23310c
Seminar am PC
WiSe 21/22: S-PC Einführung in R für statistische Anwendungen
Britta Tietjen, Felix May, Oksana Buzhdygan
Hinweise für Studierende
zusätzliche Modulinfos: Modulbeschreibung Einführung in R für statistische Anwendungen Schließen
Kommentar
Inhalte:
Seminar am PC:In der Übung werden die genannten Themen, Analysen und statistischen Methoden praktisch am PC angewandt. Dateneinlesen, Datenmanagement und Programmieren mit der Software R werden unter Anleitung und später selbständig durchgeführt. Die Methodenauswahl und Strategien zur Datenanalyse für neue Datensätze werden geübt. Eine grosse Fülle an Beispielen aus ökologische Studien werden benutzt, um aus diesen Daten verschiedenste Graphiken selbständig zu erstellen und anzupassen, statistische Analysen durchzuführen und die Ergebnisse im ökologische Zusammenhang korrekt zu interpretieren. Mithilfe von eigenen Gruppenprojekten werden statistische Methoden schliesslich völlig unabhängig angewandt und Ergebnisse in mündlicher und schriftlicher Form einem Fachpublikum präsentiert.
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
Seminar am PC:In der Übung werden die genannten Themen, Analysen und statistischen Methoden praktisch am PC angewandt. Dateneinlesen, Datenmanagement und Programmieren mit der Software R werden unter Anleitung und später selbständig durchgeführt. Die Methodenauswahl und Strategien zur Datenanalyse für neue Datensätze werden geübt. Eine grosse Fülle an Beispielen aus ökologische Studien werden benutzt, um aus diesen Daten verschiedenste Graphiken selbständig zu erstellen und anzupassen, statistische Analysen durchzuführen und die Ergebnisse im ökologische Zusammenhang korrekt zu interpretieren. Mithilfe von eigenen Gruppenprojekten werden statistische Methoden schliesslich völlig unabhängig angewandt und Ergebnisse in mündlicher und schriftlicher Form einem Fachpublikum präsentiert.
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
10 Termine
Regelmäßige Termine der Lehrveranstaltung
Mo, 10.01.2022 10:00 - 12:00
Di, 11.01.2022 10:00 - 12:00
Mi, 12.01.2022 10:00 - 12:00
Do, 13.01.2022 10:00 - 12:00
Fr, 14.01.2022 10:00 - 12:00
Sa, 15.01.2022 10:00 - 12:00
Mo, 17.01.2022 10:00 - 12:00
Di, 18.01.2022 10:00 - 12:00
Mi, 19.01.2022 10:00 - 12:00
Do, 20.01.2022 10:00 - 12:00