Universität Wien

040769 UK Statistisches Programmieren (2014W)

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

Zusammenfassung

1 Baierl , Moodle
2 Obszelka , Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.

Gruppen

Gruppe 1

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 07.10. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 14.10. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 21.10. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 28.10. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 04.11. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 11.11. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 18.11. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 25.11. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 02.12. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 09.12. 15:00 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 16.12. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 13.01. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 20.01. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 27.01. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

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

Gruppe 2

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 09.10. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 16.10. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 23.10. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 30.10. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 06.11. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 13.11. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 20.11. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 27.11. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 04.12. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 11.12. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Mittwoch 17.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Donnerstag 18.12. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 08.01. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 15.01. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 22.01. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum
  • Donnerstag 29.01. 11:45 - 14:45 Hörsaal 1 2A120 1.OG UZA II Geo-Zentrum

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

Information

Prüfungsstoff

Literatur

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 31.10.2024 00:08