Universität Wien FIND

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Vor-Ort-Lehre und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein. Melden Sie sich für Lehrveranstaltungen/Prüfungen über u:space an, informieren Sie sich über den aktuellen Stand auf u:find und auf der Lernplattform moodle.

Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

330152 VU Praktische Datenaufbereitung- und analyse (2019W)

Arbeiten mit R

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Die Plätze dieses Kurses werden vorrangig an Studierende im Masterstudium Ernährungswisssenschaften zugeteilt

An/Abmeldung

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

Details

max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Freitag 22.11. 10:00 - 12:00 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Dienstag 26.11. 09:00 - 11:00 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Freitag 29.11. 10:00 - 12:00 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Donnerstag 05.12. 16:00 - 18:00 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Freitag 06.12. 12:00 - 14:00 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Donnerstag 12.12. 16:00 - 18:00 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Freitag 13.12. 13:00 - 15:00 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Donnerstag 16.01. 16:00 - 18:00 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Mittwoch 29.01. 09:00 - 12:30 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Dienstag 04.02. 09:00 - 12:30 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Donnerstag 06.02. 09:00 - 12:30 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziel ist es explorative Datenanaylse, statistisches Testen und ausgewählte Methoden der statistischen Modellierung mit R durchführen zu können.

Inhalte:
Einführung in R und RStudio
Grundlagen in R
Datentypen
Daten einlesen, aufbereiten und exportieren
Schreiben von einfachen Funktionen
Visualisierung mit ggplot2
Testen in R
Einfache und multiple lineare Regression
logistische Regression
Modellauswahl und Modellbewertung

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Die Leistung wird anhand der aktiven Teilnahme und einer Projektarbeit beurteilt.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

- Projektarbeit (Handout, Präsentation): 75%
- Aktive Teilnahme: 25%

Bestehensgrenze: 60%

Prüfungsstoff

Stoff der Vorlesung gem. Folien und Vortrag

Literatur

siehe e-learning Plattform Moodle

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:22