Programmierbeispiele zum Lehrbuch

Einführung in die empirische Kausalanalyse und Machine Learning mit R

Autoren

Prof. Dr. Dennis Klinkhammer
Prof. Dr. Alexander Spermann

Folgende Packages sollten in R installiert sein:
AER; caret; cluster; corrplot; foreign; lmtest; sparcl; stargazer

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 22 Commits
Bivariate_Datenstruktur.R		Bivariate_Datenstruktur.R
Boxplot.R		Boxplot.R
Chi_Quadrat_Test.R		Chi_Quadrat_Test.R
Datenaufbereitung.R		Datenaufbereitung.R
Deskriptive_Kennwerte.R		Deskriptive_Kennwerte.R
DiD_Schaetzung.R		DiD_Schaetzung.R
Dichtefunktion.R		Dichtefunktion.R
Hierarchical_Clustering.R		Hierarchical_Clustering.R
IV_Schaetzung.R		IV_Schaetzung.R
Kausaler_Effekt_Weiterbildung.R		Kausaler_Effekt_Weiterbildung.R
Kontrollvariablen.R		Kontrollvariablen.R
Korrelationskoeffizienten.R		Korrelationskoeffizienten.R
Kovarianz.R		Kovarianz.R
Lagemasse.R		Lagemasse.R
Lineare_Regression.R		Lineare_Regression.R
Logistische_Regression.R		Logistische_Regression.R
Mincer_Gleichung.R		Mincer_Gleichung.R
Multiple_Regression.R		Multiple_Regression.R
Normalverteilung.R		Normalverteilung.R
Partitional_Clustering.R		Partitional_Clustering.R
README.md		README.md
Randomisierte_Experimente.R		Randomisierte_Experimente.R
SML.R		SML.R
T_Test.R		T_Test.R
Training_Validierung.R		Training_Validierung.R
Varianz.R		Varianz.R