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Detailinformationen zum Modul 
Modulbezeichnung:
Rechnergestützte Statistik mit R
Modulnummer:
82-021-IFM08-H-0507
Niveau:
Bachelor (UNI)
Typ:
Modul
Fakultät innerhalb der Fakultät/zentrale Einrichtung:
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Modulverantwortliche/r:
Küsters, Ulrich
Prüfende:
Leistungspunkte (ECTS-Punkte):
5
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 den sachgerechten Umgang mit empirischen Daten sowie der Aufbereitung und Darstellung.
- Bei der Bearbeitung von betriebswirtschaftlichen und volkswirtschaftlichen statistischen Fragestellungen verschiedenster Art (z.B. statistische Hypothesentests, lineare Regression etc.) entwickeln die Studierenden die Handlungskompetenz zur Durchführung eigenständiger und zielorientierter Analysen 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
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Empfohlene Voraussetzungen:
- Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler
- Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
- Induktive und Multivariate Statistik
- Angewandte statistische Methoden
Lehr- und Prüfungssprache:
Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Aufgrund der Kompetenzorientierung des Kurses ist eine Kombination aus einer schriftlichen Prüfung mit regelmäßigen Programmierhausaufgaben oder einem Programmierprojekt zwingend notwendig.
- Klausur: Abprüfen von primär theoretischen Aspekten der Programmiersprache bzw. der damit adressierten statistischen Fragestellungen.
- Hausaufgaben: Abprüfen der praktischen Umsetzung der vermittelten Inhalte.
- Programmierprojekt: Abprüfen, ob eine Fragestellung auch in Rahmen einer umfassenderen schriftlichen Arbeit adressiert werden kann, als dies im Rahmen der anderen genannten Prüfungsformen möglich wäre.
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
42 h = Präsenzzeit Veranstaltung
28 h = Vor- und Nachbereitung Veranstaltung
61 h = Hausaufgaben/Programmierprojekt
19 h = Prüfungsvorbereitung
150 h = Arbeitsaufwand insgesamt
Modulnote:
- Klausur (50 %)
- Hausaufgaben (25 %)
- Programmierprojekt (25 %)
Lehr- und Lernmethode:
- Integrierte Vorlesung und Übung
- Programmierprojekt
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur Zugänglichkeit:
Turnus des Angebots:
SS
Beteiligte Fachgebiete:
Bemerkung:
*Beschränkung aufgrund bestehender Kapazitäten in den PC Pools (gesondertes Zulassungsverfahren).