R Statistik

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In der Gruppe können sich Interessierte über die Statistik-Software R austauschen.

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In diesem Jahr erschien die 2. Auflage "Statistik angewandt mit dem R Commander. Datenanalyse ist (k)eine Kunst" von Franz Kronthaler.

(Für RStudio-Freunde erschien im selben Jahr "Data Analysis with RStudio" in Kooperation mit Silke Zöllner [Kronthaler/Zöllner 2021].)

Das Besondere dieses Buches eräutert der Autor Franz Kronthaler:

"Das besondere Feature des Buches ist, dass es anhand eines Datensatzes die

Methoden der Statistik nach und nach diskutiert. So wird verständlich, wie die Methoden der Statistik aufeinander aufbauen und wie nach und nach immer mehr Informationen aus einem Datensatz gezogen werden können. Dabei wird auf die Inhalte der Statistik fokussiert, die benötigt werden, einen Datensatz zu analysieren. Inhalte die bei der Datenanalyse nur selten gebraucht werden, sind weggelassen. Das Buch bleibt somit schlank.

Das zweite Feature des Buches ist der Fokus auf die Anwendung. Das Buch ist nicht-mathematisch geschrieben. Aus Erfahrung weiß ich, dass die Mathematik Leser oft abschreckt, Statistik zu lernen und anzuwenden. Aus diesem Grund konzentriert sich das Buch auf die Konzepte und Ideen der Statistik und auf deren Anwendung. Ihr werdet so in die Lage versetzt, statistische Methoden zu benutzen. Ich glaube nicht, dass Statistik ganz ohne Mathematik unterrichtet werden kann. Es ist aber möglich, die Mathematik auf das Wesentliche zu reduzieren und so einzubauen, dass die Anwendung der Statistik statt der Mathematik im Vordergrund steht. Der Leser des Buches soll nicht einmal mehr merken, dass mathematische Konzepte benutzt werden, um Wissen zu erzeugen. Mit Spaß soll erlernt werden, welchen Nutzen es hat, die statistischen Methoden zu verwenden.

Das dritte Feature ist die leichte Ersetzbarkeit des Datensatzes. Es ist ohne weiteres möglich, einen anderen Datensatz zu verwenden und mit diesem das Buch durchzuarbeiten. Die Analyse eines Datensatzes erfordert ein systematisches Vorgehen. Dieses systematische Vorgehen ist durch den Aufbau des Buches abgebildet.

Alle drei Features zusammen versetzen Euch in die Lage, ohne großen Aufwand

einen Datensatz systematisch zu analysieren." zitiert aus VI (PDF-Seite 6)

[Kronthaler 2021]

Mir gefällt der methodische Ansatz, einen Beispieldatensatz für die unterschiedlichsten statistischen Auswertungen buchweit heranzuziehen.

Lit.:

[Kronthaler 2021]

Kronthaler, Franz (2021): Statistik angewandt mit dem R Commander. Datenanalyse ist (k)eine Kunst. 2., überarb. u. erg. Auflage 2021. Berlin: Springer Berlin; Springer Spektrum.

[Kronthaler 2016]

Kronthaler, Franz (2016): Statistik angewandt. Datenanalyse ist (k)eine Kunst mit dem R Commander. Aufl. 2016. Berlin, Heidelberg: Springer Spektrum (Springer-Lehrbuch).

[Kronthaler/Zöllner 2021]

Kronthaler, Franz; Zöllner, Silke (2021): Data analysis with RStudio. An easygoing introduction. Berlin, Germany: Springer Spektrum.

inhaltliche Neuerungen nennt Franz Kronthaler auf Seite VII: "In der Statistik findet seit einiger Zeit eine intensive Diskussion über den Ausdruck „statistische Signifikanz“ und dessen Verwendung statt. Eine wichtige Ergänzung ist daher die Berücksichtigung dieser Diskussion und das Aufnehmen der sich daraus resultierenden Empfehlungen. Insbesondere werden die bisherigen Ausführungen um die Effektstärke ergänzt. Etwas länger habe ich überlegt, ob Preis- und Mengenindizes integriert werden sollten. Letztendlich habe ich mich aufgrund der Bedeutung des Themas z. B. bei Inflationsüberlegungen entschieden, dieses Thema im Kap. „Verhältniszahlen“ zu integrieren. Neu wurde auch ein Kapitel zur Varianzanalyse eingeführt. Damit kann der Leser nicht nur auf Gruppenunterschiede bei zwei Gruppen, sondern auch bei mehreren Gruppen testen. Der große Vorteil ist aber, dass damit ein wichtiges Konzept der Statistik, das Konzept der Streuungszerlegung diskutiert wird. Ein Bedürfnis von Studierenden ist immer die Möglichkeit das Gelernte direkt mit Hilfe von Anwendungen und Aufgaben anzuwenden. Hierauf geht die Neuauflage selbstverständlich ein, die Anzahl der Anwendungen wird weiter vergrößert. Insbesondere werden echte Daten und Datenquellen integriert, sodass die bisherige Beschränkung auf ausschließlich simulierte Daten aufgelöst wird. Zudem lernen die Studierenden damit, echte Daten aufzufinden. Darüber hinaus wurden kleinere Fehler korrigiert und einige Konzepte der Statistik werden ausführlicher diskutiert. Zudem wurde die Neuauflage genutzt, auf die neueste Version des R Commanders umzustellen."

# Die kürzeste Luftverbindung zwischen zwei Orten über Breiten- und Längengrade

# Berechnungsbeispiel Berlin - Tokio 東京

# frei nach:

# https://de.wikipedia.org/wiki/Orthodrome#Genauere_Formel_zur_Abstandsberechnung_auf_der_Erde

# mindestens options(digits = 4)

phi_A <- 52.516666666666667

lamda_A <- 13.400

phi_B <- 35.700

lamda_B <- 139.766666666666667

# Erdabplattung f

f <- (1 / 298.257223563)

#f = 0.00335281066474748

# Äquatorradius der Erde a

a <- 6378.137

F <- ( phi_A + phi_B ) / 2

#F = 44.108333333333333 # °

G <- ( phi_A - phi_B ) / 2

#G = 8.408333333333333 # °

l <- ( lamda_A - lamda_B ) / 2

#l = -63.183333333333333 # °

# grober Abstand D

S <- sin(G*pi/180)^2 * cos(l*pi/180)^2 + cos(F*pi/180)^2 * sin(l*pi/180)^2

#sin(8.408333333333333)^2 * cos(-63.183333333333333)^2 + cos(44.108333333333333)^2 * sin(-63.183333333333333)^2

#S = 0.41498261872684

C <- cos(G*pi/180)^2 * cos(l*pi/180)^2 + sin(F*pi/180)^2 * sin(l*pi/180)^2

#C = 0.58501738127316

w <- atan (( S/C )^0.5)

#w = 0.699965690768276

D <- 2 * w * a # w in Bogenmaß

#D = 8928.9541420394 # km

# D-Kerrektur mit H1 und H2

T <- ( S * C )^0.5 / w

#T = 0.70391883329502

H1 <- ( 3 * T - 1 ) / ( 2 * C )

#H1 = 0.95019099899696

#H2 <- ( 3 * T + 1 ) / ( 2 * S )

H2 = 3.74926124548527

# Strecke s in km

s <- D * (1 + f * H1 * sin(F*pi/180)^2 * cos(G*pi/180)^2 - f * H2 * cos(F*pi/180)^2 * sin(G*pi/180)^2)

#s = 8941.20250458698 # km

cat("Orthodrome Berlin-Tokio 東京 ca." , round(s,3), " km","\n")

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