Universität Wien

040769 UK Statistisches Programmieren (2012W)

5.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 02.10. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 09.10. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 16.10. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 23.10. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 30.10. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 06.11. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 13.11. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 20.11. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 27.11. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 04.12. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 11.12. 15:45 - 18:15 Hörsaal D Unicampus Hof 10 Hirnforschungzentrum Spitalgasse 4
  • Dienstag 18.12. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 08.01. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 15.01. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 22.01. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Dienstag 29.01. 15:45 - 18:15 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

* Vorstellung der Konzepte statistischer Software und Programmiersprachen
* Einführung in die statistische Programmiersprache R (siehe www.r-project.org)

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

* Abgabe und Vorrechnung von Hausübungsbeispielen
* Ausarbeitung umfangreicherer Beispiele
* Mitarbeit

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

* Überblick über die wichtigsten statistischen Softwarepakete
* Erlernen der Programmiersprache R (theoretische Konzepte und die effiziente Anwendung)
* Lösen statistischer Problemstellung mit R

Prüfungsstoff

Literatur


Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29