zusätzliche Modulinfos: Modulbeschreibung Einführung in R für statistische Anwendungen Schließen

Inhalte:
Vorlesung: In Vorlesungen werden spezielle einführende Themen der Statistik und Programmierung im Statistikprogramm R behandelt. Diese sind vor allem:

• Erstellen von Datentabellen
• Programmiergrundlagen
• Syntax in R
• Datenvisualisierung, inklusive Graphiken auf Publikationsniveau
• Grundlegende Statistik
• Lineare Modelle (Regression, ANOVA; ANCOVA)
• Normalitätstests und Methodenauswahl
• Interpretation von ANOVA-Tabellen
• Generalisierte Lineare Modelle für nicht-normalverteilte Daten
• Methodenbeschreibung und Präsentation von Ergebnissen.

Qualifiaktionsziele:
Die Studierenden sind mit Programmiermethoden in der statistischen Software R vertraut. Sie können Datentabellen erstellen, Daten einlesen und Datensets in R managen. Sie können Visualisierungstechniken für Daten anwenden. Sie haben ein detailliertes Wissen zu grundlegenden statistischen Methoden wie zum Beispiel Lineare Modelle und Generalisierte Lineare Modelle. Sie können zu einem gegebenen Datensatz sinnvolle statistische Methoden auswählen, Analysen in R selbstständig durchführen und die Ergebnisse korrekt interpretieren. Sie können statistische Methoden und Ergebnisse in mündlicher und schriftlicher Form einem Fachpublikum präsentieren. Schließen