| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Statistik und Data Science 2019W |
| Ziele |
Studierende können Daten in R explorativ analysieren und visualisieren
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| Lehrinhalte |
Überblick über die Funktionsweise von R
Methoden der beschreibenden und explorativen
Analyse sowie der Visualisierung für verschiedenen Datentypen
(kategoriale und metrische Variable; uni- and multivariate Daten) werden anhand von konkreten Fallbeispielen
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| Beurteilungskriterien |
Hausübungen und Klausur
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| Lehrmethoden |
Vortrag durch die Lehrenden;
Mitarbeit am PC während der LV;
Diskussion der Hausübungen, die von den Studierenden präsentiert werden
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| Abhaltungssprache |
Deutsch |
| Literatur |
Hatzinger, Hornik und Nagele(2014).R: Einführung in die angewandte Statistik
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Sonstige Informationen |
Der Kurs kann parallel zu einführenden Kursen in die Statistik auch von Studierenden anderer Studienrichtungen absolviert werden.
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| Frühere Varianten |
Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
551GRUSEDRK18: KV Explorative Datenanalyse in R (2018W-2019S)
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