R version 4.4.2 (2024-10-31)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu
Running under: Ubuntu 22.04.5 LTS
Matrix products: default
BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/atlas/libblas.so.3.10.3
LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/atlas/liblapack.so.3.10.3; LAPACK version 3.10.0
locale:
[1] LC_CTYPE=de_DE.UTF-8 LC_NUMERIC=C
[3] LC_TIME=de_DE.UTF-8 LC_COLLATE=de_DE.UTF-8
[5] LC_MONETARY=de_DE.UTF-8 LC_MESSAGES=de_DE.UTF-8
[7] LC_PAPER=de_DE.UTF-8 LC_NAME=C
[9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
[11] LC_MEASUREMENT=de_DE.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
time zone: Europe/Berlin
tzcode source: system (glibc)
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
loaded via a namespace (and not attached):
[1] crayon_1.5.2 vctrs_0.6.5 cli_3.6.2 knitr_1.48
[5] rlang_1.1.3 xfun_0.46 stringi_1.8.3 purrr_1.0.2
[9] generics_0.1.3 assertthat_0.2.1 jsonlite_1.8.8 glue_1.7.0
[13] rprojroot_2.0.4 htmltools_0.5.7 fansi_1.0.6 rmarkdown_2.25.2
[17] emo_0.0.0.9000 tibble_3.2.1 evaluate_0.23 fontawesome_0.5.2
[21] fastmap_1.1.1 yaml_2.3.8 lifecycle_1.0.4 stringr_1.5.1
[25] compiler_4.4.2 sessioninfo_1.2.2 pkgconfig_2.0.3 htmlwidgets_1.6.2
[29] timechange_0.2.0 rstudioapi_0.15.0 digest_0.6.33 R6_2.5.1
[33] utf8_1.2.4 pillar_1.9.0 magrittr_2.0.3 tools_4.4.2
[37] lubridate_1.9.3 desc_1.4.2 Übung zur Vorlesung Statistik und Datenanalyse
Vorwort
In dieser Veranstaltung werden wir folgende Werkzeuge verwenden:
ILIAS: die Online-Lernplattform der UzK. Sie sollten alle bereits registriert sein.
Campuswire: die Chatplattform dient der allgemeinen Kommunikation und der Selbstorganisation des Lernens. Verwenden Sie diese, um Fragen mit Ihren Kommilitonen*innen und mir zu diskutieren. Sie sollten eine Einladungsmail zu Campuswire erhalten haben.
Lernergebnisse (intended learning outcomes)
Datenanalyse
- Daten für statistische Analysen aufbereiten
- Explorative (beschreibende) Datenanalyse durchführen
- Daten visualisieren
- Ergebnisse der Analysen reproduzierbar darstellen
Statistische Methoden
- Einfache statistische Kenngrößen (Mittelwert, Standardabweichung etc.) berechnen
- Eine Korrelation zwischen zwei Datensätzen berechnen
- Hypothesentests durchführen und die Ergebnisse richtig berichten und interpretieren
- Konfidenzintervalle berechnen und interpretieren
- Ein lineares Modell berechnen, die Ergebnisse darstellen und interpretieren
Was mir im Umgang miteinander wichtig ist
- Pünktlichkeit in der Vorlesung und den Übungen
- Gute Vorbereitung durch Erledigen der Hausaufgaben
- Respektieren anderer Meinungen
- Offenheit gegenüber neuen Sichtweisen, Themen und Methoden
- Geduld mit sich selbst und den anderen 😄
Sinn und Unsinn dieses Skripts
Dieses Skript ist ein lebendiges Begleitdokument des Kurses. Es wird laufend angepasst und aktualisiert.
Ich nutze verschiedenfarbige Blöcke, um wichtige Stellen hervorzuheben:
Infoblock
Achtung, wichtig!
Definition
Lernziele
Inspiration, Quellen und Danksagung
Dieses Skript baut stark auf folgenden freien Quellen auf:
- r4ds: Wickham, Çetinkaya-Rundel, and Grolemund (2023)
- ggplot2: Wickham (2020)
- ModernDive: Ismay and Kim (2021)
- Introduction to Modern Statistics: Çetinkaya-Rundel and Hardin (2024)
Den Autoren dieser Bücher gilt ein großer Dank für Ihren Beitrag zur -Community !
Reproduzierbarkeit
Dieses Skript wurde in RStudio mit Quarto geschrieben und in R version 4.4.2 (2024-10-31) gebaut. Folgende Pakete werden für die Beispiele und Übungen benötigt:
| package | version | source |
|---|---|---|
| dabestr | 2023.9.12 | CRAN (R 4.3.2) |
| emojifont | 0.5.5 | CRAN (R 4.2.0) |
| fontawesome | 0.5.2 | CRAN (R 4.3.2) |
| gapminder | 1.0.0 | CRAN (R 4.3.2) |
| infer | 1.0.7 | CRAN (R 4.4.1) |
| lubridate | 1.9.3 | CRAN (R 4.3.2) |
| moderndive | 0.5.5 | CRAN (R 4.3.2) |
| tidyverse | 2.0.0 | CRAN (R 4.3.2) |
Die komplette Information zur Session lautet:
Dieses Skript ist lizenziert unter Creative Commons Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International.