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Einführung in R mit Anwendungen aus Mathematik und Statistik

Bitte beachten Sie für Prüfungen stets die Taschenrechnerrichtlinie.

ECTS-Punkte:

  • 6 LP anrechenbar im freien Wahlpflichtbereich (anrechenbar insbesondere als spezifische Veranstaltung im Studienschwerpunkt "Information und Innovation") und
  • weitere 6 LP als Schlüsselqualifikation (für das Erlernen von R) bei regelmäßiger Teilnahme (Laufzettel) oder Teilnahme an der Klausur.

  • Inhalt ausklappen Inhalt einklappen Ort und ZeitOrt und Zeit

    Der Kurs findet im Wintersemester statt.

    Vorlesung und Übung
    die Zeiten finden Sie in Ilias und Marvin.

  • Inhalt ausklappen Inhalt einklappen Erwartete VorkenntnisseErwartete Vorkenntnisse

    Grundkenntnisse aus der Deskriptiven und Induktiven Statistik werden erwartet.
    Studierende, die das Modul Induktive Statistik besuchen, können im gleichen Semester auch diesen R-Kurs absolvieren.

  • Inhalt ausklappen Inhalt einklappen Unterlagen zur VeranstaltungUnterlagen zur Veranstaltung

    Die Unterlagen werden in ILIAS zur Verfügung gestellt. Das Passwort wird in der 1. Vorlesung bekannt gegeben.

    Die Vorlesungsunterlagen sowie Mitschriften aus Vorlesung, Übung oder Tutorium dürfen nur für private Zwecke im Zuge der Teilnahme an der entsprechenden Lehrveranstaltung verwendet werden. Das Copyright verbleibt bei Prof. Dr. Karlheinz Fleischer.

  • Inhalt ausklappen Inhalt einklappen InhaltInhalt

    R ist eine frei zugängliche kostenlose Software, die zur eigenständigen Analyse von zumeist statistischen Fragestellungen konzipiert wurde. An Universitäten und auch in vielen Unternehmen ist R sehr verbreitet. Daher soll in diesem Kurs die Möglichkeit geboten werden, sich mit R vertraut zu machen, grundlegende Funktionen zu lernen und R für Analysezwecke im Rahmen mathematischer oder statistischer Fragestellungen einsetzen zu können.

    Im Kurs werden zur Beginn Frage- und Problemstellungen aus der Mathematik und der deskriptiven Statistik und gegen Ende des Kurses auch aus der induktiven Statistik behandelt und mögliche Umsetzungen in R demonstriert.

Prüfung

Klausur 60 Minuten Dauer.