R / RStudio: Unterschied zwischen den Versionen

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== Hinweise zur Installation ==
== Hinweise zur Installation ==
Hinweise zur Installation von R und RStudio unter Windows (pdf-Datei): [[Medium:R-Installation-Windows-130223-klein.pdf]]
Hinweise zur Installation von R und RStudio unter Windows (pdf-Datei): [[R-Installation-Windows-130223-klein.pdf]]


Hinweise zur Installation von R und RStudio unter MacOS (pdf-Datei): [[Medium:R-Installation-macOS-1300223-klein.pdf]]
Hinweise zur Installation von R und RStudio unter MacOS (pdf-Datei): [[R-Installation-macOS-1300223-klein.pdf]]


== Literaturhinweise ==
== Literaturhinweise ==

Version vom 15. Februar 2023, 11:29 Uhr

Einleitung

Das Statistikprogramm R ist ein Open-Source-Programm und eine Alternative zu kommerziellen Statistikprogrammen wie SPSS und Stata. Durch weitere Programmpakete (Packages) kann der Leistungsumfang von R weit über die Standardverfahren hinaus erweitert werden. Die kostenfreie Nutzung und die flexible Erweiterung haben R eine ständig wachsende Anzahl an Nutzern beschert.

Nachstehend finden Sie Hinweise für die Installation des Statistikprogramms R und der sogenannten Entwicklungsumgebung RStudio. Es handelt sich um zwei verschiedene Programme. R ist das Statistikprogramm, RStudio eine grafische Benutzeroberfläche zu R. Die Firma posit hat diese Oberfläche entwickelt, die die Arbeit mit R deutlich erleichtert. RStudio ohne das Statistikprogramm R funktioniert aber nicht. Wenn Sie mit RStudio arbeiten möchten, dann muss auch das Statistikprogramm R installiert sein. Beide Programme sind kostenlos.

Eine kurze Vorstellung von R bzw. RStudio bietet das Video „Datenanalyse mit R und RStudio“

Installationsdateien für R

https://www.r-project.org

Installationsdateien für RStudio

https://posit.co

Hinweise zur Installation

Hinweise zur Installation von R und RStudio unter Windows (pdf-Datei): R-Installation-Windows-130223-klein.pdf

Hinweise zur Installation von R und RStudio unter MacOS (pdf-Datei): R-Installation-macOS-1300223-klein.pdf

Literaturhinweise

R for Data Science

YaRrr! The Pirate’s Guide to R

Statistical Inference via Data Science



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