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230279 Multivariate Statistik und Modellierung in R (S) (WiSe 2014/2015)

Inhalt, Kommentar

Der Kurs dient der Einführung in die multivariate Datenanalyse und -modellierung in R. R ist eine Programmiersprache und Arbeitsumgebung für statistische Analysen. R hat sich als Alternative zu SPSS in der Wissenschaft etabliert, da es (1) unentgeldlich zu erwerben ist und (2) ständig weiterentwickelt wird.

Anfangs werden die Grundlagen deskriptiver und univariater Interferenzstatistik wiederholt und ihre Anwendung in R geübt. Im weiteren Verlauf des Kurses lernen die Teilnehmer unterschiedliche multivariate Auswertungsverfahren kennen und deren Anwendung in R. Schwerpunkte bilden multifaktorielle ANOVA, regressionsanalytische Verfahren, Mixed Models und explorativ-heuristische Verfahren. Diese Prozeduren sind häufig verwendete statische Auswertungsmethoden in der Linguistik. Varianzanalysen (ANOVAs) sind das häufigste Auswertungsverfahren experimenteller Designs. Regressionsanalysen sind vor allem im Hinblick auf die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen mehreren kontinuierlichen Variablen oder wenn es nicht möglich ist vollständige Versuchspläne zu erstellen (z.B. bei Korpusanalysen) relevant. Mixed Models ist ein neueres Verfahren, das Eigenschaften der Regressionsanalyse und der Varianzanalyse kombiniert. Explorative Verfahren, wie die Hauptkomponentenanalyse oder Clusteranalyse, dienen der Datenreduktion und werden bei Text Mining Techniken eingesetzt. Weiterhin setzen sich die Studierenden mit den Nachteilen und Problemen der herkömmlichen Statistik auseinander und lernen Bayesianische Alternativen kennen und anwenden.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

- Grundkenntnisse Statistik: Konzepte deskriptiver Statistik, Zusammenhangs- und Unterschiedstests

Literaturangaben

Statistik allgemein:
Bortz (2004). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler.
Sichelschmidt (2014). Überblick: Elementare Statistik.

Statistik mit R:
Baayen (2008). Analyzing Linguistic Data. A Practical Introduction to Statistics Using R.
Dalgaard (2001). Introductory Statistics with R.
Luhmann (2013). R für Einsteiger. (Die 2. Auflage von 2011 ist auch online über die Bibliothek verfügbar)

Lehrende

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Klausuren

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Fachzuordnungen

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Klinische Linguistik / Master (Einschreibung ab WiSe 09/10) MKLI1; MKLI6   6  
Linguistik: Kommunikation, Kognition und Sprachtechnologie / Master (Einschreibung bis WiSe 19/20) 23-LIN-Ma2; 23-LIN-MaSK2   6  
Konkretisierung der Anforderungen

- Hausaufgaben und Übungen
- Teilnahme an Experimenten (2 Versuchspersonenstunden)

Lernraum
Teilnehmer*innen
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges