Praktikum zur Stochastik (WS 2010/2011)

Das Praktikum findet als Blockveranstaltung nach Ende der Vorlesungszeit im März 2011 statt.

Termin: Montag, 14. März 2011 bis Freitag, 25. März 2011 (jeweils von 9:00-18:00 Uhr)

Veranstaltungsorte: PC-Pools auf Ebene A4 ( Raum 04A24) sowie auf Ebene D3 ( Raum 03D35) und Hörsaal IV ( Raum 04A30) im Mehrzweckgebäude (Hans-Meerwein-Straße) auf den Lahnbergen

Praktikumsleitung: Prof. Dr. Hajo Holzmann

Praktikumsbetreuung: Dirk Engel, Florian Schwaiger, Sabrina Thorn

Aktuelles:

NEU: Die Liste mit der Zuteilung der Aufgaben und die Aufgaben sind online.
Liste mit der Zuteilung der Aufgaben
Aufgabe1, Aufgabe2, Aufgabe3, Aufgabe4, Aufgabe5, Aufgabe6, Aufgabe7, Aufgabe8, Aufgabe9, Aufgabe10, Aufgabe11, Aufgabe12, Aufgabe13, Aufgabe14

ALT: Treffpunkt ist am Montag, 14.März, 9:00 Uhr im Hörsaal IV (Raum 04A30) im Mehrzweckgebäude auf den Lahnbergen.
Bitte überprüfen Sie vor dem Praktikum (soweit möglich), ob Ihr Account im PC-Pool funktioniert!
Die offizielle (Modul-) Anmeldung ist nach Aussage des Prüfungsbüros auch noch zu Beginn der Veranstaltung möglich (und muss daher ausnahmsweise nicht bis zum 21.01.2011 erfolgt sein).
Die Ankündigung der Veranstaltung finden Sie hier.

Inhalt: Im Rahmen dieses Praktikums sollen Sie den Einsatz der Statistiksoftware R bei der statistischen Analyse und Modellierung von Daten erlernen. Nach einer Einführung in dieses Programm werden Sie grundlegende statistische Verfahren sowohl anhand von Simulationen als auch auf reale Datensätze anwenden.

Themen werden voraussichtlich sein

Grundlagen im Umgang mit R (Einlesen von Daten, Datenstrukturen, Programmieren mit R, Grafik,...)
Statistische Datenanalyse (deskriptive Statistik, Schätz- und Testtheorie, multivariate Daten,...)
Statistische Modellierung (lineare Regression, Varianzanalyse, logistische Regression, Poisson-Regression,...)

Ein ausführliches (vorläufiges) Inhaltsverzeichnis der Veranstaltung finden Sie hier.

Ablauf: Zunächst wird die den betrachteten statistischen Verfahren zugrundeliegende Theorie jeweils in kurzen Vorlesungsblöcken vorgestellt. Anschließend sollen die Verfahren dann von Ihnen anhand von konkreten Aufgaben am Rechner selbstständig umgesetzt werden.

Voraussetzungen:

Grundkenntnisse der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik wie sie zum Beispiel in der Vorlesung Stochastik 0 erworben werden können.
Benutzer-Account im PC-Pool (Fachbereichs-Account bzw. HRZ-Account) oder eigenes Notebook (weitere Informationen zu den Benutzer-Accounts finden Sie auf der Website der IT Administration).

Anmeldung: Um eine kurze Anmeldung (Name, Matrikelnummer, Studiengang, angestrebter Abschluss, Fachsemester und Vorkenntnisse in Statistik) per E-Mail bei Dirk Engel (dengel@mathematik.uni-marburg.de) wird gebeten.

Leistungsnachweis: Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten bzw. eines Scheins sind

eine regelmäßige und aktive Teilnahme sowie das Lösen von Aufgaben während des Praktikums
eine schriftliche Ausarbeitung und Präsentation der Lösungen ausgewählter Aufgaben im Anschluss an das Praktikum

Modulbeschreibung: Die Modulbeschreibung der Veranstaltung finden Sie hier.

Skript: Das Skript Statistische Datenanalyse und Modellierung mit R zum Praktikum ist auf Anfrage erhältlich.

Kap.	PDF	PS	Thema	Stand	Bem.
	PDF	PS	Inhaltsverzeichnis	12.03.2011	(keine)
1	PDF	PS	Vorbemerkungen und Vorbereitungen	12.03.2011	nicht mehr verfügbar
2	PDF	PS	Eine erste Beispielsitzung	12.03.2011	nicht mehr verfügbar
3	PDF	PS	Grundlagen im Umgang mit R	12.03.2011	nicht mehr verfügbar
4	PDF	PS	Zufallsvariablen und deren Simulation	12.03.2011	nicht mehr verfügbar Im Praktikum nur: 4.1, 4.7.3, 4.7.4, 4.9, 4.10; Rest wird als bekannt vorausgesetzt
5	PDF	PS	Deskriptive Statistik	15.03.2011	nicht mehr verfügbar
6	PDF	PS	Punkt- und Intervallschätzung	17.03.2011	nicht mehr verfügbar
7	PDF	PS	Statistische Hypothesentests	17.03.2011	nicht mehr verfügbar
8	PDF	PS	Analyse von multivariaten Daten	21.03.2011	nicht mehr verfügbar Vorläufige Version, die noch erweitert wird. Neue Aufgabe 8.4
9	PDF	PS	Nichtparametrische Dichteschätzung	17.03.2011	nicht mehr verfügbar
10	PDF	PS	Lineare Regression	21.03.2011	nicht mehr verfügbar
11	PDF	PS	Kovarianz- und Varianzanalyse	22.03.2011	nicht mehr verfügbar
12	PDF	PS	Nichtlineare Regression	22.03.2011	nicht mehr verfügbar
13	PDF	PS	Verallgemeinerte lineare Modelle (GLM)	23.03.2011	nicht mehr verfügbar
	PDF	PS	Index	12.03.2011	nicht mehr verfügbar
1-13	PDF	PS	komplettes Skript (soweit verfügbar)	23.03.2011	nicht mehr verfügbar

Datensätze:

Weiteres Material:
R Reference Card von Jonathan Baron (PDF)
R Reference Card von Tom Short (PDF)
R Reference Card zur Regression von Vito Ricci (PDF)

Links:
Website des R-Projekts
RSeek (R-Suchmaschine von Sasha Goodman)
R-FAQ (allgemeine R-Fragen)
FAQ: R für Windows (Windows-spezifische R-Fragen)
R-help Mailing List (bitte unbedingt den Posting Guide beachten!)
CRAN Task Views (Übersicht relevanter R-Pakete zu einzelnen Themengebieten)
Reihe Use R! des Springer Verlages
Bericht über R in The New York Times
Wikipedia-Artikel über R (deutsch, englisch)
Graph Gallery (ausführliche Veranschaulichung der grafischen Möglichkeiten von R)
The R Journal
Website mit verschiedenen Teaching Applets (von Robert McCulloch)
RStudio (freie integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für R)
Tinn-R (spezieller Editor zum Arbeiten mit R; eine Dokumentation zu Tinn-R kann hier als kostenloses E-Book heruntergeladen werden.)
Artikel zu Aufgabe 10.6.2: R. R. Baker, M. A. Bellis: Human sperm competition: ejaculate adjustment by males and the function of masturbation, Animal Behaviour, 1993, 46(5), S. 861-885

Literatur: Im Folgenden finden Sie eine kleine Auswahl an relevanter Literatur.

Daniel Wollschläger: Grundlagen der Datenanalyse mit R, Springer, 2010 ( SpringerLink)
Uwe Ligges: Programmieren mit R, Springer, 3. Auflage, 2008 ( SpringerLink)
Maria Dolores Ugarte, Ana F. Militino und Alan T. Arnholt: Probability and Statistics with R, Chapman & Hall/CRC, 2008
Joseph Adler: R in a Nutshell, O'Reilly, 2009
Michael J. Crawley: The R book, Wiley, 2007
William N. Venables und Brian D. Ripley: Modern Applied Statistics with S, Springer, 4. Auflage, 2002
Peter Daalgard: Introductory Statistics with R, Springer, 2. Auflage, 2008 ( SpringerLink)
Julian J. Faraway: Linear Models with R, Chapman & Hall/CRC, 2004
Julian J. Faraway: Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Chapman & Hall/CRC, 2005
Norbert Henze: Stochastik für Einsteiger, Vieweg+Teubner, 8. erw. Auflage, 2009
Rainer Schlittgen: Einführung in die Statistik: Analyse und Modellierung von Daten, Oldenbourg, 11. vollst. überarb. Auflage, 2008

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.
Eine Auflistung von R-Büchern finden Sie auch auf der Website des R-Projekts (Link).