Veranstaltungsdetails (S/B)

Data Literacy: Einführung in R


WS 23/24 | LVNr.: WS239003021 | Block (B)
Format: Präsenz/Online gemischt
Sprache: Deutsch
Freie Plätze: 5
DozentIn: Bracke, Salomee

Derzeit keine Anmeldung möglich!

Anmeldezeitraum Losverfahren:

12.10.23 – 19.10.23

Bei freien Plätzen – Anmeldung möglich bis:
07.01.24 09:00 UHR

In diesem Kurs geht es darum, die Statistiksoftware R-Studio kennen zu lernen. Weil die Studierenden die theoretischen statistischen Grundlagen im Selbststudium erlernen, liegt der Fokus in den Veranstaltungsterminen auf dem Programmieren in R-Studio. Durch viel selbständiges Programmieren während der Blockveranstaltungen erlangen die Studierenden einen selbstsicheren Umgang mit einfachen statistischen Verfahren in R-Studio. Außerdem wird ihnen ein Überblick über die Möglichkeiten des Programmes vermittelt.

Arbeitsaufwand für ECTS:

2 ECTS: Regelmäßige und aktive Teilnahme inkl. Vor- und Nachbereitung sowie die Bearbeitung einer Abschlussaufgabe.

Lernziele:

Nach dem Kurs:

  • haben die Studierenden das theoretische Grundwissen der Inferenzstatistik.
  • können die Studierenden Daten mithilfe von R-Studio für die Berechnung statistischer Kennwerte und Hypothesentests aufbereiten.
  • können die Studierenden Daten mithilfe von R-Studio hinsichtlich ihrer deskriptiven Eigenschaften untersuchen.
  • können die Studierenden Daten mithilfe von R-Studio graphisch analysieren.
  • haben die Studierenden einen Überblick über die wichtigsten statistischen Verfahren und haben exemplarisch ein Verfahren für den Erklärkontext (t-Test) und für den Vorhersagekontext (Regression) in R-Studio kennen gelernt.

! Bis zum Beginn des Seminars sollten R und R-Studio installiert sein !

Installation R: http://cran.r-project.org (Version 4.1.1)

Installation R-Studio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/

(RStudio Desktop)

08.01.2024 18:00 Uhr – 08.01.2024 19:30 Uhr (Online)
03.02.2024 09:00 Uhr – 03.02.2024 18:00 Uhr (30.28 Seminarraum 2 (R120))
10.02.2024 09:00 Uhr – 10.02.2024 18:00 Uhr (30.28 Seminarraum 2 (R120))