| Detailinformationen |
| Anmeldevoraussetzungen |
keine
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| Quellcurriculum |
Bachelorstudium Statistik und Data Science 2026W |
| Lernergebnisse |
Kompetenzen |
| Die Studierenden können mithilfe der Programmiersprache R Programme erstellen, um damit insbesondere statistische Problemstellungen zu lösen
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| Fertigkeiten |
Kenntnisse |
- Einlesen, Verarbeiten und Exportieren von Daten in R (k3)
- Aufrufen und Anwenden von wesentlichen R-Funktionen (k3)
- Schreiben von eigenen R-Funktionen zur Erweiterung (k6)
- Durchführen von grundlegenden statistischen und grafischen Analysen in R (k3, k4)
- Selbstständige Aneignung neuer R-Funktionalitäten (k5, k6)
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- Datenstrukturen, Kontrollstrukturen, elementare Funktionen
- Ein- und Ausgabe von Daten
- Eigene Funktionen schreiben
- Fehlersuche und –behandlung
- Effizientes Programmieren
- Erstellen von Grafiken
- Einfache statistische Analysen
- Simulation von Zufallszahlen
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| Beurteilungskriterien |
Hausübungen und schriftliche Projektausarbeitung
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| Lehrmethoden |
Vortrag durch Lehrende/n; Diskussion der Hausübungen, die durch die Studierenden präsentiert werden; Eigenständiges Programmieren von statistischen Analysemethoden
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| Abhaltungssprache |
Deutsch |
| Literatur |
Ligges, U. (2009) Programmieren mit R, Springer, Berlin / Heidelberg, 3. Auflage.
Ergänzungsliteratur wird in jedem Semester bekannt gegeben
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Äquivalenzen |
551STSOPSSU14: PR Programmieren mit Statistischer Software (4 ECTS)
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| Gilt als absolviert, wenn |
551DASCPRRP21: PR Programmieren mit R (5 ECTS)
551DASCPSSP19: PR Programmieren mit Statistischer Software (5 ECTS)
551STSOPSP17: PR Programmieren mit Statistischer Software (5 ECTS)
Der ECTS-Überschuss von 1 ECTS kann zu den freien Studienleistungen angerechnet werden.
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