330152 VU Praktische Datenaufbereitung- und analyse (2020W)
Arbeiten mit R
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
Die Plätze müssen vorrangig an Studierende im Masterstudium der Ernährungswissenschaften vergeben werden, die diese Lehrveranstaltung als Pflichtleistung des gewählten Schwerpunktes zu absolvieren haben.
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 14.09.2020 08:00 bis So 27.09.2020 16:00
- Abmeldung bis So 18.10.2020 20:00
Details
max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine
Kurs 1:
Dienstag 27.10.20 09:45 - 13:00 Seminarraum 2E560
Dienstag 03.11.20 09:45 - 13:00 digital
Dienstag 10.11.20 09:45 - 13:00 digital
Dienstag 17.11.20 09:45 - 13:00 digital
Dienstag 24.11.20 09:45 - 13:00 digital
Mittwoch 02.12.20 09:45 - 14:00 Seminarraum 2E560
Mittwoch 13.01.21 13:15 - 17:30 Seminarraum 2E560
Donnerstag 29.10.20 09:45 - 13:00 Seminarraum 2E560
Donnerstag 05.11.20 09:45 - 13:00 digital
Donnerstag 12.11.20 09:45 - 13:00 digital
Donnerstag 19.11.20 09:45 - 13:00 digital
Donnerstag 26.11.20 09:45 - 13:00 digital
Donnerstag 17.12.20 09:45 - 13:00 Seminarraum 2E560
Donnerstag 21.01.21 09:45 - 13:00 Seminarraum 2E560Update: 3.11.2020
Die Lehre wir auf online umgestellt. Bis auf weiteres werden alle Einheiten online über Zoom abgehalten.
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
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%
- Aktive Teilnahme: 25%Bestehensgrenze: 60%
Prüfungsstoff
Stoff der Vorlesung gem. Folien und Vortrag
Literatur
siehe e-learning Plattform Moodle
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Di 03.11.2020 08:30
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 ModellbewertungBei Bedarf wird die Lehrveranstaltung auf hybride Lehre oder auf digital umgestellt. Sie müssen für die Lehrveranstaltung angemeldet sein, um die Information einer solchen Änderung zu erhalten.