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Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R

Alexander Spermann, Dennis Klinkhammer

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Beschreibung

Das Lehrbuch bietet Studierenden 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.

Die ersten beiden Abschnitte enthalten 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.

Im Schlussteil beschreiben die Autoren den R-basierten Einstieg in die gängigsten Machine-Learning-Verfahren, verweisen auf Anwendungskontexte in der quantitativen Forschung und ziehen Parallelen zur Statistik.

Prof. Dr. Dennis Klinkhammer ist Fachhochschullehrer an der FOM Hochschule für Empirische Sozialforschung und Wissenschaftler am Institut für Empirie & Statistik (ifes). Er lehrt und forscht zur Anwendung von quantitativen Methoden und Machine Learning in den Sozialwissenschaften.

Prof. Dr. habil. Alexander Spermann lehrt Volkswirtschaftslehre an der Universität Freiburg sowie an der FOM Köln. Seine Forschungsschwerpunkte sind neben der modernen Ökonometrie in der Volkswirtschaftslehre insbesondere die Arbeitsmarkt- und Beschäftigungspolitik.

Produktdetails

Format PDF i
Kopierschutz Nein i
Family Sharing Ja i
Text-to-Speech Ja i
Seitenzahl 188 (Printausgabe)
Erscheinungsdatum 10.08.2020
Sprache Deutsch
EAN 9783838555102
Verlag Wbv Media
Dateigröße 6970 KB

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