung Nationalökonomie Sozialforschung Sozialforschung / Empirische Sozialforschung Statistik / Wirtschaftsstatistik Volkswirtschaft - Volkswirtschaftslehre - Volkswirt Wirtschaftsstatistik Ökonometrie |
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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.