Angewandte Statistik mit R: Eine Einfuhrung fur Okonomen und by Reiner Hellbrück

By Reiner Hellbrück

Ziel dieses Lehrbuches ist es, den Leser so schnell wie möglich in die Lage zu versetzen, Daten sinnvoll auszuwerten. Der Schwerpunkt liegt auf Themen, für die insbesondere in der betriebswirtschaftlichen Praxis Nachfrage besteht. Reiner Hellbrück zeigt, wie Daten on-line erhoben werden können, wie die so gewonnenen Rohdaten mit einem Tabellenkalkulationsprogramm nachbearbeitet und dann durch den Einsatz des Statistikprogramms R ausgewertet und grafisch aufbereitet werden. Kontrollfragen und konkrete Aufgaben mit Lösungen festigen das erworbene Wissen. Die zweite Auflage berücksichtigt insbesondere die Bedeutung der Meßbarkeit sowie die Thematik der Kointegration. Außerdem hat der Autor eine weitere Möglichkeit zur set up zusätzlicher Pakete in Unixsystemen eingefügt.

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Denn zu ihrer Interpretation sind Vorkenntnisse nötig, die sie zu Präsentationszwecken eher ungeeignet machen. In der Wahrscheinlichkeitstheorie und der schließenden Statistik zeigt sich ihre Bedeutung. Dies ist der eigentliche Grund, weshalb sie hier vorgestellt wird. Diese Grundlage wird beim Verstehen statistischer Testverfahren von großem Nutzen sein. Beispiel Lade zuerst das Paket QRMlib, um die Funktion ’edf’ (empirical distribution function) verfügbar zu machen. Durch Eingabe von > Eink <- sort(Daten2$Einkommen) wird das Einkommen in ’Daten2’ der Größe nach sortiert und durch > Eink [1] 1000 1500 1900 1900 2000 2000 2111 2111 2500 2700 2900 2900 3300 das Ergebnis angezeigt.

3. 4. An der Abszisse sind die Merkmalsausprägungen abgetragen und an der Ordinate die zugehörigen absoluten Häufigkeiten. Durch > plot(absoluteHäufigkeit, xlab =’’Einkommen’’) wird die Abszisse mit ’Einkommen’ beschriftet. Alternativ hierzu lassen sich auch Balkendiagramme (bar charts oder bar plots) erstellen. Hierzu nutzt man den Befehl ’barplot’. Über die Funktion ’Noten=scan()’ gefolgt mit ’Return’ können anschließend Daten direkt von dem Bildschirm in eingelesen werden. Erneutes ’Return’ schließt die Dateneingabe ab.

DATENERHEBUNG - GANZ PRAKTISCH Soll Minimum und Maximum jeweils für Einkommen und Alter geschlechtsspezifisch ausgerechnet werden, so führt folgender Befehl zum Ziel. max 1 m 1000 28 3300 50 2 w 1500 28 2700 50 Wenn der Mittelwert von Einkommen und Alter gegliedert nach Geschlecht und Betriebsgröße berechnet werden soll, dann gebe folgenden Befehl ein. 50000 Der Befehl ’data=Daten2’ bestimmt, daß die Daten, abgelegt unter dem Namen ’Daten2’, verwendet werden. Dies hat auch zur Folge, daß die Merkmale durch ihren Namen (in vorliegenden Fall Einkommen und Geschlecht) und nicht durch voranstellen des relevanten Datennamens (wie oben ’Daten2$Einkommen’) angesprochen werden müssen.

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