R wird von vielen als reines Statistik-Programm verstanden. Bei R handelt es sich jedoch um eine skriptbasierte Programmiersprache für statistische Analysen. Dies bringt eine Menge Vorteile mit sich; z.B. kann jeder Anwender eigene Funktionen in R entwerfen, der Output eines Verfahrens kann direkt weiterverarbeitet werden oder es können routinemäßige Berichte automatisiert erstellt werden und vieles mehr. Es existieren jedoch auch Nachteile: Sehr viele R-Hilfen und R-Dokumentationen gehen davon aus, dass R als Programmiersprache verstanden wird. Ohne ein entsprechendes Verständnis sind diese Hilfen oft nur schwer zugänglich.
Das Seminar ist wie folgt aufgebaut:
In der Vorbesprechung wird das Package 'swirl' vorgestellt. Mit 'swirl' ist es Möglich R direkt in R interaktiv zu lernen. Hausaufgabe vor dem Blocktermin ist es, einige ausgewählte Kapitel in 'swirl' zu bearbeiten. Es müssen nicht alle Kapitel erfolgreich abgeschlossen werden. Dafür sollten aber Stellen, die Probleme bereiten notiert werden, um sie im Blockseminar aufgreifen zu können.
Im ersten Teil des Seminars werden die Inhalte aus 'swirl' aufgegriffen. Zu jedem Themenblock gibt es eine kurze Auffrischung, die Gelegenheit gehen soll, offene Fragen zu beantworten. Anschließend werden Wissen/Fähigkeiten in kleinen Gruppenübungen gefestigt. Nach und nach werden neue Konzepte eingeführt, so dass am Ende gängige Objektarten, Indexieren, Schleifen, Wenn-Dann-Abfragen und das schreiben eigener einfacher Funktionen behandelt wurden. Außerdem wird an einer einfachen Funktion (z.B. Einstichproben t-Test) gezeigt, wie eigene Funktionen in das S3-Klassensystem integriert werden können und wie eine passende Dokumentation erstellt werden kann. (Dadurch fällt es wesentlich leichter Dokumentationen, Funktionen und Fehlermeldungen fremder Packages/Funktionen zu verstehen).
Im zweiten Teil wird exemplarisch gezeigt welche neuen Anwendungsmöglichkeiten sich durch die Inhalte des ersten Teils ergeben. Die konkreten Inhalte richten sich nach den Bedürfnissen der Teilnehmer und werden bei der Vorbesprechung festgelegt.
Mögliche Themen wären z.B.:
- Simulationen, z.B. um Auswirkungen von Voraussetzungsverletzungen zu prüfen oder auch um Poweranalysen durchzuführen
- Bootstrapping in R
- Erstellen eigener plot-Funktionen (z.B. um eine Reihe vergleichbarer Grapiken zu erzeugen)
- Aufbereitung von schlecht strukturierten Daten
Mindestvoraussetzungen:
- Sollten sie einen eigenen Rechner nutzen wollen, sollten Sie R und R-Studio vor dem Blockseminar selbstständig installieren. Ihr Rechner sollte Zugang zum Internet haben.
- Sie sollten sich nicht davon abschrecken lassen, dass der Großteil der Hilfen auf englisch ist.
- Sie sollten bereit sein einige Vorbereitungsaufgaben zwischen der Vorbesprechung und dem Blockseminar eigenständig zu bearbeiten (s.u.).
Idealvoraussetzungen:
- Sie haben bereits mit R gearbeitet und können Standardverfahren anwenden.
- Sie haben den Wunsch R unabhängig von konkreten Anwendungen besser verstehen zu lernen.
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period |
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Module | Course | Requirements | |
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27-Psy-IndErg Weitere Felder der Psychologie | Veranstaltung A | Study requirement
Ungraded examination |
Student information |
31-SW-GdS Grundlagen der Statistik | Statistische Software | Study requirement
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Student information |
31-SW-StaM Statistische Methoden | Statistische Software | Study requirement
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Student information |
The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.
Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
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Frauenstudien | (Enrollment until SoSe 2015) | ||||||
Statistische Wissenschaften / Master | (Enrollment until SoSe 2014) | SW3; SW3A | 1. | 3 |
Für die Vergabe von Leistungspunkten wird eine unbenotete Einzelleistung erwartet. Diese ist in Form einer kurzen Ausarbeitung zu erbringen; Die Deadline ist der 20te Dezember.