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Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R
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- Artikel-Nr.: 9783825255107
- EAN: 9783825255107
Das Lehrbuch bietet eine Einführung in die Programmiersprache R. Mit dieser Open-Source-Software... mehr
Produktinformationen "Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R"
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 statistischeGrundlagen 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- undSozialforschung 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.
Einband/Bindung: | Taschenbuch |
Sprache: | Deutsch |
Seitenzahl: | 188 |
Erscheinungsjahr: | 2020 |
Autor: | Dennis Klinkhammer |
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