Universität Wien FIND

Kehren Sie für das Sommersemester 2022 nach Wien zurück. Wir planen Lehre überwiegend vor Ort, um den persönlichen Austausch zu fördern. Digitale und gemischte Lehrveranstaltungen haben wir für Sie in u:find gekennzeichnet.

Es kann COVID-19-bedingt kurzfristig zu Änderungen kommen (z.B. einzelne Termine digital). Informieren Sie sich laufend in u:find und checken Sie regelmäßig Ihre E-Mails.

Lesen Sie bitte die Informationen auf https://studieren.univie.ac.at/info.

330152 VU Praktische Datenaufbereitung- und analyse (2020W)

Arbeiten mit R

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

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").

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

Kurs 2:
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 2E560

Update: 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

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

Bei 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.

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: Di 03.11.2020 08:30