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

Lineare Regression mit R, eine Einführung zur Datenmodellierung

von DAVID J. LILJA, Universität von Minnesota

https://conservancy.umn.edu/bitstream/handle/11299/189222/LinearRegression_fulltext.pdf

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data.table im Vergleich mit dplyr: ein altes Thema in der R-Community, zu dem es schon viele Beiträge gibt. Das dtplyr-Paket motiviert mich, diesen Vergleich noch einmal aufzugreifen. dtplyr ermöglicht R-Anwendern, das beste aus zwei Welten zu nutzen: Die bis heute unerreichte Geschwindigkeit von data.table und den für viele intuitiven Code im dplyr / tidyverse-Stil. dtplyr wurde 2019 komplett umgeschrieben und ist seitdem wesentlich effizienter geworden.

Haupt-Erkenntnis: Wenn man dtplyr richtig nutzt, erreicht es nahezu die Geschwindigkeit von data.table. Entscheidend dafür ist, dass man es auf ein data.table-Objekt anwendet, nicht auf einen tibble.

https://statistik-dresden.de/archives/16275

Folgender Link führt zur Anmeldeseite: https://de.cosmoconsult.com/events/webinare-und-webcasts/machine-learning-in-power-bi-live-29072020/