Universität Wien FIND

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330152 VU Applied Data Preparation and Analysis (2020S)

Arbeiten mit R

Continuous assessment of course work

Registration/Deregistration

Details

max. 20 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

***Über die aufgrund der Corona Pandemie nötigen Änderungen erfolgt ein regelmäßiges update über moodle .***

Die Lehrveranstaltung wird aufgrund der hohen Interessentenzahl in 2 Gruppen abgehalten. Termine des zweiten Kurses werden noch bekanntgegegeben, die Aufteilung der Teilnehmer erfolgt in der Zeit 2. März bis 15. März über Moodle.

Tuesday 28.04. 08:45 - 11:15 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Wednesday 06.05. 08:45 - 11:15 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Friday 08.05. 08:45 - 11:15 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Monday 11.05. 08:45 - 11:15 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Friday 15.05. 08:45 - 11:15 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Tuesday 19.05. 08:45 - 11:15 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Tuesday 26.05. 08:45 - 11:15 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Friday 29.05. 08:45 - 11:15 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Wednesday 03.06. 08:45 - 12:15 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Friday 05.06. 13:15 - 16:15 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Tuesday 09.06. 12:15 - 13:45 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Wednesday 10.06. 08:45 - 11:15 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Tuesday 16.06. 08:45 - 12:45 Seminarraum 2E560 Ernährungswissenschaften UZA II
Wednesday 17.06. 08:45 - 12:45 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Thursday 25.06. 08:45 - 12:45 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II
Wednesday 01.07. 08:45 - 12:45 Seminarraum 2E562 Ernährungswissenschaften UZA II

Information

Aims, contents and method of the course

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

Assessment and permitted materials

Die Leistung wird anhand der aktiven Teilnahme und einer Projektarbeit beurteilt.

Minimum requirements and assessment criteria

- Projektarbeit (Handout, Präsentation): 75%
- Aktive Teilnahme: 25%

Bestehensgrenze: 60%

Examination topics

Stoff der Vorlesung gem. Folien und Vortrag

Reading list

siehe e-learning Plattform Moodle

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:22