Introducing Monte Carlo Methods with R

Author: Christian Robert,George Casella

Publisher: Springer Science & Business Media

ISBN: 1441915753

Category: Computers

Page: 283

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This book covers the main tools used in statistical simulation from a programmer’s point of view, explaining the R implementation of each simulation technique and providing the output for better understanding and comparison.

Introduction to Probability Simulation and Gibbs Sampling with R

Author: Eric A. Suess,Bruce E. Trumbo

Publisher: Springer Science & Business Media

ISBN: 038740273X

Category: Mathematics

Page: 307

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The first seven chapters use R for probability simulation and computation, including random number generation, numerical and Monte Carlo integration, and finding limiting distributions of Markov Chains with both discrete and continuous states. Applications include coverage probabilities of binomial confidence intervals, estimation of disease prevalence from screening tests, parallel redundancy for improved reliability of systems, and various kinds of genetic modeling. These initial chapters can be used for a non-Bayesian course in the simulation of applied probability models and Markov Chains. Chapters 8 through 10 give a brief introduction to Bayesian estimation and illustrate the use of Gibbs samplers to find posterior distributions and interval estimates, including some examples in which traditional methods do not give satisfactory results. WinBUGS software is introduced with a detailed explanation of its interface and examples of its use for Gibbs sampling for Bayesian estimation. No previous experience using R is required. An appendix introduces R, and complete R code is included for almost all computational examples and problems (along with comments and explanations). Noteworthy features of the book are its intuitive approach, presenting ideas with examples from biostatistics, reliability, and other fields; its large number of figures; and its extraordinarily large number of problems (about a third of the pages), ranging from simple drill to presentation of additional topics. Hints and answers are provided for many of the problems. These features make the book ideal for students of statistics at the senior undergraduate and at the beginning graduate levels.

Bayesian Essentials with R

Author: Jean-Michel Marin,Christian P. Robert

Publisher: Springer Science & Business Media

ISBN: 1461486874

Category: Computers

Page: 296

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This Bayesian modeling book provides a self-contained entry to computational Bayesian statistics. Focusing on the most standard statistical models and backed up by real datasets and an all-inclusive R (CRAN) package called bayess, the book provides an operational methodology for conducting Bayesian inference, rather than focusing on its theoretical and philosophical justifications. Readers are empowered to participate in the real-life data analysis situations depicted here from the beginning. Special attention is paid to the derivation of prior distributions in each case and specific reference solutions are given for each of the models. Similarly, computational details are worked out to lead the reader towards an effective programming of the methods given in the book. In particular, all R codes are discussed with enough detail to make them readily understandable and expandable. Bayesian Essentials with R can be used as a textbook at both undergraduate and graduate levels. It is particularly useful with students in professional degree programs and scientists to analyze data the Bayesian way. The text will also enhance introductory courses on Bayesian statistics. Prerequisites for the book are an undergraduate background in probability and statistics, if not in Bayesian statistics.

Die Monte-Carlo-Methode

Beispiele unter Excel VBA

Author: Harald Nahrstedt

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3658101490

Category: Mathematics

Page: 45

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Harald Nahrstedt zeigt hier den pragmatisch technischen und weniger den wissenschaftlichen Ansatz, wie Excel mit seinen Programmiermöglichkeiten sich immer mehr zu einem universellen Arbeitsmittel entwickelt. So ist die Simulation mit Hilfe von Pseudozufallszahlen ein schneller und preiswerter Weg zu fachlichen Aussagen. Den Rahmen dieser Abhandlung bildet der geschichtliche Hintergrund.

The R Software

Fundamentals of Programming and Statistical Analysis

Author: Pierre Lafaye de Micheaux,Rémy Drouilhet,Benoit Liquet

Publisher: Springer Science & Business

ISBN: 1461490200

Category: Computers

Page: 628

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The contents of The R Software are presented so as to be both comprehensive and easy for the reader to use. Besides its application as a self-learning text, this book can support lectures on R at any level from beginner to advanced. This book can serve as a textbook on R for beginners as well as more advanced users, working on Windows, MacOs or Linux OSes. The first part of the book deals with the heart of the R language and its fundamental concepts, including data organization, import and export, various manipulations, documentation, plots, programming and maintenance. The last chapter in this part deals with oriented object programming as well as interfacing R with C/C++ or Fortran, and contains a section on debugging techniques. This is followed by the second part of the book, which provides detailed explanations on how to perform many standard statistical analyses, mainly in the Biostatistics field. Topics from mathematical and statistical settings that are included are matrix operations, integration, optimization, descriptive statistics, simulations, confidence intervals and hypothesis testing, simple and multiple linear regression, and analysis of variance. Each statistical chapter in the second part relies on one or more real biomedical data sets, kindly made available by the Bordeaux School of Public Health (Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement - ISPED) and described at the beginning of the book. Each chapter ends with an assessment section: memorandum of most important terms, followed by a section of theoretical exercises (to be done on paper), which can be used as questions for a test. Moreover, worksheets enable the reader to check his new abilities in R. Solutions to all exercises and worksheets are included in this book.

Mathe-Manga Statistik

Author: Shin Takahashi

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 9783834805669

Category: Mathematics

Page: 189

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Statistik ist trocken und macht keinen Spaß? Falsch! Mit diesem Manga lernt man die Grundlagen der Statistik kennen, kann sie in zahlreichen Aufgaben anwenden und anhand der Lösungen seinen Lernfortschritt überprüfen – und hat auch noch eine Menge Spaß dabei! Eigentlich will die Schülerin Rui nur einen Arbeitskollegen ihres Vaters beeindrucken und nimmt daher Nachhilfe in Statistik. Doch schnell bemerkt auch sie, wie interessant Statistik sein kann, wenn man beispielsweise Statistiken über Nudelsuppen erstellt. Nur ihren Lehrer hatte sich Rui etwas anders vorgestellt, er scheint ein langweiliger Streber zu sein – oder?

R für Dummies

Author: Andrie de Vries,Joris Meys

Publisher: John Wiley & Sons

ISBN: 3527812520

Category: Computers

Page: 414

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Wollen Sie auch die umfangreichen Möglichkeiten von R nutzen, um Ihre Daten zu analysieren, sind sich aber nicht sicher, ob Sie mit der Programmiersprache wirklich zurechtkommen? Keine Sorge - dieses Buch zeigt Ihnen, wie es geht - selbst wenn Sie keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder Statistik haben. Andrie de Vries und Joris Meys zeigen Ihnen Schritt für Schritt und anhand zahlreicher Beispiele, was Sie alles mit R machen können und vor allem wie Sie es machen können. Von den Grundlagen und den ersten Skripten bis hin zu komplexen statistischen Analysen und der Erstellung aussagekräftiger Grafiken. Auch fortgeschrittenere Nutzer finden in diesem Buch viele Tipps und Tricks, die Ihnen die Datenauswertung erleichtern.

Statistik-Workshop für Programmierer

Author: Allen B. Downey

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3868993436

Category: Computers

Page: 160

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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Die letzte Kolonie

Roman

Author: John Scalzi

Publisher: Heyne Verlag

ISBN: 3641027330

Category: Fiction

Page: 480

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Nur John Perry kann die drohende Vernichtung der Menschheit verhindern John Perry ist als altgedienter Veteran der Klon-Armee im Ruhestand, doch das Abenteuer fehlt ihm. Er erklärt sich bereit, die Leitung einer neugegründeten Kolonie zu übernehmen, nichts ahnend, dass die Siedler nur Schachfiguren in einem Ränkespiel zwischen Menschen und Aliens sind. Nach und nach kommt Perry hinter das Intrigenspiel – und versucht, mit allen Mitteln zu verhindern, dass seine Kolonie die letzte in der Galaxis wird.

Monte Carlo-Algorithmen

Author: Thomas Müller-Gronbach,Erich Novak,Klaus Ritter

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3540891412

Category: Mathematics

Page: 324

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Der Text gibt eine Einführung in die Mathematik und die Anwendungsmöglichkeiten der Monte Carlo-Methoden und verwendet dazu durchgängig die Sprache der Stochastik. Der Leser lernt die Grundprinzipien und wesentlichen Eigenschaften dieser Verfahren kennen und wird dadurch in den Stand versetzt, dieses wichtige algorithmische Werkzeug kompetent einsetzen und die Ergebnisse interpretieren zu können. Anhand ausgewählter Fragestellungen wird er außerdem an aktuelle Forschungsfragen und -ergebnisse in diesem Bereich herangeführt. Behandelt werden die direkte Simulation, Methoden zur Simulation von Verteilungen und stochastischen Prozessen, Varianzreduktion, sowie Markov Chain Monte Carlo-Methoden und die hochdimensionale Integration. Es werden Anwendungsbeispiele aus der Teilchenphysik und der Finanz- und Versicherungsmathematik präsentiert, und anhand des Integrationsproblems wird gezeigt, wie sich die Frage nach optimalen Algorithmen formulieren und beantworten lässt.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler

Publisher: O'Reilly Germany

ISBN: 3897216507

Category: Computers

Page: 768

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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Bayesian Computation with R

Author: Jim Albert

Publisher: Springer Science & Business Media

ISBN: 0387922989

Category: Mathematics

Page: 300

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There has been dramatic growth in the development and application of Bayesian inference in statistics. Berger (2000) documents the increase in Bayesian activity by the number of published research articles, the number of books,andtheextensivenumberofapplicationsofBayesianarticlesinapplied disciplines such as science and engineering. One reason for the dramatic growth in Bayesian modeling is the availab- ity of computational algorithms to compute the range of integrals that are necessary in a Bayesian posterior analysis. Due to the speed of modern c- puters, it is now possible to use the Bayesian paradigm to ?t very complex models that cannot be ?t by alternative frequentist methods. To ?t Bayesian models, one needs a statistical computing environment. This environment should be such that one can: write short scripts to de?ne a Bayesian model use or write functions to summarize a posterior distribution use functions to simulate from the posterior distribution construct graphs to illustrate the posterior inference An environment that meets these requirements is the R system. R provides a wide range of functions for data manipulation, calculation, and graphical d- plays. Moreover, it includes a well-developed, simple programming language that users can extend by adding new functions. Many such extensions of the language in the form of packages are easily downloadable from the Comp- hensive R Archive Network (CRAN).

Programmieren mit R

Author: Uwe Ligges

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3540799982

Category: Computers

Page: 251

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R ist eine objektorientierte und interpretierte Sprache und Programmierumgebung für Datenanalyse und Grafik. Ausführlich führt der Autor in die Grundlagen ein und vermittelt eingängig die Struktur der Sprache. So ermöglicht er Lesern den leichten Einstieg: eigene Methoden umsetzen, Objektklassen definieren und Pakete aus Funktionen und zugehöriger Dokumentation zusammenstellen. Detailliert beschreibt er die enormen Grafikfähigkeiten von R. Für alle, die R als flexibles Werkzeug zur Datenanalyse und -visualisierung einsetzen. In 2. Auflage mit vielen Verbesserungen und Neuerungen von R-2.3.x und weiteren von Lesern gewünschten Ergänzungen.

The Challenger Sale

Kunden herausfordern und erfolgreich überzeugen

Author: Matthew Dixon,Brent Adamson

Publisher: Redline Wirtschaft

ISBN: 3864147239

Category: Business & Economics

Page: 288

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Gibt es ein Rezept für Verkaufserfolg? Die meisten Führungskräfte im Vertrieb verweisen hier zuerst auf eine gute Kundenbeziehung – und sie liegen falsch damit. Die besten Verkäufer versuchen nicht nur einfach eine gute Beziehung zu ihren Kunden aufzubauen – sie stellen primär die Denkweisen und Überzeugungen ihrer Kunden in Frage. Basierend auf einer umfassenden Studie mit mehreren tausend Vertriebsmitarbeitern in unterschiedlichen Branchen und Ländern, zeigt "The Challenger Sale", dass das klassische vertriebliche Vorgehen mit dem Aufbau von Beziehungen immer weniger funktioniert, je komplexer die Lösungen sind. Doch wie unterscheiden sich Fertigkeiten, Verhaltensweisen, Wissen und Einstellung der Spitzenverkäufer vom Durchschnitt? Die Studie zeigt deutlich, dass die Verhaltensweisen, die den Challenger so erfolgreich machen, replizierbar und strukturiert vermittelbar sind. Die Autoren erklären, wie fast jeder Verkäufer, ausgestattet mit den richtigen Werkzeugen, diesen Ansatz erfolgreich umsetzen kann und so höhere Kundenbindung und letztendlich mehr Wachstum generiert. Das Buch ist eine Quelle der Inspiration und hilft dem Leser, sein Profil als Vertriebler zu analysieren und gezielt zu verändern, um am Ende kreativer und besser zu sein.

Einführung in die Bayes-Statistik

Author: Karl-Rudolf Koch

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3642569706

Category: Science

Page: 225

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Das Buch führt auf einfache und verständliche Weise in die Bayes-Statistik ein. Ausgehend vom Bayes-Theorem werden die Schätzung unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen für die unbekannten Parameter und die Prüfung von Hypothesen für die Parameter abgeleitet. Angewendet werden die Verfahren für die Parameterschätzung im linearen Modell, für die Parameterschätzung, die sich robust gegenüber Ausreißern in den Beobachtungen verhält, für die Prädiktion und Filterung, die Varianz- und Kovarianzkomponentenschätzung und die Mustererkennung. Für Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten dienen Bayes-Netze. Lassen sich notwendige Integrale analytisch nicht lösen, werden numerische Verfahren mit Hilfe von Zufallswerten eingesetzt.

Primer to Analysis of Genomic Data Using R

Author: Cedric Gondro

Publisher: Springer

ISBN: 3319144758

Category: Medical

Page: 270

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Through this book, researchers and students will learn to use R for analysis of large-scale genomic data and how to create routines to automate analytical steps. The philosophy behind the book is to start with real world raw datasets and perform all the analytical steps needed to reach final results. Though theory plays an important role, this is a practical book for graduate and undergraduate courses in bioinformatics and genomic analysis or for use in lab sessions. How to handle and manage high-throughput genomic data, create automated workflows and speed up analyses in R is also taught. A wide range of R packages useful for working with genomic data are illustrated with practical examples. The key topics covered are association studies, genomic prediction, estimation of population genetic parameters and diversity, gene expression analysis, functional annotation of results using publically available databases and how to work efficiently in R with large genomic datasets. Important principles are demonstrated and illustrated through engaging examples which invite the reader to work with the provided datasets. Some methods that are discussed in this volume include: signatures of selection, population parameters (LD, FST, FIS, etc); use of a genomic relationship matrix for population diversity studies; use of SNP data for parentage testing; snpBLUP and gBLUP for genomic prediction. Step-by-step, all the R code required for a genome-wide association study is shown: starting from raw SNP data, how to build databases to handle and manage the data, quality control and filtering measures, association testing and evaluation of results, through to identification and functional annotation of candidate genes. Similarly, gene expression analyses are shown using microarray and RNAseq data. At a time when genomic data is decidedly big, the skills from this book are critical. In recent years R has become the de facto tool for analysis of gene expression data, in addition to its prominent role in analysis of genomic data. Benefits to using R include the integrated development environment for analysis, flexibility and control of the analytic workflow. Included topics are core components of advanced undergraduate and graduate classes in bioinformatics, genomics and statistical genetics. This book is also designed to be used by students in computer science and statistics who want to learn the practical aspects of genomic analysis without delving into algorithmic details. The datasets used throughout the book may be downloaded from the publisher’s website./p