R-Tutorium
Lernziele
- die Software R und die dazugehörige Programmiersprache kennenlernen und anwenden können
- Umgang mit Datentypen und Datenstrukturen
- Verknüpfung von theoretischen Kenntnissen aus Statistik I und Statistik II mit praktischer Umsetzung in R
Inhalte
- Installation von R, Einführung in die Bedienung/Benutzeroberfläche
- Datentypen und -strukturen in R
- tidyverse Ansatz (Wickham, H., Grolemund, G. (2017). R for Data Science, O’RILLEY, Sebastopol.):
- Import von Daten mithilfe der Pakete readr, heaven, readxl
- Datensatz ordentlich strukturieren mithilfe des Paketes tidyr
- Datentransformation mithilfe des Paketes dplyr
- Umgang mit Strings, Faktoren sowie Datums- und Zeitangaben mithilfe der Pakete stringr, forcats, lubridate
- Visualisierung von Daten mithilfe des Paketes ggplot2
- Erstellung reproduzierbarer Forschung in Form von Dokumenten und Präsentationen mithilfe der Pakete knitr, rmarkdown
- Programmieren (Erstellen von Funktionen, Parameter einer Funktion, Schleifen)
- Einführung in die Anwendung unterschiedlicher statistischer Methoden (wie Varianzanalyse, Regressionsanalyse, u. a.)
Voraussetzungen
Zur Teilnahme an der Lehrveranstaltung werden keine formalen Voraussetzungen benötigt. Grundkenntnisse in den Modulen Statistik I und Statistik II sind jedoch sehr hilfreich.
Lehrveranstaltungmaterialien
Programmskripte, Screencasts zu den jeweiligen Inhalten und Übungsaufgaben werden im jeweiligen Semester zum Download in Stud.IP zur Verfügung gestellt.
Umfang und Bewertung
- 2 SWS
- Teilnahmebescheinigung bei regelmäßiger und erfolgreicher Teilnahme
- keine Bewertung
Termine
Termine werden über Stud.IP bekannt gegeben.