Universität Wien FIND

Auf Grund der COVID-19 Pandemie kann es bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen auch kurzfristig zu Änderungen kommen. Informieren Sie sich laufend in u:find und checken Sie regelmäßig Ihre E-Mails. Bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen gilt Anmeldepflicht, vor Ort gelten FFP2-Pflicht und 2,5G.

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

330152 VU Praktische Datenaufbereitung- und analyse (2021S)

Arbeiten mit R

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT

Die Plätze werden vorrangig an Studierende im Masterstudium der Ernährungswissenschaften vergeben. Die Einteilung zu den Kursen erfolgt über Moodle

An/Abmeldung

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

Details

max. 33 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Kurs 1 ist Dienstag Vormittag
Kurs 2 ist Donnerstag Vormittag (Ausnahme 12.5.)
Kurs 3 ist Donnerstag Nachmittag (Ausnahme 12.5.)

Dienstag 13.04. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 15.04. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 15.04. 15:00 - 18:15 Digital
Dienstag 20.04. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 22.04. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 22.04. 15:00 - 18:15 Digital
Dienstag 27.04. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 29.04. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 29.04. 15:00 - 18:15 Digital
Dienstag 04.05. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 06.05. 09:45 - 13:00 Digital
Donnerstag 06.05. 15:00 - 18:15 Digital
Dienstag 11.05. 09:45 - 13:00 Digital
Mittwoch 12.05. 09:45 - 13:00 Digital
Mittwoch 12.05. 15:00 - 18:15 Digital
Dienstag 18.05. 09:45 - 14:00 Digital
Donnerstag 20.05. 09:45 - 14:00 Digital
Donnerstag 20.05. 15:00 - 18:15 Digital
Dienstag 08.06. 09:45 - 14:00 Digital
Donnerstag 10.06. 09:45 - 14:00 Digital
Donnerstag 10.06. 15:00 - 18:15 Digital

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: Mi 21.04.2021 11:27