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Detailinformationen zur Lehrveranstaltung / Prüfung 
Bereits beendet
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Modulnummer (Link zur Modulbeschreibung) Modulbezeichnung Modulverantwortliche/r ECTS-Punkte
Rechnergestützte Statistik mit R
Küsters, Ulrich
5



Lehrveranstaltungsnummer: Prüfungsnummer:
82-021-IFM08-S-UE-0507.20191.001
Lehrveranstaltungsbezeichnung: Prüfungsbezeichnung:
Rechnergestützte Statistik mit R
Unterrichtssprache:
Deutsch
Datum:
23.04.2019 - 12.07.2019
Federführende Fakultät:
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Dozierende/r: Prüfer/in:
Buchwitz Benjamin
Art der Prüfung:
Prüfungsform:
Max. Teilnehmerzahl:
0 unbegrenzt
Bereich:
Kompetenzen:
* Die Studierenden erwerben sowohl Grundlagenkenntnisse als auch die Kenntnis ausgewählter fortgeschrittener Programmiertechniken im Umgang mit der Statistik-Softwareumgebung R.
* Bei der statistischen Datenanalyse mit R erlernen die Studierenden, sachgerecht mit den empirischen Daten umzugehen, diese aufzubereiten und darzustellen.
* Bei der Bearbeitung von betriebswirtschaftlichen und volkswirtschaftlichen statistischen Fragestellungen verschiedenster Art (z.B. statistische Hypothesentests, lineare Regression etc.) entwickeln die Studierenden die Handlungskompetenz und eigenständiges zielorientiertes Arbeiten unter Verwendung von R.
Inhalte/Themen:
* Grundlagen
+ Objekte bzw. Datenstrukturen in R und deren Behandlung
- Vektoren
- Matrizen
- Arrays
- Listen
- Data Frames
+ Logik und fehlende Werte
+ Konstrukte zur Programmsteuerung
- Bedingte Anweisungen (if … else u.ä.)
- Schleifen
+ Zeichenketten
+ Datum und Zeit
* Ein- und Ausgabe von Daten
+ ASCII-Dateien
+ R Objekte lesen und schreiben
+ Spezielle Datenformate
+ Zugriff auf Datenbanken
+ Zugriff auf Excel-Daten
* Die Sprache im Detail
+ Funktionen
+ Verzögerte Auswertung - Lazy Evaluation
+ Umgebungen und deren Regeln - Environments und Scoping
+ Umgang mit Fehlern - Debugging
* Grafiken mit R
* Statistik mit R
+ Grundlegende Funktionen
+ Zufallszahlen
+ Verteilungen und Stichproben
+ Lineare Modelle
+ Überblick: Weitere spezielle Verfahren
+ Case Study: Analyse eines empirischen Datensatzes
Empfohlene Voraussetzungen:
* Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler
* Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
* Induktive und Multivariate Statistik
* Angewandte statistische Methoden
eLearning-Angebot (URL):
Literatur:
* Ligges, U. (2007): Programmieren mit R, 2. Auflage, Springer.
* Matloff, N. (2011): The Art of R Programming, No Starch Press.
* Wright, D.B., London, K. (2009): Modern Regression Techniques Using R, Sage.
* Venables, W. N., Ripley, B. D. (2002): Modern Applied Statistics with R, 4. Auflage, Springer.
* Baayen, R. H. (2008): Analyzing Linguistics Data - A Practical to Statistics using R, Cambridge.
* Rizzo, M.L. (2007): Statistical Computing with R, Chapman Hall.
Lehr- und Lernformen/Veranstaltungstypen:
* Vorlesung
* Übung
* Programmierprojekt
Anmeldung von - bis:
12.03.2019 -
Abmeldung möglich bis:
Status:
Bereits beendet
Bemerkung:
Beschränkung aufgrund bestehender Kapazitäten in den PC Pools.
Raum:
Eingeplante Veranstaltungs-/Prüfungstermine 
Datum / Zeit Raum Dozent Kommentar
Di 23.04.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin
Di 30.04.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin
Di 07.05.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin
Di 14.05.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin
Di 21.05.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin
Di 28.05.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin
Di 04.06.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin
Di 18.06.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin
Di 25.06.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin
Di 02.07.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin
Di 09.07.2019 14:15 - 16:30 HB-111 Buchwitz, Benjamin