Informationen zu R

R Homepage, Download, offizielle Manuale
Grafische Entwicklungsumgebungen
Zusatzpakete
Online-Hilfe
Bücher für spezifische Themen

R Homepage, Download, offizielle Manuale

• Homepage des R Projekts
• Download der R Software für Windows, MacOS, Linux
• R FAQ (frequently asked questions)
• R for Windows FAQ
• R Installation and Administration
• R Data Import/Export

Grafische Entwicklungsumgebungen

• RStudio: Entwicklungsumgebung (Windows, Linux, MacOS)
• Positron: Auf die Arbeit mit R und Python fokussierte Entwicklungsumgebung mit derselben Basis wie VS Code (Windows, Linux, MacOS)
• Architect: Für die Arbeit mit R vorkonfigurierte Entwicklungsumgebung Eclipse (Windows, Linux, MacOS)
• Bio7: Für die Arbeit mit R vorkonfigurierte Entwicklungsumgebung Eclipse (Windows, Linux, MacOS)

Zusatzpakete

• Liste von Zusatzpaketen auf CRAN
• CRAN Task Views: Übersicht über relevante Funktionen und Zusatzpakete für einen bestimmten Anwendungsbereich
• r4stats Paketübersicht: thematisch geordnete Liste häufig verwendeter Zusatzpakete und Vergleich mit SPSS/SAS Funktionalität

Online-Hilfe

• R mailing lists inkl. Archiv
• Stack Overflow: R
• CrossValidated: R

Bücher für spezifische Themen

• Regressionsmodelle
  • Fox J, Weisberg S. 2019. An R Companion to Applied Regression (3. Aufl.). Thousand Oaks, CA: Sage.
  • Harrell Jr FE. 2015. Regression Modeling Strategies (2. Aufl.). New York: Springer.
• Multivariate Verfahren
  • Zelterman D. 2015. Applied multivariate statistics with R. New York, NY: Springer.
• Gemischte lineare Modelle
  • Pinheiro JC, Bates, DM. 2000. Mixed-Effects Models in S and S-PLUS. New York, NY: Springer.
  • West BT, Welch, KB, Galecki AT. 2022. Linear mixed models: A practical guide using statistical software (3. Aufl.). Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
  • Meier L. 2022. ANOVA and Mixed Models: A Short Introduction Using R . Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
• Resampling-Verfahren
  • Chihara L, Hesterberg T. 2022. Mathematical Statistics with Resampling and R (3. Aufl.). Hoboken, NJ: Wiley.
• Zeitreihen
• Shumway RH, Stoffer DS. 2017. Time series analysis and its applications (4. Aufl.). New York, NY: Springer.
• Shumway RH, Stoffer DS. 2019. Time Series: A Data Analysis Approach Using R. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
• Hyndman RJ, Athanasopoulos G. 2021. Forecasting: Principles and practice (3. Aufl.). Melbourne, Australia: OTexts.
• Bayes-Methoden
• Kruschke JK. 2015. Doing Bayesian data analysis: A tutorial with R, JAGS, and Stan (2. Aufl.). Amsterdam: Academic Press.
• McElreath R. 2020. Statistical rethinking: A Bayesian course with examples in R and Stan (2. Aufl.). Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
• Räumliche Statistik
• Pebesma E, Bivand RS. 2023. Spatial Data Science With Applications in R. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC. (Exercise solutions)
• R für data science und machine learning:
  • James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R. 2021. An introduction to statistical learning with applications in R (2. Aufl.). New York, NY: Springer.
  • Wickham H, Grolemund G. 2023. R for data science (2nd ed). Sebastopol, CA: O'Reilly.
• Programmieren mit R:
  • Chambers JM. 2016. Extending R. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
  • Gillespie C, Lovelace R. 2017. Efficient R programming. Sebastopol, CA: O'Reilly.
  • Wickham H. 2019. Advanced R (2. Aufl.). Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
  • Wickham H. 2023. R packages (2. Aufl.). Sebastopol, CA: O'Reilly.
• Diagramme erstellen:
  • Murrell P. 2018. R Graphics (3. Aufl.). Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
  • Chang W. 2018. R Graphics Cookbook (2. Aufl.). Sebastopol, CA: O'Reilly.
  • Unwin A. 2015. Graphical data analysis with R. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
• R Markdown für dynamische Dokumente:
  • Xie Y. 2015. Dynamic documents with R and knitr (2. Aufl.). Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
  • Xie Y, Dervieux C, Riederer E. 2020. R Markdown Cookbook. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
  • Xie Y, Allaire JJ, Grolemund G. 2018. R markdown: The definitive guide. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
• Shiny für interaktive Web-Anwendungen:
  • Sievert C. 2020. Interactive web-based data visualization with R, plotly, and shiny. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
  • Wickham H. 2020. Mastering shiny. Sebastopol, CA: O'Reilly.
  • Granjon D. 2022. Outstanding User Interfaces with Shiny. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
• Meta-Analyse:
  • Harrer M, Cuijpers P, Furukawa T, Ebert D. 2021. Doing Meta-Analysis with R: A Hands-On Guide. Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.
  • Schwarzer G, Carpenter J, Rücker G. 2015. Meta-Analysis with R. New York, NY: Springer.