040769 UK Programming in Statistics (2015W)
Continuous assessment of course work
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Summary
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 is open from Mo 14.09.2015 09:00 to Th 24.09.2015 14:00
- Deregistration possible until We 14.10.2015 23:59
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
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%)
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
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
*) SimulationBei 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.
*) 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
*) SimulationBei 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 PunkteFür den erfolgreichen Abschluss der Lehrveranstaltung sind in Summe mindestens 50 Punkte nötig. Außerdem müssen mindestens 6 Punkte auf die Übungsaufgaben erreicht 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 PunkteFür 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
hands-on units in computer lab
Reading list
Association in the course directory
Last modified: Mo 07.09.2020 15:29
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