Inhalt
Arbeiten mit R und RStudio
Installation und Nutzung von Erweiterungspaketen in R
Einführung in Hilfeseiten und Tipps zur Selbsthilfe
Erläuterung der wichtigsten Datentypen, Operatoren (arithmetische & logische Operatoren) und Funktionen in R
Import und Export von Daten
Arbeiten mit Dataframes und Vektoren (numeric, logical, character, factors), z.B. Indizieren, Aufteilen und Umwandeln von Variablen bzw. Datensätzen
Berechnen von einfachen statistischen Kennzahlen in R (z.B.: Median, Mittelwert, Quantile, Varianz, etc.)
Definition von Data Science und weiterer Grundbegriffe
Einführung in ggplot2 zur Visualisierung von Daten
Univariate deskriptive Statistik und Datenvisualisierung in R: Häufigkeits-tabellen, Balkendiagramme, Histogramme, Kerndichteschätzung, Boxplots, Dichten und Verteilungen, QQ-Plots, etc.
Multivariate deskriptive Statistik und Datenvisualisierung in R: Kreuztabellen, Scatter-Plots, Korrelation
Einführung in die statistische Inferenz: Punktschätzung, Intervallschätzung Konfidenzintervalle und wichtige Hypothesentests
Termin und Dauer
14.07.2022 9:00 – 12:30 Uhr
15.07.2022 9:00 – 12:30 Uhr
21.07.2022 9:00 – 12:30 Uhr
22.07.2022 9:00 – 12:30 Uhr
Zielgruppe
Nachwuchsforschende ohne R Kenntnisse, die die Programmiersprache kennen lernen wollen.
Anrechnung
2 ECTS Punkte
Sprache
Material in Englisch, Kurssprache auf Deutsch oder Englisch möglich
Kompetenzfeld
Wissenschaftliche Methoden & Praxis