Universität Wien

040769 UK Programming in Statistics (2025W)

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

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

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.

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).

Details

max. 65 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, Übungsaufgaben und eine Reflexionsaufgabe.

# Termine mit Anwesenheitspflicht

* Vorbesprechung am Mittwoch, den 01.10.2025 von 15:00 bis 16:30 Uhr
* 5 schriftliche Quiz:
- Q1: Montag, 20.10.2025 von 16:45 bis 18:15 (HS1)
- Q2: Montag, 03.11.2025 von 16:45 bis 18:15 (HS1)
- Q3: Montag, 17.11.2025 von 16:45 bis 18:15 (HS1)
- Q4: Montag, 01.12.2025 von 16:45 bis 18:15 (HS1)
- Q5: Montag, 12.01.2026 von 16:45 bis 18:15 (HS1)
* Schriftlicher Test am Montag, den 19.01.2026 von 16:45 bis 18:15 (HS1)

_ACHTUNG_: Studierende, die in der Vorbesprechung unentschuldigt fehlen, werden von der Lehrveranstaltung abgemeldet.

# Termine mit Anwesenheitsempfehlung

* Reflexionseinheiten zu den Übungsaufgaben
- RÜ1: Montag, 27.10.2025 von 16:45 bis 18:15
- RÜ2: Montag, 10.11.2025 von 16:45 bis 18:15
- RÜ3: Montag, 24.11.2025 von 16:45 bis 18:15
- RÜ4: Montag, 15.12.2025 von 16:45 bis 18:15
- RÜ5: Mittwoch, 14.01.2026 von 15:00 bis 16:45

In den Reflexionseinheiten reflektieren wir über die Übungsaufgaben. Es werden die Musterlösungen präsentiert, alternative Lösungswege diskutiert und gegenübergestellt, häufig begangene Fehler besprochen sowie etwaige Fragen geklärt.

# Angebote ohne Anwesenheitspflicht

* Vorlesungen und Wiederholungseinheiten
- Mittwochs von 15:00 bis 16:30 und 16:45 bis 18:15
- Montag 06.10.2025 und 13.10.2025 von 16:45 bis 18:15
* Tutorium
- Freitags von 13:15 bis 14:45

_Anmerkung_: Der Vorlesungstermin am Mittwoch, den 19.11.2025 von 16:45 bis 18:15 ist noch nicht im VO-Verzeichnis vermerkt, das wird noch nachgetragen.

In der Vorlesung werden die wesentlichen Stoffkomponenten der jeweiligen Kurseinheit erläutert. In den Wiederholungseinheiten (finden jeweils am Mittwoch vor dem jeweiligen Quiz statt) wird der Stoff rekapituliert.

Die Vorlesungen, Wiederholungseinheiten und Reflexionseinheiten werden gestreamt und aufgezeichnet und die Videos auf Moodle zur Verfügung gestellt. Das heißt, diese Einheiten können sowohl live (im Hörsaal oder via Zoom) als auch im Nachhinein via Aufzeichnung verfolgt werden.

Im Tutorium besteht die Möglichkeit, Fragen zum Stoff / zu den Übungsaufgaben mit der Tutorin Tracy Ndongala zu klären.

# Deadlines für Abgaben

* Moodlequiz zum Lehrveranstaltungsmodus
- Donnerstag, 09.10.2025 um 09:00 Uhr
* Übungsaufgaben
- Ü1: Donnerstag, 23.10.2025 um 09:00 Uhr
- Ü2: Donnerstag, 06.11.2025 um 09:00 Uhr
- Ü3: Donnerstag, 20.11.2025 um 09:00 Uhr
- Ü4: Donnerstag, 11.12.2025 um 09:00 Uhr
- Ü5: Donnerstag, 08.01.2026 um 09:00 Uhr
* Reflexionsaufgaben
- R1: Donnerstag, 30.10.2025 um 09:00 Uhr
- R2: Donnerstag, 13.11.2025 um 09:00 Uhr
- R3: Donnerstag, 27.11.2025 um 09:00 Uhr
- R4: Donnerstag, 18.12.2025 um 09:00 Uhr
- R5: Donnerstag, 22.01.2026 um 09:00 Uhr

Im Moodlequiz zum Lehrveranstaltungsmodus werden Fragen zum Ablauf und zur Organisation der Lehrveranstaltung gestellt. Das Moodlequiz kann bis zur Deadline beliebig oft wiederholt werden.

_ACHTUNG_: Studierende, die das Moodlequiz nicht bestehen, werden von der Lehrveranstaltung abgemeldet.

# Abschlussgespräch

Am Ende der Lehrveranstaltung gibt es eine mündliche Abschlussprüfung, die zwischen Ende Jänner und Mitte April 2026 stattfinden wird (einzeln). Die Termine dafür werden im Laufe des Semesters vereinbart.

  • Wednesday 01.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 01.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Friday 03.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 06.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 08.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 08.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Friday 10.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Monday 13.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 15.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 15.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Friday 17.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 20.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 22.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 22.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Friday 24.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Monday 27.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 29.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 29.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Friday 31.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 03.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 05.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 05.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Friday 07.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Monday 10.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 12.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 12.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Friday 14.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Monday 17.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 19.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 19.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 21.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Monday 24.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 26.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 26.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Friday 28.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Monday 01.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 03.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 03.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Friday 05.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Wednesday 10.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 10.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Friday 12.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Monday 15.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 17.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 17.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Friday 19.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 07.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 07.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Friday 09.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Monday 12.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 14.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Wednesday 14.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Friday 16.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Monday 19.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Wednesday 21.01. 15:00 - 18:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 23.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Tuesday 17.02. 15:00 - 18:15 Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

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, Dataframes)
* 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 (und Programmierung allgemein) zu verstehen.

Assessment and permitted materials

In Summe können im Laufe der Lehrveranstaltung bei folgenden Gelegenheiten bis zu 80 Punkte gesammelt werden:
* Moodlequiz zum Lehrveranstaltungsmodus: 0.5 Punkte
* Schriftliche Quiz (5 x 5 Punkte, 1 Streichresultat): 20 Punkte
* Abgabe und Besprechung von Übungsaufgaben (5 Übungsblätter à 4 Punkte): 20 Punkte
* Schriftliche Reflexionsaufgaben (5 x 1.5 Punkte): 7.5 Punkte
* Schriftlicher Test: 20 Punkte
* Abschlussgespräch: 12 Punkte

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

Minimum requirements and assessment criteria

# Beurteilungsmaßstab

Die erzielten Punkte p werden am Ende der Lehrveranstaltung wie folgt in eine Note umgerechnet:
p in [0, 40) : Nicht Genügend (5)
p in [40, 50): Genügend (4)
p in [50, 60): Befriedigend (3)
p in [60, 70): Gut (2)
p >= 70: Sehr gut (1)

# Anmerkungen

Punkte aus den Reflexionsaufgaben werden nur dann gutgeschrieben, wenn zum Abschlussgespräch angetreten wird.

# Mindestanforderungen

Das Moodlequiz zum Lehrveranstaltungsmodus muss bestanden werden, um an der Lehrveranstaltung teilnehmen zu dürfen. Abgesehen davon gibt es keine Mindestanforderungen für irgendeine Teilleistung.

Examination topics

Siehe Inhalt oben.

Reading list

Die Lehrveranstaltung basiert auf folgendem Buch:

Daniel Obszelka, Andreas Baierl: Statistisches Programmieren mit R - Eine ausführliche, übersichtliche, spannende und praxiserprobte Einführung. Springer

Prüfungsrelevante Teile des Buches sowie die in den Einheiten erzeugten Programmcodes werden auf Moodle zur Verfügung gestellt.

Association in the course directory

Last modified: We 04.02.2026 15:26