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Causal Effects EAM Fachgruppe Methoden und Evaluation (DGPs)

Kurse: Kursinformationen

de  R-Kurs

Kursleitung: Andreas Neudecker, M.Sc.

Sommersemester 2017, Seminar, Sprache: Deutsch, Thema: Einführung und Statistik mit R

R ist eine sehr mächtige Sprache und frei verfügbare Umgebung für statistische Datenbearbeitung und graphische Darstellungen. Der Quelltext wird unter der GNU General Public License der Free Software Foundation veröffentlicht. Es erlaubt schnell neue statistische Techniken zu entwickeln und bietet Zugang zu zahlreichen Paketen für die aktuellsten statistischen Verfahren. R läuft auf zahlreichen Plattformen, unter anderem auf GNU/Linux, Macintosh und Microsoft Windows. Es wird kontinuierlich weiterentwickelt.

In diesem Kurs werden wir R als nützliche Programmiersprache kennenlernen. Wir werden bestehende und eigene Funktionen nutzen, um langwierige Prozesse, die man beispielsweise bei der Datenaufbereitung braucht, zu beschleunigen. Es wird darum gehen, R von Grund auf zu “verstehen”, um damit in die Lage versetzt zu werden, neue Aufgabenstellungen selbstständig mit R umzusetzen.

Ein Teil der Veranstaltung wird darin bestehen, dass die Teilnehmer*innen sich in verschiedene Themengebiete einarbeiten und diese im Anschluss vorstellen.



Die grün verlinkten Materialien sind kostenfrei abrufbar. Klicken Sie auf den grünen Link, um die Datei herunterzuladen! Um alle Materialien abrufen zu können, müssen Sie sich einloggen.
 

Termin: 12. April 2017

Materialien

Termin: 19. April 2017

Materialien

Termin: 26. April 2017

Materialien

Termin: 3.Mai 2017

Materialien

Termin: 10.Mai 2017

Materialien

Termin: 17.Mai 2017

Materialien

Termin: 24.Mai 2017

Materialien

Termin: 31. Mai 2017

Materialien

Termin: 7. Juni 2017, Shiny

Materialien

Termin: 14.Juni 2017

fällt aus

Termin: 21. Juni 2017

ggplot2

Termin: 28. Juni 2017

plyr

Termin: 5. Juli 2017

data.table

Projekte

Titel Beschreibung Anspruch
Paket ggplot2 Paket um wissenschaftliche Graphiken erstellen +++
Paket SimDesign Paket um Simulationsstudien zu erstellen ++
Zeitdaten Umgang mit Zeitvariablen in R +
Paket shiny Graphische Benutzeroberflächen mit R erstellen +++
Paket plyr Paket um Daten zu transformieren (tolleres apply) +
Paket data.table data.tables sind tollere data.frames (schneller, leichtere Handhabung, etc.) +
Vorstellung Bachelor-/Masterarbeit Eigene Bachelorarbeit vorstellen (Daten, Datenaufbereitung, etc.) + - +++