Universität Wien FIND

040769 UK Programming in Statistics (2019W)

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

Formale Voraussetzung für die Teilnahme am Kurs ist die erfolgreiche Absolvierung der STEOP.

Das Tutorium zur LVA findet am Donnerstag, 16:45 - 18:15 im PC-SR 02 statt:

DO wtl von 03.10.2019 bis 30.01.2020 16.45-18.15 Ort: PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß

Es werden Vorkenntnisse über die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik (Verteilungen, Hypothesentests (zB T-Test, Chi-Quadrat-Test), lineare Regression) empfohlen.

Programmiervorerfahrungen sind keine nötig.

Details

max. 60 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Der Kurs ist in 5 Kurseinheiten gegliedert und wird leicht geblockt abgehalten. In jeder Kurseinheit gibt es ein schriftliches Quiz und eine Hausübung.

Wichtige Termine mit Anwesenheitspflicht:
* Vorbesprechung am Mittwoch, den 02.10. von 16:45-18:15 Uhr in HS14 (danach bis 20:00 Uhr Vorlesung)
* 5 schriftliche Quiz jeweils mittwochs am 16.10. (HS6), 30.10. (HS6), 20.11. (HS6), 04.12. (HS6) und 08.01. (HS1) jeweils von 18:30-20:00 Uhr.
* Schriftlicher Test am Mittwoch, den 22.01.2020 von 18:30-20:00 (HS6)

Ein unentschuldigtes Fehlen in der Vorbesprechung führt zu einer sofortigen Abmeldung von der Lehrveranstaltung.

Jede der 5 Hausübungen wird gemeinsam mit Lukas Steinberger in Kleingruppen besprochen. Die Termine für diese persönlichen Gespräche werden bis zum 1. Quiz vereinbart. Details werden in der Vorbesprechung erläutert.

Zusatzangebote ohne Anwesenheitspflicht:
* An den quizfreien Mittwochen findet jeweils von 16:45-20:00 Uhr eine doppelte Vorlesungseinheit mit Daniel Obszelka statt, in denen Stoffkomponenten der jeweiligen Kurseinheit erläutert werden.
* Donnerstags ab 03.10. findet von 16:45 - 18:15 Uhr im PC-Seminarraum 02 eine Frageeinheit mit eurem Tutor Levin Tröster statt, in der Fragen zum Stoff / zur Hausübung geklärt werden und ggf. weitere Beispiele besprochen werden.
* Dienstags ab 08.10. findet von 16:45-18:15 Uhr im PC-Seminarraum 05 eine Frageeinheit mit Lukas Steinberger statt, in der Fragen zum Stoff / zur Hausübung geklärt werden und ggf. weitere Beispiele besprochen werden.
* Unmittelbar vor den 5 Quizeinheiten sowie vor dem Test findet von 16:45-18:15 Uhr eine Frageeinheit mit eurem Tutor Levin Tröster statt, in der letzte Fragen geklärt werden können (Quiz-Warm-up, Test-Warm-up, bitte Hörsaal beachten).

Wednesday 02.10. 16:45 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Tuesday 08.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 09.10. 16:45 - 20:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Tuesday 15.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 16.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 16.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 22.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 23.10. 16:45 - 20:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Tuesday 29.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 30.10. 16:45 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 05.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 06.11. 16:45 - 20:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Tuesday 12.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 13.11. 16:45 - 20:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Tuesday 19.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 20.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Wednesday 20.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 26.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 27.11. 16:45 - 20:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Tuesday 03.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 04.12. 16:45 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Wednesday 11.12. 16:45 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 17.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Tuesday 07.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 08.01. 16:45 - 20:00 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Tuesday 14.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 15.01. 16:45 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 21.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 22.01. 16:45 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Tuesday 28.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
Wednesday 29.01. 16:45 - 20:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß

Information

Aims, contents and method of the course

R ist eine Programmiersprache, die sich hervorragend für statistische Analysen und die Erstellung von Grafiken eignet. Dieser Kurs ist eine ausführliche Einführung in R (www.r-project.org). Wir besprechen unter anderem folgende Themen:
*) Datenstrukturen und deren Einsatz (Vektoren, Matrizen, Listen, Data.frames)
*) Zeichenketten (Strings) bearbeiten
*) Umgang mit kategoriellen Variablen (Faktoren) und fehlenden Werten
*) Wiederholte Anwendung von Funktionen
*) Kontrollstrukturen (Schleifen, Verzweigungen)
*) Eigene Funktionen schreiben
*) Daten einlesen, speichern und aufbereiten
*) Statistische Methoden in R
*) Simulation
*) Grafiken erstellen

Bei den statistischen Methoden beschränken wir uns auf elementare Verfahren (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.

Am Ende des Kurses sollen die Studierenden in der Lage sein
*) R sicher und effizient anzuwenden,
*) leicht lesbare und funktionstüchtige Programme mit R zu entwickeln,
*) statistische Problemstellungen mit R erfolgreich zu bearbeiten und
*) ausgewählte theoretische Konzepte hinter R zu verstehen.

Assessment and permitted materials

In Summe können im Laufe der Lehrveranstaltung bei folgenden Gelegenheiten bis zu 80 Punkte gesammelt werden:
*) Regelmäßige schriftliche Quiz (5 x 5, 1 Streichresultat): 20 Punkte
*) Abgabe und Besprechung von Übungsaufgaben (5 x 4): 20 Punkte
*) Schriftlicher Test: 20 Punkte
*) Projektarbeit und persönliches Abschlussgespräch: 20 Punkte

Bei den Quiz und beim Test sind außer Schreibzeug keine Hilfsmittel zugelassen.

Minimum requirements and assessment criteria

Die erzielten Punkte p werden am Ende der Lehrveranstaltung wie folgt in eine Note umgerechnet:
p in [0, 40) : Nicht Genügend
p in [40, 50): Genügend
p in [50, 60): Befriedigend
p in [60, 70): Gut
p >= 70: Sehr gut

Examination topics

Siehe Inhalt oben.

Reading list

Ein Skriptum wird auf Moodle angeboten. Ergänzende und weiterführende Literatur sowie die in den Einheiten erzeugten Programmcodes werden ebenfalls auf Moodle veröffentlicht.

Association in the course directory

Last modified: Th 05.12.2019 11:07