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Laura Chihara, Tim Hesterberg: Gox meldet auch in den USA Insolvenz an.

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Heimarbeit – ein Wort, das nach zu Hause klingt. Du sitzt in deinem Arbeitszimmer und gehst einer Beschäftigung nach, die dir Spaß macht und bei der du Geld verdienst, ohne das Haus verlassen zu müssen.

Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R. Joseph Hilbe, Andrew P. Methods of Statistical Model Estimation. Heinz Holling, Günther Gediga: An Introduction to Statistical Learning. Advanced Analytics and Graphics. With over Illustrations and Examples. Gerald van den Boogaart, Raimon Tolosana-Delgado: Analyzing Compositional Data with R.

R in a Nutshell. Discovering Statistics Using R. Graphical Models with R. Laura Chihara, Tim Hesterberg: Jeremy Leipzig, Xiao-Yi Li: Data Mashups in R. The Art of R Programming. A Tour of Statistical Software Design. Maximum Likelihood Estimation and Inference. Foundations and Applications of Statistics. Shravan Vasishth, Michael Broe: The Foundations of Statistics. Multiple Comparisons Using R.

Data Analysis and Graphics Using R. Analyse de données avec R. Introduction to Probability with R. Ein anwendungsorientiertes Lehr- und Arbeitsbuch. An Introduction with Computer Science Applications. Mathematical Modeling and Simulation. Introduction for Scientists and Engineers. Correspondence Analysis in Practice. Stefano Maria Iacus, Guido Masarotto: Laboratorio di statistica con R. Statistical Computing with R. Robust Statistical Methods with R. Statistical Analysis and Data Display.

Statistische Auswertungen mit R. Deborah Nolan, Terry Speed: Mathematical Statistics through Applications.

Datenmanagement Garrett Grolemund, Hadley Wickham: Jaynal Abedin, Kishor Kumar Das: Data Manipulation with R. Flexible Imputation of Missing Data. Programmierung und Performance-Optimierung Dan Zhang: Aloysius Lim, William Tjhi: R High Performance Programming. Parallel Computing for Data Science.

Modern Optimization with R. Garrett Grolemund, Hadley Wickham: Hands-On Programming with R. Write Your Own Functions and Simulations. R for Cloud Computing. An Approach for Data Scientists. Guide to Programming and Algorithms Using R.

Mark Hornick, Tom Plunkett: Foundations of Statistical Algorithms. With Reference to R Packages. Programming Graphical User Interfaces in R. Ethan McCallum, Stephen Weston: Ramsay, Giles Hooker, Spencer Graves: Functional Data Analysis with R and Matlab. Software for Data Analysis. John Braun, Duncan J. Mathematische Optimierung Nick Fieller: Basics of Matrix Algebra for Statistics with R. Solving Differential Equations in R. Hands-on Matrix Algebra Using R. Active and Motivated Learning with Applications.

Simulation and Inference for Stochastic Differential Equations. Wavelet Methods in Statistics with R. Vergleich zu anderer Statistik-Software David E. Ken Kleinman, Nicholas J. Data Management, Statistical Analysis and Graphics.

R for Stata Users. Berichtserstellung und reproduzierbare Forschung Christopher Gandrud: Reproducible Research with R and RStudio. Paul Gerrard, Radia M.

Mastering Scientific Computing with R. Dynamic Documents with R and knitr. R Data Visualization Cookbook. Graphing Data with R. Graphical Data Analysis with R. Hadley Wickham, Carson Sievert: Elegant Graphics for Data Analysis.

Jaynal Abedin, Hrishi V. Visualizing Complex Data Using R. Graphics for Statistics and Data Analysis with R. Multivariate Data Visualization with R. Dianne Cook, Deborah F. Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis. With R and GGbobi. Time Series Analysis and its Applications. Angewandte Zeitreihenanalyse mit R. Galit Shmueli, Kenneth C.

Practical Time Series Forecasting with R. Theory, Methods and Applications with R Examples. Multistate Analysis of Life Histories with R. Multivariate Time Series Analysis. With R and Financial Applications.

Competing Risks and Multistate Models with R. Event History Analysis with R. With Applications in R. Séries temporelles avec R. Raquel Prado, Mike West: Modeling, Computation and Inference.

Introductory Time Series with R. Walter Zucchini, Iain L. Hidden Markov Models for Time Series. Practical Guide to Logistic Regression. Analysis of Categorical Data with R. Holmes Finch, Jocelyn E. Multilevel Modeling Using R. Multivariate Nonparametric Regression and Visualization. With R and Applications to Finance. John Kloke, Joseph W. Nonparametric Statistical Methods Using R.

Theory and Applications with R. Andrzej Galecki, Tomasz Burzykowski: A Frequentist and Bayesian Perspective for Ecologists. Damon Mark Berridge, Robert Crouchley: R Companion to Linear Models. John Fox, Sanford Weisberg: An R Companion to Applied Regression.

Dynamic Linear Models with R. A Modern Approach to Regression with R. Modern Regression Techniques Using R. A Practical Guide for Students and Researchers.

Semiparametric Regression for the Social Sciences. Christian Ritz, Jens C. Nonlinear Regression with R. An Introduction with R. Extending Linear Models with R. Linear Models with R. Statistical Tools for Nonlinear Regression. Latent Variable Modeling Using R. Analyse factorielle multiple avec R.

Statistical Analysis of Network Data with R. Practical Graph Mining with R. Mastering Predictive Analytics with R. Machine Learning and Data Science. Machine Learning with R.

Mastering Machine Learning with R. With step by step instructions on how to build them FAST. Learning Predictive Analytics with R. Machine Learning with R Cookbook.

Learning Data Mining with R. R Machine Learning Essentials. Max Kuhn, Kjell Johnson: Data Mining and Business Analytics with R.

Big Data Analytics with R and Hadoop. Yanchang Zhao, Yonghua Cen: Data Mining Applications with R. R and Data Mining. Examples and Case Studies. Data Mining with Rattle and R. Data Mining with R.

Learning with Case Studies. Web Scraping Simon Munzert: Automated Data Collection with R. Sharan Kumar Ravindran, Vikram Garg: Mastering Social Media Mining with R.

Social Media Mining with R. Design and Analysis of Experiments with R. Ding-Geng Chen, Karl E. Applied Meta-Analysis with R. Richard Valliant, Jill A.

Analysis of Questionnaire Data with R. Göran Kauermann, Helmut Küchenhoff: Methoden und praktische Umsetzung mit R. Optimal Experimental Design with R. A Guide to Analysis Using R. Design of Observational Studies. Bayessche Statistik Hari M. Learning Bayesian Models with R. Jean-Baptiste Denis, Marco Scutari: Réseaux bayésiens avec R.

Doing Bayesian Data Analysis. Jean-Michel Marin, Christian P. Bayesian Essentials with R. Marco Scutari, Jean-Baptiste Denis: With Examples in R. Bayesian Networks in R. Bayesian Ideas and Data Analysis.

An Introduction for Scientists and Statisticians. Applied Bayesian Hierarchical Methods. Introducing Monte Carlo Methods with R. Bayesian Computation with R. Anwendungen in Genetik Cedric Gondro: Bioinformatics with R Cookbook. Analysis of Phylogenetics and Evolution with R. Statistical Bioinformatics with R. Applied Statistical Genetics with R. For Population-based Association Studies.

Sandrine Dudoit, Mark J. Multiple Testing Procedures with Applications to Genomics. R Programming for Bioinformatics. David Siegmund, Benjamin Yakir: The Statistics of Gene Mapping. Deonier, Simon Tavaré, Michael S.

Giovanni Parmigiani, Elizabeth S. The Analysis of Gene Expression Data. Using R at the Bench. Step-by-Step Data Analytics for Biologists. Introductory Fisheries Analyses with R. Stated Preference Methods Using R. Maîtriser le langage — Effectuer des analyses bio statistiques. Hierarchical Modeling in Spatial Epidemiology. Functional and Phylogenetic Ecology in R.

Getting Started with R. An Introduction for Biologists. Moderni analyza biologickych dat 2. Linearni modely s korelacemi v prostredi R. An Introduction to Statistics through Biological Data. Numerical Ecology with R. Forest Analytics with R. Moderni analyza biologickych dat 1. Zobecnene linearni modely v prostredi R. Karline Soetaert, Peter M. A Practical Guide to Ecological Modelling. Using R as a Simulation Platform. A Primer of Ecology with R. Ecological Models and Data in R.

Statistical Data Analysis Explained. Applied Environmental Statistics with R. Statistical Computation for Environmental Sciences in R. Lab Manual for Models for Ecological Data. Statistics in Toxicology Using R. Order-Restricted Analysis of Microarray Data. Medizinische Statistik mit R und Excel. Clinical Trial Data Analysis with R. Kurt Varmuza, Peter Filzmoser: Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics.

Statistical Methods for Environmental Epidemiology with R. Anwendungen in Psychologie Yvonnick Noël: Psychologie statistique avec R. Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. Eine verständliche Einführung für Studium und Praxis.

Sebastien Le, Thierry Worch: Analyzing Sensory Data with R. Kenneth Knoblauch, Laurence T. Modeling Psychophysical Data in R. Ingrid Koller, Rainer W.

Das Rasch Modell in der Praxis. Eine Einführung in eRm. Yuelin Li, Jonathan Baron: Behavioral Research Data Analysis with R. Anwendungen in Linguistik und Literatur Dirk Speelman: Mastering Corpus Linguistics Methods. How to do Linguistics with R. Data Exploration and Statistical Analysis. Text Analysis with R for Students of Literature. Statistics for Linguistics with R.

Quantitative Corpus Linguistics with R. Quantitative Methods in Linguistics. Humanities Data in R. Einführung in die Statistiksoftware für die Sozialwissenschaften. Political Analysis Using R. Bayesian Statistics for the Social Sciences. Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R. Bayesian Analysis for the Social Sciences. Quality Control with R. Chapman, Elea McDonnell Feit: R for Marketing Research and Analytics. An Introduction to R for Quantitative Economics.

Empirical Research in Economics. Growing up with R. Computational Actuarial Science with R. Wolfgang Kohn, Riza Öztürk: Modeling Techniques in Predictive Analytics. Business Problems and Solutions with R.

Six Sigma with R. Statistical Engineering for Process Improvement. Customer and Business Analytics. Angewandte Statistik mit R. Eine Einführung für Ökonomen und Sozialwissenschaftler. Business Analytics for Managers.

Wettbewerbsanalysen für kleine und mittlere Unternehmen KMUs. Theoretische Grundlagen und praktische Anwendung am Beispiel gartenbaulicher Betriebe. Statistical and Probabilistic Methods in Actuarial Science. Christian Kleiber, Achim Zeileis: Applied Econometrics with R. Hands-on Intermediate Econometrics Using R.

Templates for Extending Dozens of Practical Examples. Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler. Metodologia para el analisis previo a la modelización de datos en procesos industriales. Fundamentos teóricos y aplicaciones con R. Anwendungen mit Finanzdaten Clifford S. Mastering R for Quantitative Finance. Quantitative Trading with R. David Ruppert, David S.

Statistics and Data Analysis for Financial Engineering. An Introductory Course with R. Statistical Analysis of Financial Data in R. Introduction to R for Quantitative Finance. Numerical Methods and Optimization in Finance.

Analysis of Financial Time Series. Spatial Microsimulation with R. Marta Blangiardo, Michela Cameletti: Chris Brunsdon, Lex Comber: A Primer for Spatial Econometrics. Sudipto Banerjee, Bradley P. Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data. Learning R for Geospatial Analysis. Dennoch von uns ein Toptipp! Das wichtigste beim Bloggen ist: Dein Hobby ist das Stricken von Pullis und du bist echt begabt darin?

Oder du stellst deinen eigenen Schmuck her, um den dich andere beneiden? Dann Verkauf deine selbst gemachten Stücke einfach im Netz! Hierfür gibt es Plattformen wie DaWanda und Seedyaa , auf denen du dich als Verkäufer registrieren kannst. Es ist sogar möglich Auftragsarbeiten anzunehmen, bei denen du Kleidungsstücke oder Schmuck nach Wunsch des Kunden erstellst.

Ein Nebenjob , der dir auf jeden Fall Freude machen wird! Einer der begehrtesten Jobs in Heimarbeit überhaupt. Du übernimmst handgeschriebene, vom Computer erstellte Listen oder auch Audio Files mit Namen und Adressen und bearbeitest diese, meist in einem Excel File.

Bei diesem Job kommt es auf deine Schnelligkeit drauf an, wie viel du verdienen kannst. Daher ist es bei diesem Job fast unabdingbar, dass du das Finger-System an der Tastatur beherrscht.

Ansonsten werden du und auch dein Arbeitgeber nicht lange Freude an dieser Beschäftigung haben. Hierbei solltest du dein Themengebiet gut beherrschen. Du erstellst Nachhilfevideos entweder in allgemeiner Form oder speziell auf den Schüler zugeschnitten auf Plattformen im Netz an. Hier ist so ziemlich alles möglich. Je nachdem wie beliebt deine Videos dann sind und wie viele Aufträge du einheimsen kannst, ist das eine Beschäftigung, bei der du einiges an Geld verdienen kannst!

Du korrigierst und übersetzt Texte oder schreibst Artikel im Auftrag über bestimmte Themen. Jobangebote findest du auf diversen Plattformen, die sich darauf spezialisiert haben. Dieser Job kann sogar als Vollzeitbeschäftigung nachgegangen werden! Nun gut, wir geben es zu. Der Job als Programmierer ist keiner, den jeder so einfach nachgehen kann. Aber beispielsweise als Student in der Informatik hast du hier gute Chancen wirklich einiges an Geld zur Haushaltskasse beisteuern zu können.

Von der einfachen App bis hin zum komplizierten Plug-in für einen Blog ist hier alles möglich. Aufträge als Programmierer findest du auf Webseiten, die sich darauf spezialisiert haben Kunden und für die Jobs qualifizierte Personen zusammenzubringen.

Als Produkttester bekommst du von Firmen Proben oder sogar Elektronikgeräte wie Handys zugeschickt, die du in Heimarbeit ausgiebig testest. Ist das Handy leicht zu bedienen oder musst du studiert haben, um eine SMS versenden zu können? Du notierst alles gewissenhaft und sendest die Antworten dann an das Unternehmen, welches dich beauftragt hat. Ein begehrter Job, an den nicht mehr so einfach ranzukommen ist! Hier haben wir noch einen Tester.

Das bedeutet für dich: Auch wenn das nach viel Vergnügen klingt: Der Job als Spieletester sollte ernst genommen werden, da in diesem Geschäftsbereich für Unternehmen ein ganzer Haufen Geld steckt! Solltest du überhaupt keine Auskünfte über einen Anbieter finden, dann verzichte besser darauf, mit ihm in den Geschäftskontakt zu treten!

Du sitzt oftmals lange Stunden vor dem PC und klickst einmal hier und einmal dort auf irgendwelche Pop-ups oder Apps? Warum lässt du dir das dann nicht bezahlen?

Paidmailer bieten dir diese Möglichkeit an. Die Bezahlung richtet sich hier nach der Anzahl der Klicks, die du am Tag schaffst. Das werden wahrscheinlich nicht wenig sein, denn für einen Klick gibt es meist nur ein paar wenige Cents. Zu viel darfst du dir hier aber nicht erwarten, so dass es sich eher als Nebenjob für Schüler eignet. Denn wenn du diese Seite aufgerufen hast, bist du wahrscheinlich eine Mami oder ein Es gibt viele Gründe, warum jemand von zuhause aus arbeiten möchte.

Vielleicht bist du eine sorg Der Softwaregigant Microsoft hat es nun auch in Deutschland vorgemacht.