Universität Wien

300232 VU Introduction to coding in R (VU): A hands-on approach (2022S)

study design (Investigation Design)

5.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 30 - Biologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT

An/Abmeldung

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

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

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Raum 3.1 iam 19.09.2022, am 20.09.2022 und am 22.09.2022, 21.09.2022
Raum 3.065 am 21.09.2022 1030 Wien, Djerassiplatz 1, 3. OG

1. Prüfungstermin am 28.09.2022 um 9:45-10:45 Uhr im SR 1.4
2. Prüfungstermin am 12.12.2022 um 9:45-10:45 Uhr im SR 1.4
3. Prüfungstermin am 23.01.2023 um 9:45-10:45 Uhr im SR 1.4

Montag 22.08. 09:00 - 17:00 Seminarraum 1.5, Biologie Djerassiplatz 1, 1.012, Ebene 1
Dienstag 23.08. 09:00 - 17:00 Seminarraum 1.5, Biologie Djerassiplatz 1, 1.012, Ebene 1
Mittwoch 24.08. 09:00 - 17:00 Seminarraum 1.5, Biologie Djerassiplatz 1, 1.012, Ebene 1
Donnerstag 25.08. 09:00 - 17:00 Seminarraum 1.5, Biologie Djerassiplatz 1, 1.012, Ebene 1
Freitag 26.08. 09:00 - 17:00 Seminarraum 1.5, Biologie Djerassiplatz 1, 1.012, Ebene 1
Montag 19.09. 09:00 - 17:00 Seminarraum 3.1, Biologie Djerassiplatz 1, 3.124, Ebene 3
Dienstag 20.09. 09:00 - 17:00 Seminarraum 3.1, Biologie Djerassiplatz 1, 3.124, Ebene 3
Mittwoch 21.09. 09:00 - 17:00 Ort in u:find Details
Donnerstag 22.09. 09:00 - 17:00 Seminarraum 3.1, Biologie Djerassiplatz 1, 3.124, Ebene 3
Freitag 23.09. 09:00 - 17:00 Seminarraum 3.1, Biologie Djerassiplatz 1, 3.124, Ebene 3
Dienstag 27.09. 09:45 - 10:45 Seminarraum 1.4, Biologie Djerassiplatz 1, 1.013, Ebene 1
Mittwoch 28.09. 09:45 - 10:45 Seminarraum 1.4, Biologie Djerassiplatz 1, 1.013, Ebene 1
Montag 12.12. 09:45 - 10:45 Seminarraum 1.4, Biologie Djerassiplatz 1, 1.013, Ebene 1
Montag 23.01. 09:45 - 10:45 Seminarraum 1.4, Biologie Djerassiplatz 1, 1.013, Ebene 1

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The aim of this course is to gain hands-on experience in the statistical software R. You will need no prior knowledge in R, an introduction to all basic terms and operations will be provided. However, participating students should have a basic understanding of statistics - we will focus on how to implement things and we will not cover mathematical background information.Specific targets of the course are (i) data management, (ii) data summary and transformations, (iii) most common statistical operations (focus on t-tests, ANOVA and regressions) and (iv) data visualization in R.At the end of this course, you should be comfortable working with R, putting you in a good position to process and analyse data collected for degree projects.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Exam (40%), active participation (20%), submission of one work example (40%).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

50% of total achievable points most be reached in all three categories mentioned above.Sehr gut 89-100%Gut 76-88%Befriedigend 63-75%Genügend 50-62%Nicht Genügend < 50%

Prüfungsstoff

Content of the 14 lectures - no coding is required for the written exam.

Literatur


Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MEC-5, MNB2, MBO 7, MZO W-9, MZO W3, MAN 3, M-WZB

Letzte Änderung: Do 11.05.2023 11:28