Universität Wien

040769 UK Programming in Statistics (2015W)

7.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Continuous assessment of course work

Summary

1 Baierl , Moodle
2 Obszelka , Moodle

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
Registration information is available for each group.

Groups

Group 1

max. 35 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Tuesday 06.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 06.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 13.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 13.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 20.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 20.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 27.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 27.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 03.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 03.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 10.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 10.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 17.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 17.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 24.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 24.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 01.12. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 01.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 15.12. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 15.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 12.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 12.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 19.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 19.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 26.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 26.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Aims, contents and method of the course

Basic concepts of R
data types (vectors, matrices, strings)
statistical data concepts (factors, missing values)
complex data types (list, dataframe)
functions
repeated application of functions
control structures (loops, control flow)
statistical methods in R (T-Test, Binomial test, Chi-square test, linear regression)
simulation
graphics

Assessment and permitted materials

submission and assessment of home work (20%)
2 written exam (3.11.2015, 10.12.2015) (15%+25%)
oral exam on submitted home work and project (40%)

Minimum requirements and assessment criteria

master the statistical programming language R
theoretical concepts of R
efficient application of R for solving statistical problems

Group 2

Formale Voraussetzung für die Teilnahme am Kurs ist die erfolgreiche Absolvierung der STEOP. Vorkenntnisse über die Grundlagen der Statistik (Deskriptive Statistik, Verteilungen, Hypothesentests (zB T-Test, Chi-Quadrat-Test), lineare Regression) und über Wahrscheinlichkeitsrechnung werden empfohlen. Programmiervorerfahrungen sind keine nötig.

max. 35 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Thursday 01.10. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 08.10. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 15.10. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 22.10. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 29.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 29.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Thursday 05.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 12.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 19.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 19.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Thursday 26.11. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 03.12. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 10.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Friday 11.12. 09:00 - 12:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 17.12. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 07.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 14.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 21.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Thursday 28.01. 09:45 - 13:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß

Aims, contents and method of the course

Einführung in die Programmierumgebung R (www.r-project.org):
*) Datenstrukturen und deren Einsatz (Vektoren, Matrizen, Listen, Dataframes etc.)
*) Daten einlesen, speichern und aufbereiten
*) statistische Funktionen und Analysen
*) Kontrollstrukturen (Schleifen, Verzweigungen etc.)
*) eigene Funktionen schreiben
*) Grafiken
*) Simulation

Bei den statistischen Analysen beschränken wir uns auf elementare Verfahren (zB T-Test, Binomialtest, Chi-Quadrat-Test, Lineare Regression). Wir besprechen keine neuen statistischen Methoden. Vielmehr forcieren wir das Konzept "Hilfe zur Selbsthilfe" bzw. verweisen auf weiterführende Lehrveranstaltungen und Literatur.

Assessment and permitted materials

In Summe können im Laufe der Lehrveranstaltung bei folgenden Gelegenheiten bis zu 100 Punkte gesammelt werden:
*) Abgabe und Besprechung von Übungsaufgaben (18 Punkte)
*) regelmäßige schriftliche Quiz (30 Punkte)
*) schriftlicher Test (am 10.12.2015): 20 Punkte
*) Projektarbeit und mündliche Prüfung: 32 Punkte

Für den erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung sind in Summe mindestens 50 Punkte nötig. Außerdem müssen mindestens 6 Punkte auf die Übungsaufgaben erreicht werden.

Minimum requirements and assessment criteria


*) Sichere und effiziente Anwendung von R
*) lesbare Programme mit R entwickeln
*) statistische Problemstellungen mit R erfolgreich bearbeiten
*) theoretische Konzepte hinter R verstehen

Information

Examination topics

presentation by lecturer and students
hands-on units in computer lab

Reading list


Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:29